O Machine Learning (aprendizado de máquina ou ML) é uma inovação moderna que tem aprimorado tanto a indústria como processos profissionais e o nosso cotidiano. É um subconjunto da Inteligência Artificial (IA), que foca no uso de técnicas estatísticas para construir sistemas computacionais capazes de aprender com bases de dados.
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Aplicações do Machine Learning
Um dos fatores fortes do machine learning é a sua capacidade para analisar dados. Hoje em dia, ele consegue lidar com qualquer tipo de dado, e ainda operar de maneira multidimensional, processando e analisando diferentes tipos de dados, os quais sistemas comuns não conseguiriam.
Isso possibilita sua aplicação em diferentes áreas, criando mais oportunidades, além de servir também para aprimorar as relações entre empresas e consumidores.
Ele envolve um grupo de algoritmos que permitem que sistemas de software se tornem mais precisos na hora de prever resultados. O machine learning na prática permite que uma indústria seja mais eficiente, e pode ajudar a fazer a previsão de diversos tipos de informações, indo da área médica à da segurança pública ou cibernética.
Aqui, conferimos 10 exemplos práticos de machine learning, em diferentes campos. Confira!
10 exemplos práticos de Machine Learning
Saúde e diagnóstico médico
O machine learning pode lidar com o prognóstico e questões de diagnóstico na área da medicina e nos sistemas de saúde. Descobertas de doenças, monitoração de pacientes, análise de dados médicos e gerenciamento de dados inapropriados são alguns dos exemplos práticos de machine learning nesse campo.
Assim, ele pode ajudar no diagnóstico de doenças, e muitos médicos usam chatbots com a capacidade de reconhecimento de voz para discernir padrões nos sintomas de seus pacientes. Na prática, o machine learning pode ajudar a formular o diagnóstico, assim como recomendar opções de tratamento.
Na área de oncologia e patologia, ele é usado para reconhecer o tecido cancerígeno, por exemplo.
Reconhecimento facial
O machine learning pode se aplicar no reconhecimento de imagens, tanto de objetos como prédios ou paisagens, assim como de partes do corpo humano, como as pernas ou mãos. Além disso, ele também serve para reconhecimento facial, o que fortalece técnicas de vigilância que servem para rastrear criminosos e terroristas, tornando mais seguros os locais onde é aplicado.
Usando uma base de dados, o sistema pode identificar certos aspectos da análise e da imagem, fazendo a correspondência com os rostos.
Deslocamento e locomoção
O machine learning em plataformas que usam mapas e rotas garante a pontualidade através de algoritmos de ML para calcular as rotas mais rápidas, que tenham menos tráfego, apontando o tempo de chegada, a localidade e a melhor rota até um destino específico.
Técnicas de machine learning modernas já incorporaram modelos de deep learning para analisar determinado tráfego, interações complexas entre as estradas e seus componentes, assim como elementos do ambiente em torno. Isso ajuda a prevenir engarrafamentos, o que melhora a segurança, economia e qualidade de vida de uma região.
Veículos de emergência, como ambulâncias, podem encontrar as rotas mais curtas e rápidas para chegar ao hospital, o que pode salvar vidas, por exemplo. Além disso, as pessoas de maneira geral podem economizar tempo no trânsito, tendo um dia mais produtivo.
Segurança pública
O machine learning pode melhorar a segurança de uma comunidade ao prever, reduzir e responder crimes. 30 cientistas de dados e engenheiros de machine learning colaboraram com uma ONG, Safecity, para prever locais onde o assédio sexual ocorria através de mapas que usavam técnicas de machine learning, por exemplo.
Agricultura
Na agricultura, o machine learning permite métodos de cultivo mais precisos, com menos mão-de-obra, e com uma alta qualidade na produção. Além disso, também fornece percepções e recomendações acerca de plantações, assim permitindo que os agricultores consigam minimizar suas perdas.
Há alguns aplicativos que usam o machine learning para fazer previsões de rendimento de uma colheita, o que aumenta a segurança alimentar da região.
Assistentes inteligentes
Siri, Alexa e os assistentes do Google são alguns dos assistentes inteligentes presentes hoje no nosso cotidiano, demonstrando exemplos práticos de machine learning, nos ajudando a desempenhar atividades ao estabelecer lembretes, alarmes, conferir o clima, etc.
Assistentes inteligentes com reconhecimento de voz possuem diversos benefícios, como o de tornar pessoas com algum tipo de deficiência mais independentes. Além disso, podem servir para aliviar a sensação de solidão para as pessoas que vivem sozinhas.
Indústria governamental e elaboração de políticas
O uso de machine learning ajuda as autoridades a rastrear e gerenciar imensas quantidades de dados gerados pelos dispositivos de vigilância pública. A análise dos dados em tempo real, que servem para detectar anomalias e ameaças, permite que os agentes da lei possam rastrear criminosos e crianças perdidas.
Além disso, provedores de serviços de internet também podem ter mais sucesso em identificar instâncias de atividades suspeitas online ligadas à exploração infantil.
Num exemplo prático, houve uma ocasião onde uma equipe de cientistas e engenheiros de ML aplicaram o machine learning para melhorar a transparência do setor público ao permitir um maior acesso às oportunidades de contratos governamentais.
Segurança no trabalho
As aplicações do ML melhoram a segurança no trabalho ao reduzir os acidentes, ajudando as companhias a detectar funcionários possivelmente doentes assim que eles chegam, e ajudando organizações a lidar com desastres naturais.
Proteção ambiental
Os algoritmos de machine learning podem ajudar no incentivo à sustentabilidade ambiental. Um bom exemplo é o Green Horizon Project da IBM, onde as estatísticas ambientais de sensores são usados para produzir previsões de poluição. O objetivo, nesse caso, é reduzir o impacto ambiental.
Segurança cibernética
Plataformas como PayPal e GPay usam o machine learning para rastrear as transações e diferenciar entre as que são legítimas e as que não são. Dessa forma, o machine learning maximiza a segurança cibernética, prevenindo contra as fraudes monetárias na internet.
Conclusão
O machine learning chegou para ficar, e possui diversas aplicações práticas, servindo em várias áreas humanas da vida moderna, desde a saúde e segurança até nas tarefas comuns do dia-a-dia. Com a automação de atividades, análise de dados e precisão de resultados, o ML torna a nossa vida mais fácil, rápida e segura, fornecendo diversas vantagens que acompanham o avanço das tecnologias modernas.
Com o aprimoramento do machine learning e futuras pesquisas e desenvolvimentos, seu uso prático nessas áreas tende a se tornar mais eficaz, beneficiando as sociedades humanas de maneira geral.
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