[vc_row][vc_column][vc_column_text]Estamos trazendo um tema que muitas vezes causa confusão pela sua definição, então para começar deixamos aqui uma nota muito importante: A Inteligência Artificial não é só uma única coisa.
A inteligência artificial é uma junção de muitas tecnologias diferentes que juntas trabalham para permitir que as máquinas encontrem, compreendam, atuem e aprendam com níveis de inteligência semelhantes aos dos humanos. Com seus sistemas de aprendizado que analisam grandes volumes de dados, a Inteligência Artificial pode “aprender por si mesmas”.
As tecnologias como aprendizado de máquina, que já vimos por aqui e processamento de linguagem natural fazem parte do cenário de AI. Cada uma dessas tecnologias está evoluindo ao longo dos tempos em seu próprio caminho e ritmo, porém quando aplicado em combinação com dados, análises e automação, ajudam empresas a atingirem seus objetivos.
Definindo a inteligência artificial como “limitada” e “geral”.
A Inteligência Artificial limitada (ou “fraca”), na maior parte que experimentamos no dia vem dela, que realiza uma única tarefa ou um conjunto de tarefas intimamente relacionadas. Alguns exemplos incluem:
Aplicativos meteorológicos
Assistentes digitais
Software que analisa dados com a função de otimizar uma determinada negócios
Quando aplicada corretamente a Inteligência Artificial limitada tem o poder de transformar e influenciar a forma como trabalhamos e vivemos, assim como faz já atualmente em muitos casos.
Já Inteligência Artificial geral (ou “forte”) é mais parecida com o que você vê em filmes de ficção científica, onde as máquinas sensíveis emulam a inteligência humana. Por mais que as máquinas executem algumas tarefas melhor do que os seres humanos, um exemplo seria o processamento de dados, essa visão igual aos do cinema ainda não existe. Por esse motivo a colaboração entre máquina e homem é muito importante, atualmente a Inteligência Artificial não é uma subtituição e sim uma extensão das capacidades humanas, e continuará sendo.
Conhecendo as tecnologias por trás da IA
Existem algumas tecnologias que são a junção da Inteligência Artificial que juntas contribuem para que ela evolua e cresça.
Machine Learning
Como já vimos anteriormente dispensa apresentação. Com ML ao invés de programar regras para uma máquina e esperar o resultado, fazemos com que a partir dos dados ela aprenda sozinha.
Deep Learning
O Deep Learning “treina” as máquinas para executarem atividades como se fossem humanos, dessa forma o sistema pode aprender como se defender de ataques sozinho, por exemplo.
O processo de aprendizado ocorre entre suas camadas de neurônios matemáticos, em que a informação é transmitida através de cada camada. Nesse modo, a saída da camada anterior é a entrada da posterior.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
O Processamento de Linguagem Natural visa ao estudo e à tentativa de reproduzir processos de desenvolvimento ligados ao funcionamento da linguagem humana. Para isso, emprega softwares, programação e outras soluções.
Por meio do PLN, as máquinas podem compreender melhor os textos, isso envolve: o reconhecimento de contexto, extração de informações, desenvolvimento de resumos etc. Também é possível compor textos partindo de dados obtidos por computadores, um exemplo é quando você está em sua rede socias, os algoritmos podem buscar padrões em postagens para compreender como os clientes se sentem em relação a marca e produto.
Por que a IA é importante?
Com o aumento rápido de dados e à maturidade de outras inovações no processamento em nuvem e na capacidade computacional, o reconhecimento da Inteligência Artificial está crescendo mais rápido do que nunca. Com esses facilitadores as organizações estão começando a notar como a Inteligência Artificial pode multiplicar o valor para eles.
As empresas que se expandem com a Inteligência Artificial veem o retorno triplicar em comparação com aquelas que estão presas na fase-piloto. Essa capacidade de autoaprendizagem e auto-otimização significa que a Inteligência Artificial integra benefícios ao negócio que gera.
