IA e machine learning

O que é machine learning (ML)?

Machine learning é um subcampo de inteligência artificial o qual permite que máquinas aprendam a partir de dados ou experiências anteriores. Ou seja, elas não são explicitamente programadas para produzir algoritmos que forneçam resultados sempre precisos.

Por exemplo, a pesquisa por voz utiliza ML para converter palavras faladas em texto no seu celular. Na área da saúde, médicos utilizam machine learning para agilizar o diagnóstico por imagem; no setor bancário, ML acelera a detecção de fraudes.

Existem três tipos de modelos de machine learning.

Aprendizado supervisionado

Este tipo de ML é treinado a partir de dados de treinamento classificados. Cientistas de dados treinam o modelo usando dados descritivos bastante claros. Após treinado, esse tipo de modelo de machine learning pode classificar os dados em categorias e usar as informações para identificar padrões e tendências.

Aprendizado por reforço

No aprendizado por reforço, o modelo de ML aprende a partir de tentativa e erro. O modelo gera um resultado e cabe ao cientista de dados informar se o resultado está correto ou não. Dessa maneira, o modelo reúne o feedback de experiências anteriores e determina as ações corretas para a realização de uma tarefa.

Aprendizado não supervisionado

Diferentemente do aprendizado supervisionado, que trabalha com dados classificados, o aprendizado não supervisionado oferece conjuntos de dados não rotulados a um algoritmo de ML. Ou seja, o algoritmo pode identificar padrões e grupos por conta própria sem a necessidade de intervenção humana.

Apesar da complexidade de modelos de ML, esses algoritmos podem ter bastante impacto na qualidade e na utilidade dos resultados. Saiba mais sobre como modelos de machine learning funcionam.

A diferença entre machine learning e IA

Machine learning e IA estão intimamente relacionados, pois ML é um subcampo de IA. No entanto, o objetivo de ML difere do objetivo da IA, por isso é importante não confundir as duas tecnologias.

Vamos conferir as principais diferenças entre IA e machine learning.

Um resumo de IA

Com IA, cientistas de dados criam sistemas inteligentes que podem realizar tarefas como um humano. O objetivo da IA é criar um sistema de computador inteligente com raciocínio semelhante ao humano, capaz de solucionar problemas complexos sem intervenção humana direta.

A IA possui uma ampla variedade de usos, mas seu principal objetivo é maximizar oportunidades e o sucesso. Por ser mais avançada, ela é capaz de lidar com dados não estruturados. Dessa maneira, cientistas de dados podem enviar um conjunto de dados não rotulados e ainda obter insights incríveis.

Os três tipos de IA são IA limitada, IA geral e superinteligência.

Um resumo de machine learning

O objetivo do machine learning é permitir que máquinas aprendam a partir de dados para produzir resultados precisos. Com modelos de ML, cientistas de dados utilizam dados para ensinar máquinas a realizar tarefas específicas e produzir resultados precisos.

O escopo de uso de ML é limitado, tendo como foco principal a precisão e a identificação de padrões. Ele não é capaz de interpretar dados não estruturados, exigindo dados estruturados ou semiestruturados para gerar resultados precisos.

Os três tipos de ML são aprendizado supervisionado, aprendizado por reforço e aprendizado não supervisionado.

Como IA e machine learning funcionam em conjunto

IA e ML funcionam em conjunto para oferecer soluções inovadoras a tarefas reais. Inclusive, sistemas de IA são desenvolvidos com o uso de ML.

Embora sejam conceitos diferentes, IA e ML produzem resultados superiores em conjunto.

Como funciona

O machine learning é menos complexo que a IA, mas é uma força motriz de sistemas de IA. A IA utiliza ML para realizar tarefas como:

1. Preparação dos dados. Isso envolve selecionar, limpar e transformar dados em um formato que possa ser usado por um algoritmo de ML.
2. Treinamento do modelo. Um algoritmo de ML é usado para montar um modelo capaz de realizar previsões e decisões com base nos dados inseridos. O algoritmo “aprende” a partir dos dados, identificando padrões e relações e ajustando os próprios parâmetros para minimizar erros. Esse processo é repetido várias vezes e continua até que um alto nível de precisão seja alcançado com consistência.
3. Implantação do modelo. Depois que o modelo é treinado, ele pode ser implantado em um ambiente real para fazer previsões ou classificações com base em novos dados sob a forma de inteligência artificial.

