Machine learning: o que é e para que serve?

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O machine learning é um tópico que tem ganho cada vez mais destaque nos últimos tempos. Se ainda não sabe o que é, podemos dizer-lhe que este é um tipo de inteligência artificial que permite que as aplicações de software sejam bastante precisas na previsão de resultados, mesmo sem serem expressamente programadas para isso.

A aprendizagem que dá nome à expressão “machine learning” consiste na execução de algoritmos que criam de modo automático modelos de representação de conhecimento com base num conjunto de dados. A ideia em que assenta esta aprendizagem é que devemos treinar as máquinas, dando-lhes acesso aos dados históricos, uma ou mais medidas de desempenho, e deixando o algoritmo “aprender”, ou seja, ajustar de modo iterativo o modelo de representação de conhecimento de modo a que este melhore o seu desempenho. Após este treino, o modelo tem um potencial para efetuar previsões de qualidade em situações futuras e que estejam relacionadas com padrões históricos. Esta estratégia pode mesmo ser usada para aceder à Internet e aprender de modo contínuo com a todos os dados que forem procurados.

Na verdade, este é um método de análise de dados que está tão instituído no nosso dia-à-dia que praticamente não nos apercebemos da sua utilização, dada toda a nossa familiaridade com ele. Por exemplo, as recomendações da Amazon, as pesquisas da Web e as traduções automáticas do serviço Google são baseadas em algoritmos de machine learning. Com o machine learning os computadores facilitam a nossa vida, agindo de forma rápida e subtil, apesar de muitas das vezes exigirem um grande volume de dados (big data) e processamento na sua fase de treino.

Aplicação do machine learning

Caso se esteja a perguntar onde nos cruzamos frequentemente com o emprego do machine learning, aqui ficam alguns exemplos:

  • Recomendações online de produtos dos sites de vendas
  • Anúncios em tempo real nos websites
  • Resultados personalizados apresentados no feed do Facebook
  • Recomendações de séries e filmes da Netflix
  • Otimização de pesquisas online e de seus resultados
  • Filtragem de spam no e-mail
  • Deteção de fraudes e invasões
  • Reconhecimento de voz e semântica (natural language processing)
  • Reconhecimento de objetos
  • Reconhecimento de texto

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Machine learning e inteligência artificial

Este campo de estudo começou com o estudo de reconhecimento de padrões e evoluiu para algo mais elaborado como a inteligência artificial, alcançando-se outros níveis de desenvolvimento, como a condução autónoma, com os carros a conduzirem sozinhos nas estradas sem um condutor.

Assim, para além de simplificar tarefas para o homem, o machine learning poderá levantar uma questão adicional essencial: será que o desenvolvimento desta ciência levará a que a inteligência artificial atinja níveis equiparados aos dos humanos? Fazendo tarefas físicas e mentais mais rapidamente e melhor (e mais barato) do que este?

Através do desenvolvimento de previsões muito precisas, é possível tomar decisões mais acertadas e até agir sem a intervenção humana.

Segundo o jornal The Baltimore Sun, em 2016 as máquinas foram capazes de diagnosticar o cancro de pulmão com 50% mais precisão do que os especialistas em radiologia.

Se a máquina é desenvolvida a um nível elevado, chega-se a uma hipótese antiga alimentada por diversas e famosas obras de ficção científica: a substituição do homem pela máquina.

Esta substituição começou na indústria, por exemplo na construção automóvel, e alcançou outras funções como marketing por telefone. Dentro em breve teremos carrinhas e carteiros autónomos (estima-se que seja no ano de 2025 nos EUA), advogados máquina que sabem toda a legislação de cor e salteado e robôs enfermeiros que administram medicação nos hospitais aos pacientes.

 

O que nos espera no futuro?

É nos serviços que as máquinas prometem retirar trabalhos a humanos no futuro próximo. Um novo relatório divulgado pela McKinsey & Company indica que, até 2030, cerca de 800 milhões de trabalhadores em todo o mundo poderão ser substituídos no trabalho por robôs. Enquanto alguns estão ainda relutantes quanto a confiar inteiramente nas máquinas (Elon Musk), outros estão bastante otimistas em relação a estas (Mark Zuckerberg). No entanto, ninguém deseja perder o comboio da autonomização, investindo neste setor. O que nos espera é como nos diz a letra de uma música: “only time will tell”.

Machine learning no CCG

No CCG o machine learning é já uma realidade do presente. Ele está a ser desenvolvido no domínio de investigação aplicada EPMQ, pelo investigador Paulo Cortez, com Ana Lima como coordenadora de desenvolvimento. No domínio CVIG também é trabalhado o machine learning, sobretudo a nível de processamento de imagem.

Pode interessar-lhe a publicação científica CVIG: “Water quality of Danube Delta systems: ecological status and prediction using machine-learning algorithms“.