A Inteligência Artificial além de ajudar as empresas a se adaptarem rapidamente, com um fluxo constante de insights para impulsionar a inovação, também oferecem vantagem competitiva em um mundo de constante mudança.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por Mayara Pimentel – com revisão final de Raphael Silva.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Organizações de todos os tamanhos reconheceram que os dados são um dos principais facilitadores para aumentar e sustentar a inovação e gerar valor para seus clientes e unidades de negócios. Elas estão modernizando avidamente as plataformas de dados tradicionais com tecnologias nativas da nuvem que são altamente escaláveis, ricas em recursos e econômicas. À medida que você procura tomar decisões de negócios guiadas por dados, você pode ser ágil e produtivo ao adotar uma mentalidade que fornece produtos de dados a partir de equipes especializadas, ao invés de por meio de uma plataforma de gerenciamento de dados centralizada que fornece análises generalizadas.
Neste post, será descrita uma abordagem para implementar uma arquitetura de data mesh usando serviços nativos da AWS, incluindo o AWS Lake Formation e o AWS Glue. Essa abordagem permite que as linhas de negócios (LOBs) e as unidades organizacionais operem de forma autônoma, possuindo seus produtos de dados de ponta a ponta, ao mesmo tempo em que fornece descoberta de dados centralizada, governança e auditoria para a organização em geral, para garantir a privacidade e a conformidade dos dados.
Benefícios de um modelo de data mesh
Um modelo centralizado destina-se a simplificar a equipe e o treinamento através da centralização de dados e conhecimento técnico em um único local, reduzir o débito técnico gerenciando uma única plataforma de dados e reduzir os custos operacionais. Os grupos de plataformas de dados, muitas vezes parte da TI central, são divididos em equipes com base nas funções técnicas da plataforma que eles suportam. Por exemplo, uma equipe pode ser proprietária das tecnologias de ingestão usadas para coletar dados de várias fontes de dados gerenciadas por outras equipes e LOBs. Uma equipe diferente pode possuir pipelines de dados, escrever e depurar, extrair, transformar e carregar código (ETL) e orquestrar execuções de trabalho, ao mesmo tempo em que valida e corrige problemas de qualidade de dados e garante que o processamento de dados atenda aos SLAs de negócios. No entanto, o gerenciamento de dados por meio de uma plataforma de dados central pode criar desafios de dimensionamento, propriedade e responsabilidade, porque as equipes centrais podem não entender as necessidades específicas de um domínio de dados, seja devido a tipos e armazenamento de dados, segurança, requisitos de catálogo de dados ou tecnologias específicas necessárias para o processamento de dados.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Autores: Nivas Shankar, Roy Hasson, Zach Mitchell e Ian Meyers da AWS. Traduzido por Daniel Bento – Sr. Analytics Solutions Architect na AWS.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
Nós te proporcionamos a melhor experiência para o seu caminho na nuvem, e por isso oferecemos o melhor material e especialistas para você, buscando as melhores soluções e estratégias para o seu aprendizado.
Vamos apresentar para você 6 dos nossos principais parceiros que oferecem as melhores soluções do mercado, tudo isso com conhecimento de ponta que oferecemos.
NetApp
Oferecemos portfólio completo de treinamentos oficiais NetApp para o Brasil. Todos os nossos instrutores são especialistas certificados pela NetApp com ampla experiência prática.
Microsoft
Disponibilizamos uma gama de treinamento da Microsoft, desde cursos básicos até cursos especializados de alto nível. Todos os nossos instrutores são especialistas certificados pela Microsoft, com ampla experiência prática em suas áreas de especialização.
IBM
Como IBM Education Delivery e IBM Sales Partner da Arrow, nós oferecemos todos os cursos de treinamento autorizados da IBM em todo o mundo.
Google Cloud
Como Parceiro de Treinamento Autorizado de Google Cloud, disponibilizamos para você a possibilidade de adquirir as habilidades necessárias para desenvolver e operar infraestruturas e aplicativos no Google Cloud.
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Como um parceiro Cisco Platinum Learning vencedora de vários prêmios, proporcionamos diversos treinamentos desde cursos de nível básico a cursos especializados de alto nível. Todos os nossos instrutores são Cisco Certified Expert com ampla experiência prática em suas áreas de especialização.
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Parceiro de Treinamentos Autorizado da AWS (ATP) na América Latina, concedemos um currículo completo para a certificação. Aceleramos sua adoção da nuvem AWS por meio de serviços e soluções com qualidade de ensino.
