Quais são as principais aplicações do Machine Learning?

É impressionante como as técnicas de aplicação de Machine Learning (ML) permitem que softwares “aprendam” com o auxílio de uma grande quantidade de dados. 

Após analisar esse volume massivo de informações, é possível fornecer soluções para determinados problemas e, até mesmo, fazer previsões para certos cenários.

Pode parecer algo futurista, mas esse método já vem sendo utilizado em diversas situações. E você saberia dizer quais são os usos dessa tecnologia? Continue a leitura para descobrir as principais aplicações do Machine Learning!

O que é Machine Learning

Em poucas palavras, podemos descrever o machine learning como uma forma de fazer com que os computadores decodifiquem informações por meio de uma análise de dados e de algoritmos previamente programados, ou seja, é um aprendizado de máquina, assim como o significado em tradução livre.

Isso significa que a máquina (computador) está sempre se aperfeiçoando e otimizando o seu software, através das informações que encontra e de como é programado dentro da empresa.

O machine learning imita a maneira como os humanos aprendem e por isso aos poucos, vai melhorando a sua precisão.

Onde a aplicação do machine learning tem se destacado

Análise de crédito de clientes

Quando uma instituição financeira concede créditos, seja para pessoas físicas ou organizações, é importante que conheça ao máximo o perfil desses clientes antes de fornecer o empréstimo de que eles precisam. 

Esse conhecimento, junto a um histórico de casos de inadimplência, vai ajudar a dizer quais são as chances de se tratar de maus pagadores.

Com soluções de Machine Learning, bancos e outras entidades já conseguem prever essa informação. Assim, tais instituições evitam prejuízos com indivíduos ou empresas que terão problemas em quitar suas dívidas.

Pesquisas na web

O Google já vem usando diversas tecnologias relacionadas à inteligência artificial — e o Machine Learning é uma delas. Para auxiliar no processamento das consultas e deixar o procedimento de pesquisa mais refinado, o buscador utiliza um sistema próprio, conhecido como RankBrain.

A ideia é tentar compreender termos incomuns que as pessoas digitam nas buscas. Dessa forma, serão entregues resultados mais relevantes para os usuários.

Filtragem de spam

Os serviços de e-mail mais conhecidos do mercado também usam o Machine Learning para “ensinar” aos seus respectivos sistemas quais mensagens são bem-vindas ou não na caixa de entrada dos clientes. Esse tipo de classificação considera uma série de fatores, como:

• domínio do e-mail;
• título/assunto;
• tema abordado;
• palavras-chave;
• marcações manuais dos usuários dizendo que um e-mail é spam.

Mesmo que não sejam perfeitos — assim como os humanos, as máquinas também estão sujeitas a erros —, esses filtros já conseguem detectar uma porcentagem razoável de mensagens indesejadas.

Previsão de falhas em equipamentos

Com o desenvolvimento de sensores mais precisos e providos de recursos para que se comuniquem entre si e se conectem à internet. Assim, temos uma capacidade crescente de medir o desempenho de equipamentos de uso diário, dispositivos pertinentes ao setor de TI, aparelhos utilizados na indústria, etc.

Ao processar os dados gerados por esses sensores, algoritmos baseados em Machine Learning conseguem estimar a ocorrência de uma falha e notificar o técnico responsável. Assim, é possível realizar manutenções mais oportunas e prevenir imprevistos.

É bem provável que pelo menos um dos exemplos acima seja próximo de seu cotidiano. Como podemos notar, os usos são bem abrangentes, indo desde uma simples busca no Google até o cuidado com equipamentos. 

Tudo isso nos leva a pensar no potencial que o ML ainda tem para favorecer nossas rotinas e melhorar o desempenho das empresas.