Machine Learning: silenciosa necessidade?
A imensidão de dados gerados e criados pela humanidade sobrepujou a capacidade humana de estudá-los e gerar suas próprias convicções. Desta forma testando o homem, o qual desenvolveu a tecnologia capaz de aprender como o próprio ser humano.
Fato é que, por vezes, parece passar despercebido do grande público e, em partes, dos próprios usuários de serviços derivados do machine learning, a presença de tal tecnologia. Para tanto, bastaria notarmos a presença dela em algoritmos de recomendação de sites, como as músicas do spotify, ou como o constante fluxo de propagandas personalizadas que aparecem por toda e cada parte da internet.
Um obstáculo primordial que emerge da questão é, primeiro, o de certa confusão de termos: inteligência artificial ou machine learning (ou até mesmo, para quem está mais familiarizado com a linguagem, Big Data). Embora seja possível traçar uma linha de relação entre os termos, como um costureiro que une, através da linha, diferentes tecidos de diferentes cores e formas; não se pode negar as diferenças.
O que se fala quando se fala de Machine Learning não é mais do que um processo de automação de um sistema, no qual ele é capaz de aprender, retroativamente, partindo de uma base.
A base corresponde a regras sobre os dados, que são chamadas de métricas, sendo possível comparar o desempenho entre os modelos de treinamento tendo uma forma controlada de saber o quanto ele acerta em suas estimativas, comparando-os com a base e as métricas.
O aprendizado constrói modelos de dados chamados de treinamento. Os dados utilizados nesta fase são um exemplo de outros treinamentos, e o conjunto é dado como um conjunto de treinamento.
Em suma, a experiência existe na forma de dados, e a principal tarefa do aprendizado de máquina é desenvolver algoritmos de aprendizagem que construam modelos a partir de dados. Ao alimentar o algoritmo de aprendizagem, obtemos um modelo que pode fazer previsões sobre novas observações. Compreende-se, portanto, que o machine learning busca se aproximar das métricas e verdades básicas.
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O soturno futuro é o de que, devido à imensidão de dados, possa-se criar fotos, músicas, propagandas, ideias, que serão adotadas por nós; criadas exclusivamente por linhas de códigos, tendo assim imensidões de algoritmos tomando nossos gostos e rotinas.
Bibliografia.