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[vc_row][vc_column][vc_column_text]A migração de sistemas operacionais caros e cargas de trabalho tradicionais para o Google Cloud pode ajudar as organizações a reduzir os custos do data center, melhorando o desempenho e o tempo de atividade. Além disso, as organizações podem trabalhar com o Google Cloud e seus parceiros para modernizar ainda mais essas cargas de trabalho, resultando em economia de licenciamento adicional e evitando auditorias de licenciamento complicadas por fornecedores de software corporativo legado.
Para explorar melhor essas ideias, o Google contratou a Forrester Consulting para conduzir um estudo Total Economic Impact ™ (TEI) para examinar o possível retorno do investimento (ROI) que as empresas podem obter ao migrar para o Google Cloud . O objetivo deste estudo é fornecer aos leitores uma estrutura para avaliar o impacto financeiro potencial da migração para o Google Cloud em suas organizações.
O que a Forrester descobriu foi que os entrevistados experimentaram melhorias significativas no desempenho e tempo de atividade, reduziram os custos de gerenciamento e reconheceram economias significativas de custos, especialmente em relação ao licenciamento. Os entrevistados conseguiram reduzir enormemente os custos de licenciamento e a pressão de auditorias de licenciamento demoradas. Os entrevistados trabalharam com o Google para otimizar e modernizar seu ambiente, permitindo-lhes reduzir ainda mais seus custos de computação, gerenciamento e licenciamento superfaturado.
Entre as descobertas mais atraentes do estudo estão:
Evitar custos de hardware, software e licenciamento no local pode economizar milhões de dólares anualmente.
A infraestrutura de nuvem otimizada pode reduzir os gastos com nuvem em 45%.
As organizações estão concluindo sua migração para a nuvem na metade do tempo projetado.
[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Autor: Tom Nickel – Google Cloud[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Agora que você já sabe o que é Machine Learning, vamos entender um pouco mais do papel que esse profissional desempenha.
Dentro das carreiras de dados o Machine Learning Engineer foi o último que surgiu, cuidando da parte de monitoramento e colocando os modelos em produção, estruturando e deixando mais fácil do Data Scientits fazer o deploy.
Para ficar mais fácil vamos começar analisando as etapas de um projeto de Data Science para melhor entendimento.
No primeiro momento é onde ocorre a questão e o entendimento de negócio, o cliente apresenta os problemas e a seguir é feito compreensão real da dor do cliente. Depois do entendimento das raízes dos problemas chegamos na fase de coleta de dados, onde ocorre bastante SQL, requisições e APIs espalhados em um único local. Após essa etapa é feita a limpeza de dados, onde se entende o que é problema sistêmico e o que é um problema intrínseco do negócio.
Depois é feito a exploração de dados, onde usam-se técnicas e estatísticas para entender o fenômeno que se está modelando através dos dados, nesse momento que se gera insights, para entender variáveis e o modelo que será melhor aplicado. Passando para etapa de modelagem que é onde o algoritmo começa aprender e se aplica transformações e separações para preparar os dados.
Dessa fase em diante começa o algoritmo de Machine Learning, onde aplicam-se os algoritmos para aprender o comportamento ou tarefa desejada, em seguida se faz a avaliação desse algoritmo separando o que é bom ou não e depois dessa análise de performance do modelo ele irá para a produção, onde passa para um ambiente Cloud para onde o dispositivo da internet consegue consumir as predições que o modelo fornece. A continuação desse processo é papel do Machine Learning Engineer. Obviamente o desenvolvimento em si não é tão simples quanto parece.[/vc_column_text][us_separator][us_image image=”7381″][us_separator][vc_column_text]
Responsabilidade do Machine Learning depois do processo
Tudo começa com a produtização do pipeline de dados, onde se pega todas as tarefas, desde a coleta de dados até modelo de produção, para se tornar um produto fácil escalável, fácil manutenção, lembre-se de sempre guardar de forma organizada para que outros profissionais trabalhem.
