Machine Learning: Veja algumas aplicações no mundo real que vão explodir sua mente

O Machine Learning é uma palavra que está na moda a algum tempo e está mudando o cenário global de negócios. O termo capturou a imaginação popular, evocando visões de IA e robôs futuristas.

Na indústria, o Machine Learning abriu caminho para realizações tecnológicas e ferramentas que seriam impossíveis alguns anos atrás. De mecanismos de busca a transmissão ao vivo online, impulsiona as inovações revolucionárias que apoiam nossos estilos de vida modernos.

Agora, antes de entrarmos nas várias aplicações de Machine Learning presente em nosso dia a dia, vamos primeiro entender o que significa esse termo.

O que é Machine Learning?

Machine Learning é um termo abrangente para um conjunto de técnicas e ferramentas que ajudam os computadores a aprender e se adaptar por conta própria.

Os algoritmos ajudam as Inteligências Artificiais a aprender sem serem explicitamente programados para realizar a ação desejada.

Ao aprender um padrão de entradas de amostra, o algoritmo de Machine Learning prevê e executa tarefas com base exclusivamente no padrão aprendido e não em uma instrução de programa predefinida.

O Machine Learningé uma opção indispensável em vários casos em que não é possível aplicar algoritmos estritos. Ele aprenderá o novo processo a partir de padrões anteriores e executará o comando.

Uma das aplicações de Machine Learning com o qual estamos familiarizados é a maneira como nossos provedores de e-mail nos ajudam a lidar com spam.

Os filtros de spam usam um algoritmo para identificar e mover novos tipos de mensagens indesejadas para a pasta de spam.

Várias empresas de e-commerce também usam algoritmos de Machine Learning em conjunto com outras ferramentas de segurança de TI para evitar fraudes e melhorar o desempenho do mecanismo de recomendação.

Com tudo isso em mente, vamos explorar agora outras aplicações do Machine Learning que estão mudando o mundo!

Aplicações do Machine Learning

Recursos de redes sociais

As redes sociais usam algoritmos e abordagens de Machine Learning para criar alguns recursos atraentes em suas plataformas.

Por exemplo, o Facebook nota e registra suas atividades, seus bate-papos, curtidas e comentários, e o tempo que você gasta em tipos específicos de postagens.

O algoritmo aprende com sua própria experiência e faz sugestões de páginas e amigos para seu perfil.

Recomendações de produtos

A recomendação de produto é uma das características mais marcantes de quase todos os sites de comércio eletrônico atualmente, que é uma aplicação avançada de técnicas de Machine Learning.

Usando inteligência artificial, os sites rastreiam seu comportamento com base em sua compra anterior, seu padrão de pesquisa, seu histórico de carrinho e fazem recomendações de produtos.

Reconhecimento de imagem

O reconhecimento de imagem é uma das técnicas de Machine Learninge mais significativas e notáveis: uma abordagem para catalogar e detectar um recurso ou objeto em uma imagem digital.

Essa técnica está sendo adotada para análises posteriores, como reconhecimento de padrões, detecção de faces ou reconhecimento de faces.

Análise de sentimento

A análise de emoções é uma aplicação de Machine Learning em tempo real que determina a emoção ou opinião de quem está se expressando.

Por exemplo, se alguém escreveu uma resenha ou e-mail (ou qualquer forma de documento), um analisador de sentimento descobrirá instantaneamente o pensamento real e o tom do texto.

Este aplicativo de análise de sentimento pode ser usado para analisar um site baseado em revisão, aplicativos de tomada de decisão, etc.

Regulando a eficiência de serviços médicos

Setores de saúde importantes estão ativamente procurando usar algoritmos de Machine Learning para gerenciar melhor seus recursos.

Eles preveem o tempo de espera dos pacientes nas salas de emergência e em vários outros departamentos de hospitais.

Os modelos usam fatores vitais que ajudam a refinar o algoritmo, detalhes da equipe em vários momentos do dia, registros de pacientes e registros completos de bate-papos no departamento e o layout das salas de emergência.

Os algoritmos de Machine Learning também atuam na detecção de uma doença, no planejamento de uma terapia e na previsão da situação da doença.

Prevê Insuficiência Cardíaca Potencial

Um algoritmo projetado para escanear notas eletrônicas, usado de forma médica, consegue identificar padrões no histórico cardiovascular de um paciente e isso está mexendo com a medicina.

Em vez de um médico vasculhar vários registros de saúde para chegar a um diagnóstico correto, a redundância agora é reduzida com computadores fazendo uma análise com base nas informações disponíveis.

Domínio Bancário

Os bancos agora estão usando a mais recente tecnologia avançada de Machine Learning para ajudar a prevenir fraudes e proteger contas de hackers.

Os algoritmos determinam quais fatores devem ser considerados para criar um filtro para evitar danos.

Vários sites que não são autênticos serão automaticamente filtrados e impedidos de iniciar transações.

Tradução

O Machine Learning desempenha um papel significativo na tradução de um idioma para outro.

Estamos maravilhados com a maneira como os sites podem traduzir um idioma para outro sem esforço e também dar o significado contextual. A tecnologia por trás da ferramenta de tradução é chamada de “tradução automática”.

Ela permitiu que as pessoas interajam com outras pessoas de todos os cantos do mundo; sem ele, a vida não seria tão fácil como agora.

Proporcionou uma espécie de confiança aos viajantes e parceiros de negócios para se aventurarem em terras estrangeiras com segurança, com a convicção de que o idioma não será mais uma barreira.

Conclusão

Os resultados típicos da aplicação de Machine Learning que vemos, ou não, regularmente incluem resultados de pesquisa na web, anúncios em tempo real em páginas da web e dispositivos móveis, filtragem de spam de e-mail, detecção de intrusos em redes e reconhecimento de padrão e imagem.

Todos esses são subprodutos do uso de Machine Learning para analisar grandes volumes de dados.

Tradicionalmente, a análise de dados era baseada em tentativa e erro, uma abordagem que se torna impossível quando os conjuntos de dados são grandes e heterogêneos.

O Machine Learning oferece alternativas inteligentes para a análise de grandes volumes de dados.

Ao desenvolver algoritmos e modelos orientados a dados rápidos e eficientes para processamento de dados em tempo real, o Machine Learning pode produzir análises e resultados precisos. O Machine Learning veio para ficar.