Algumas pessoas acham que IA e machine learning são restritas a grandes empresas, mas essas tecnologias estão presentes em nosso dia a dia. Na verdade, 77% das pessoas usam dispositivos ou serviços viabilizados por IA, e a maioria não percebe.

Deep learning é um subcampo de ML. Ele utiliza redes neurais com três ou mais camadas para simular a capacidade de aprendizado do cérebro humano. Muitas ferramentas de IA utilizam deep learning para acelerar a automação e realizar tarefas de maior complexidade. Saiba mais sobre a diferença entre deep learning e machine learning.

Vantagens de IA e machine learning

IA e ML revelam a empresas mais oportunidades para automatizar tarefas e acelerar fluxos de trabalho. Em conjunto, IA e ML oferecem vantagens como:

1. Mais fontes de entrada de dados. Empresas são inundadas por dados. Em vez de engavetar essas informações, IA e ML permitem a organizações reunir e processar uma maior quantidade de entradas de dados. Assim, é possível mobilizar dados em escala automaticamente.
2. Tomada de decisões melhor e mais rápida. Com IA e ML, as organizações têm acesso a dados de maior qualidade em maior quantidade. Na prática, as empresas podem extrair insights orientados por dados a partir de dados não estruturados com mais frequência. Isso permite um trabalho mais ágil e orientado por dados, melhorando a tomada de decisões em toda a empresa.
3. Eficiência operacional aumentada. IA e ML permitem a empresas automatizar tarefas monótonas e reduzir os erros, promovendo negócios mais econômicos e eficientes. Abordagens que utilizam IA podem reduzir erros em até 50% em alguns setores, como o de varejo.

Uso de inteligência artificial e machine learning

A humanidade está só no começo do que pode ser feito com IA e ML. Porém, essas tecnologias já estão ganhando popularidade. Como exemplo disso, 35% das organizações usaram IA em 2022, um crescimento de 4% sobre 2021.

Em 2023, temos observado mais empresas usando inteligência artificial e machine learning para as seguintes finalidades:

• Atendimento ao cliente. Organizações estão usando IA e ML para responder a dúvidas dos clientes com mais precisão e velocidade por meio de chatbots viabilizados por IA. Elas também utilizam soluções como a Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) para coletar insights mais detalhados sobre os clientes e proporcionar um serviço impecável.
• Setores bancário e financeiro. Empresas de serviços financeiros utilizam IA e ML para diferentes fins, como conformidade, gestão de investimentos e processamento de documentos.
• Insights do cliente. Mais empresas são capazes de personalizar a experiência do cliente por meio de insights viabilizados por IA. Por exemplo, os mecanismos de recomendação do Spotify e da Amazon usam IA para reunir dados e oferecer experiências personalizadas automaticamente.
• Cibersegurança. Provedores de TI utilizam cada vez mais IA e ML para detectar e reduzir ameaças de segurança e prevenir erros humanos.
• Transporte. Carros e navios cargueiros automáticos são apenas alguns exemplos de como IA e ML simplificam o transporte.
• Estratégia de marketing. Profissionais de marketing utilizam soluções como a Adobe Experience Platform para gerar inteligência do cliente orientada por IA em tempo real e melhorar a personalização.
• Saúde. IA e ML ajudam provedores de serviços de saúde a aumentar a precisão de diagnósticos, oferecer atendimento personalizado por meio de assistentes virtuais e detectar fraudes.

O futuro da IA e do machine learning

Daqui para a frente, esperamos ver um aumento na demanda por IA e ML. Até 2029, o setor de IA e ML deve valer mais de US$ 209 bilhões.

No futuro, a IA revolucionará a medicina e a pesquisa, além de proporcionar experiências do cliente hiperpersonalizadas. Por exemplo, a Adobe Real-Time CDP gera insights e etapas acionáveis para dimensionar públicos por meio de inteligência artificial e machine learning. A demanda pela adoção de soluções de IA e ML em carreiras STEM também aumentará. Inclusive, estima-se que as carreiras de cientista da computação e de dados cresçam em 21% até 2031.

Está claro que IA e ML continuarão revolucionando nossa maneira de trabalhar. Essa tecnologia costuma funcionar em segundo plano, mas, daqui por diante, ela provavelmente desempenhará um papel mais ativo na nossa vida pessoal e no trabalho.

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