Depois de se tornar um produto vamos integrar o modelo, exemplo: frontend consome as predições dos seus modelos, sempre que o usuário entra e a página da home está carregando o frontend consome a predição do modelo e fala a propensão de produtos do cliente, logo não pode demorar para retornar se não torna o site mais lento, para isso precisamos integrar em outros sistemas respeitando os requisitos. Por último é necessário criar técnicas de monitoramento, onde se cria as métricas para saber se o modelo está acertando ou se os erros estão aumentando, como está a distribuição das variáveis, etc.
Explicando o processo
O Data Scientits coleta os dados, treina o modelo e após isso ele irá para produção para ser aplicado, a partir deste ponto começa o papel do Machine Learning.
Lembrando que os clientes podem consumir o resultado através de backend, website, aparelho móvel e IBA, para conectar as pessoas que precisam das predições com os modelos que o fornecem é necessário faz uma API (Ligação entre os dois mundos, cliente e serviço, conforme explicamos em nossas redes sociais) os clientes passam a fazer pedidos para API, ela irá interpretar a requisição e se tem permissão para acessar esses dados.
Os dados da API são dados não tratados, ou seja, os dados não vêm com as transformações que usamos lá no treinamento do modelo. Logo, é necessário mudar os dados RAW para a feature, assim será feita a predição.
Podemos usar de exemplo a seguinte ideia: uma pessoa tem o aplicativo e quer ver a predição do faturamento das lojas. Uma feature é a idade do usuário, quanto tempo a loja está aberta. Essa feature é guardada na Feature Store, onde se encontra várias feature, que os Data Scientits criaram para poder modelar e treinar os modelos de Machine Learning.
Dentro do Feature Store, nesse caso, nós encontraríamos dentro dele diversos dados, como a data em que a loja começou a operar. Então a API, vai para Feature Story e recupera as features solicitadas pelo modelo que foi treinado para fazer esta predição, e retorna para o modelo Machine Learning com o conjunto de feature, ele faz a predição e retorna para a API, que devolver a informação para o cliente.
Esse exemplo seria um processo simples, a diferença é que você tem as feature pré calculado dentro de uma Feature Store, que precisa ser atualizado sempre. *Feature Consumpotin, é o processo de consumir as Feature.
Para manter a feature store atualizada é necessário consultar o Data Warehouse, onde fica os dados modelados (feito pelo Data Engineer), para criar um feature e assim armazenar na feature store, esse processo é chamado de Feature Creation.
Fique com um modelo visual do exemplo.[/vc_column_text][us_separator][us_image image=”7360″][us_separator][vc_column_text]Essa imagem representa todo o papel do Machine Learning Engineer, voltado para produção e não desenvolvimento, ajudando os Data Scientits a colocar modelos em produção mais rápido.
O Machine Learning ajuda criando as classes onde os Data Scientits importam e reescrevem os métodos para fazer o treinamento, depois do modelo treinado e devolvido com todos os métodos usados e features criadas é aplicada em produção.
Esperamos que tenha ficado mais fácil de você entender como funciona o papel do Machine Learning Engineer, se tiver alguma dúvida, comentário ou sugestão ficaremos felizes em ajudar e responder. É importante lembrar que temos conteúdos rápidos e de grande ajuda em nossas redes sociais, lá também colocamos caixas de perguntas para ajudar no que for possível no seu caminho de conhecimento e aprendizado.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por Mayara Pimentel – com revisão final de Raphael Silva.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Inicialmente, a Amazon Web Services anunciou a disponibilidade de novos idiomas para o exame AWS Certified Cloud Practitioner.
Mas agora, para tornar essas certificações mais acessíveis, a medida foi expandida e agora também inclui os exames AWS Certified Solutions Architect – Associate e AWS Certified Developer – Associate.
Esses exames de certificação agora estão disponíveis em idiomas como:
Inglês, indonésio, japonês, coreano, chinês simplificado, francês (França), alemão, italiano, português (Brasil) e espanhol para a América Latina.
Esta opção estará disponível graças à Pearson Vue, que é referência mundial na realização e obtenção de múltiplas certificações de tecnologia.
Obter a certificação da AWS ajudará você a impulsionar sua carreira e a Fast Lane, como um provedor de treinamento autorizado na América Latina, oferece um plano completo de treinamento e certificação da AWS.
