Uma das técnicas e fases da computação de inteligência artificial. Entenda o que é Machine Learning e como ele pode afetar sua vida. A técnica é usada em conjunto com outras áreas da ciência da computação para criar algoritmos e previsões de comportamento adaptável para as máquinas.
(Imagem: Charlesdeluvio/Unsplash)
Imitando o comportamento humano de análise e aprendizado
O Machine Learning é um componente importante do universo crescente da ciência de dados. Sua base conceitual está em utilizar estatísticas, onde os algoritmos são treinados para fazer classificações ou previsões, descobrindo semelhanças cruciais em projetos de mineração de dados e no mercado é amplamente usado para identificar gostos pessoais e apontar conteúdos (anúncios ou artigos) mais relevantes para cada usuário ou cliente.
Segundo a IBM, as semelhanças entre dados criam uma espécie de solução de paradigmas e são posteriormente usadas para basear a tomada de decisões em aplicações e empresas, agindo de modo a ampliar de forma ideal as principais métricas de crescimento.
A crescente demanda está diretamente ligada ao maior uso de big data (gigantescos bancos de dados) continuamente, a técnica visa imitar o comportamento humano analítico, mas a necessidade por funcionários treinados nessa área está sempre crescendo, pela exigência especializada para a identificação das questões estratégicas relevantes.
O Machine Learning apenas acelera o processo de classificação de dados, mas não reduz a necessidade de perícia humana estratégica para tomada de decisões.
Baixa presença de trabalhadores qualificados acelera a necessidade do Machine Learning
Apesar da necessidade de supervisão e alimentação correta dos computadores por humanos, essa não está sendo atendida no mercado – levando a um maior desenvolvimento dos conceitos de IA como ferramentas cada vez mais simples de serem programadas, na tentativa de suprimir a necessidade por pessoas reais nas tarefas.
Esse é o grande problema. Como o mercado não oferece a mão-de-obra necessária de forma satisfatória, a tecnologia que antes era uma ferramenta para agilizar o trabalho, passa a ser vista como única fonte para suprimir as demandas do mercado, e as vagas humanas podem desaparecer com o tempo.
Esse não é um problema brasileiro. O cenário está caótico em todo o mundo, inclusive com empresas que não contratam o suficiente, não sabem alocar os poucos trabalhadores especializados ou o rumo que devem seguir em suas aplicações.
Os problemas já foram levantados por uma pesquisa no ano passado da Domino Data Lab, com os defeitos no sistema de Machine Learning empregado pelas empresas, que concentram tudo na mão de um pequeno grupo de cientistas de dados (qualificados) – ou investem pouco, renunciando a funcionalidades e garantias fundamentais para um bom resultado.
Os problemas são organizacionais e do ambiente externo, mas empresas como a Predibase já estão desenvolvendo plataformas de IA com custos menores e mais fáceis de sempre programadas, sem esquecer toda a qualidade e garantias necessárias ao Machine Learning. Em um caráter mais geral, as pessoas poderão em breve começar a ver e sentir a presença de IAs baseadas em aprendizado de máquinas em maior escala e com melhor qualidade.
Os entusiastas e pessoas que procuram mudar para carreiras do futuro têm a oportunidade de ampliar os quadros de especialistas, antes que a tecnologia evolua e fique tão barata a ponto de que não sejam mais necessários no mercado.
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Leandro Kovacs
Leandro Kovacs é jornalista e radialista. Trabalhou com edição audiovisual e foi gestor de programação em emissoras como TV Brasil e RPC, afiliada da Rede Globo no Paraná. Atuou como redator no Tecnoblog entre 2020 e 2022, escrevendo artigos explicativos sobre softwares, cibersegurança e jogos. Desde então, atua como editor no Grupo Gridmidia.