Você espera? Fale conosco e mostre sua capacidade de inovação.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Como membro de uma equipe de segurança, qual a primeira solução que vem a cabeça quando o assunto é proteção contra executáveis maliciosos? Se você atua nessa área a tanto tempo quanto eu, muito provavelmente a sua resposta é antivírus. Se você está mais atualizado e quer ser um pouco menos generalista com relação a definições e terminologias, a resposta provavelmente seria anti-malware, afinal de contas, não é somente vírus que desejamos detectar, existem vários outros tipos de malware.
Para falar sobre esses outros tipos, vamos estabelecer uma linha de base de raciocínio e falar sobre sistemas Microsoft: o fabricante disponibiliza para fornecedores de soluções de segurança a habilidade de registrar chamadas a partir da criação de processos no sistema. Desenvolvedores de drivers podem chamar APIs como PsSetCreateProcessNotifyRoutineEx, uma rotina que registra ou remove a chamada que notifica quando um processo é criado ou já existe, para receber informações sobre esse tipo de evento. No entanto, há uma particularidade na chamada dessa rotina em específico, ela não é feita a partir da criação do processo, mas a partir da criação das primeiras threads do processo. Isso cria uma lacuna entre a criação do processo e a notificação dessa ação para a solução de segurança (o antivírus, por exemplo). Essa lacuna é utilizada por atores maliciosos que adulteram o executável de apoio antes da verificação/scan da sua solução de anti-malware.
Um exemplo de ataque que abusa deste comportamento para evasão de verificação de sistemas de segurança é o “Process Herpaderping“. Com essa técnica, um invasor pode gravar um malware no disco de forma que seja difícil verificá-lo ou excluí-lo, onde ele executa o malware excluído como se fosse um arquivo normal no disco. Essa técnica não envolve injeção de código, esvaziamento de processo ou NTFS transacional (TxF).
Veja uma demonstração.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Autor: Flavio Costa – Cisco [/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Com frequentes ataques cibernéticos as empresas a importância de proteger os funcionários e as informações de toda a corporação, se tornou algo fundamental, para entender e colocar em prática os 5 pilares da segurança da informação fique aos próximos passos.
Tratar da segurança da informação já se tornou rotina nas reuniões de gestão, pois permite a redução de perdas financeiras, além de criar mecanismos de proteção em processos, tecnologia e pessoas, não só contra ciber ataques ou vazamento de informações, mas também para garantir a segurança em muitos outros problemas que serão relatados aqui.
Proteger os dados é o principal objetivo da segurança da informação e, na era digital em que vivemos, a informação ajuda a garantir a vantagem competitiva das empresas. Portanto, é necessário proteger essas informações que geram valor e credibilidade para as organizações.
As ameaças à segurança da informação são inúmeras, como acesso não autorizado, perda de dados, invasões, vazamentos e muitos outros que podem vir de ataques de hackers ou até mesmo erros humanos.
Com a evolução tecnológica, os riscos aumentam e exigem uma gestão de proteção ainda mais eficaz.
Assim, a base de defesa dos sistemas e infraestrutura corporativa são os pilares da segurança da informação que atuam por meio de políticas, senhas, softwares de criptografia e demais processos necessários para esse gerenciamento de riscos.[/vc_column_text][vc_row_inner][vc_column_inner][us_separator][vc_column_text]
Considerando as muitas ameaças que existem, como as empresas devem se proteger?
Integridade
O pilar Integridade é responsável por manter as características originais dos dados, tal como foram configuradas na sua criação. Desta forma, as informações não podem ser alteradas sem autorização.
Se houver alteração indevida nos dados, significa que houve perda de integridade, sendo necessário implementar mecanismos de controle para evitar alteração não autorizada de informações.
Confidencialidade
Este pilar protege as informações de acessos não autorizados, estabelecendo privacidade para os dados da sua empresa, evitando situações de ciberataques ou espionagem.
A base desse pilar é o controle do acesso por meio de autenticação de senha, que também pode ocorrer por meio de varredura biométrica e criptografia, o que vem gerando resultados favoráveis nesse sentido.
Disponibilidade
O ideal em um sistema de informação é que os dados estejam disponíveis para o que for necessário, garantindo o acesso do usuário em tempo integral. Isso requer estabilidade e acesso permanente aos dados do sistema por meio de manutenção rápida, atualizações constantes e depuração.
É importante lembrar a vulnerabilidade dos sistemas que são suscetíveis a apagões, incêndios, ataques de negação e muitas outras possibilidades de ameaças que existem neste contexto.
Autenticidade
Confirmação de que os dados possuem legitimidade, ou seja, não haja manipulação ou intervenções externas de terceiros passando-se por colaboradores. Para tal objetivo, é necessário documentar as ações feitas pelos usuários na rede e nos sistemas.
Os dados corporativos devem ter processos para identificar a sua autenticidade e isso é uma das tarefas da equipe de Segurança da Informação. A configuração de um log de acesso ajuda a confirmar a veracidade de um determinado registro.
Legalidade
Por fim, é necessário ter uma Política de Segurança para assegurar que todos os procedimentos relacionados à informação dentro da empresa sejam feitos de acordo com a lei. Isso evita que ocorram impedimentos operacionais, averiguações e auditorias de órgãos fiscalizadores.
Adequar o conteúdo protegido à legislação é primordial, principalmente porque irá vigorar em agosto de 2020 a nova Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais, que exigirá maior rigor de todas as empresas.
Como fortalecer esses pilares da sua empresa?
Depois de aprender mais sobre os pilares da segurança da informação, é preciso avaliar se suas práticas seguem esses princípios para ficar longe das infinitas possibilidades de ameaças aos seus dados.
Muitas soluções já são utilizadas por diversas empresas que buscam eliminar riscos aos sistemas de segurança, consolidando os pilares da segurança da informação em sua organização.
Quer aprender mais sobre segurança da informação? Conheça o Programa Masterclass Certified Ethical Hacker e domine o CEH![/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][/vc_column][/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]Fonte: Senhasegura[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Com muito orgulho anunciamos que agora a Fast Lane é parceira AWS Advanced!
Esse novo programa vai equipar a Fast Lane com as ferramentas e suporte para atender às necessidades dos seus clientes, sempre em busca da evolução e expansão.
O novo programa é apoiado por um modelo de duas camadas com AWS Select – Parceiros de treinamento e o AWS Advanced – Parceiros de treinamento, onde se qualifica com base no conjunto de habilidades, desempenho empresarial e qualidade do treinamento entregue.
Nós buscamos sempre oferecer o melhor para nossos clientes e ser um parceiro AWS Advanced é o resultado do nosso trabalho. [/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
Para começar a compreender essa área mais recente no mercado precisamos voltar um pouco na aprendizagem e entender o que é Machine Learning e qual a sua diferença com a inteligência artificial. Esse termo em inglês tem a tradução para o português como aprendizado de máquina, se prestarmos bastante atenção nessas duas palavras elas podem explicar perfeitamente o que é Machine learning, mas vamos por parte, certo?
O que é Machine Learning?
Machine Learning(ML) é uma subcategoria da Inteligência Artificial (IA)que possibilita a criação de sistemas capazes de aprender e tomar decisões sem uma programação explícita. Em vez de seguir instruções rígidas, os algoritmos de ML identificam padrões em grandes quantidades de dados, ajustando seu comportamento com o tempo para otimizar suas respostas.
Por exemplo, pense nas recomendações de produtos no Amazon ou nas sugestões de filmes no Netflix. Ambas as plataformas utilizam ML para oferecer experiências personalizadas aos seus usuários. No entanto, essa tecnologia vai muito além do comércio e do entretenimento, com impactos em setores como saúde, finanças e segurança cibernética.
Como funciona?
O processo de aprendizado de máquina envolve a alimentação de grandes volumes de dados em um algoritmo. Este algoritmo aprende com os dados e começa a identificar padrões ou tomar decisões com base nas informações processadas. Há três tipos principais de aprendizado de máquina:
Aprendizado supervisionado: Os algoritmos recebem dados rotulados, ou seja, eles sabem qual deve ser a saída correta e ajustam seus modelos com base nesses exemplos. É como ensinar uma criança a associar a palavra “gato” com a imagem de um gato.Exemplo: Classificação de e-mails como “spam” ou “não spam” usando milhares de exemplos pré-classificados.
Aprendizado não supervisionado: Neste caso, os dados não são rotulados, e o algoritmo deve descobrir padrões por conta própria. Ele agrupa informações semelhantes, como um detetive que encontra conexões ocultas entre pistas.Exemplo: Segmentação de clientes com base em comportamentos de compra.
Aprendizado por reforço: Aqui, o algoritmo aprende por meio de tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades com base nas decisões que toma.Exemplo: Algoritmos que controlam robôs ou veículos autônomos, onde a máquina ajusta suas ações com base no sucesso ou fracasso de suas decisões.
Diferenças entre Machine Learning e Inteligência Artificial
Apesar de estarem relacionados, Machine Learning é uma técnica dentro do campo mais amplo da Inteligência Artificial. Enquanto a IA se refere a qualquer sistema que simule aspectos da cognição humana, como o reconhecimento de fala ou visão, o ML utiliza dados para melhorar sua precisão ao longo do tempo, sem necessidade de intervenção humana constante.
Para entender a diferença de forma prática, considere a IA como o guarda-chuva de tecnologias, enquanto o Machine Learning seria uma ferramenta específica dentro deste guarda-chuva. Outros campos sob a mesma tecnologia incluem o processamento de linguagem natural (NLP) e a visão computacional.
Aplicações de Machine Learning
O machine learning está presente em diversos aspectos do cotidiano, muitas vezes de forma invisível. Aqui estão algumas áreas de destaque:
Assistentes virtuais: Siri, Alexa e Google Assistente são movidos por algoritmos de machine learning para reconhecer padrões de voz e adaptar suas respostas às preferências do usuário.
Recomendações: Plataformas como Spotify, YouTube e Netflix utilizam o ML para sugerir conteúdo com base nos hábitos de consumo dos usuários.
Saúde: Algoritmos de ML são usados para prever doenças e analisar imagens médicas, acelerando diagnósticos e permitindo tratamentos mais precisos. Por exemplo, o uso de ML no diagnóstico de câncer de pele por meio da análise de imagens digitais .
Financeiro: Os bancos utilizam ML para detectar fraudes em transações e avaliar a credibilidade de um cliente com base em seu histórico de crédito .
Automatização: O machine learning permite a automação de tarefas repetitivas e a análise de grandes volumes de dados de forma eficiente, economizando tempo e reduzindo erros humanos.
Personalização: Proporciona experiências mais personalizadas, como recomendações de produtos e serviços que são ajustados ao perfil do usuário.
Tomada de decisão mais rápida: Em setores como finanças e saúde, o machine learning permite que as decisões sejam tomadas de forma quase instantânea, reduzindo a necessidade de intervenção humana.
Desafios:
Qualidade dos dados: O desempenho dos algoritmos depende fortemente da qualidade dos dados fornecidos. Dados incompletos ou enviesados podem levar a conclusões erradas.
Interpretação dos resultados: Muitos modelos de ML são tratados como “caixas-pretas”, onde é difícil entender exatamente como uma decisão foi tomada. Isso pode ser um problema em setores que exigem alta transparência, como a saúde.
Preocupações éticas: A falta de supervisão humana pode gerar preocupações em relação à privacidade e ao uso indevido de dados pessoais. Além disso, algoritmos de ML podem perpetuar preconceitos existentes se treinados com dados enviesados.
O futuro do ML
Com a expansão do Big Data e a evolução das tecnologias de computação em nuvem, o machine learning continuará a transformar diversos setores. Segundo especialistas, o mercado de IA deverá alcançar um valor de 190 bilhões de dólares até 2025 , impulsionado pelo uso crescente de machine learning em áreas como automação, análise preditiva e robótica.
Além disso, novas pesquisas estão focadas em AutoML, que promete democratizar o acesso ao machine learning ao automatizar grande parte do processo de criação de modelos, permitindo que até aqueles sem grande conhecimento técnico utilizem essas tecnologias em suas empresas.[/vc_column_text][us_separator size=”small”][vc_column_text]Referências: