Tecnologias de aprendizado de máquina: exemplos das tendências atuais

O aprendizado de máquina é uma das maneiras de usar inteligência artificial na tecnologia da computação ao trabalhar com vários dados. Graças ao aprendizado de máquina, os aplicativos de software podem prever resultados e analisar dados com mais precisão. O principal objetivo e ideia do aprendizado de máquina é permitir que os computadores aprendam por si próprios, automaticamente e sem intervenção humana.



De acordo com as previsões dos especialistas , o aprendizado de máquina é o futuro. À medida que as pessoas se tornam cada vez mais dependentes de carros e gadgets, uma revolução tecnológica global está chegando, graças à qual novas profissões aparecerão e as antigas desaparecerão. Nesse sentido, nossa equipe preparou um pequeno estudo sobre o assunto.



História



Em 1959, Arthur Samuel, um pesquisador de inteligência artificial, cunhou o termo aprendizado de máquina. Ele inventou o primeiro programa de verificação de computador de autoaprendizagem. Samuel definiu o aprendizado de máquina como o processo pelo qual os computadores são capazes de exibir comportamentos que não foram originalmente programados neles.



A seguir, consideraremos outras datas importantes na história do aprendizado de máquina:



1946: O computador ENIAC apareceu - um projeto ultrassecreto do Exército dos EUA.



1950: Alan Turing cria o "Teste de Turing" para medir a inteligência de um computador.



1958: Frank Rosenblatt inventa o Perceptron , a primeira rede neural artificial, e constrói o primeiro computador cerebral, o Mark 1.



1959: Marvin Minsky constrói a primeira máquina SNARC com uma rede neural acoplada aleatoriamente.



1967: Um algoritmo de classificação de dados métricos é escrito. O algoritmo permitiu que os computadores aplicassem padrões de reconhecimento simples.



1985: Terry Seinovsky cria NetTalk, uma rede neural artificial.



1997: O computador Deep Blue derrotou o campeão mundial Garry Kasparov no xadrez.



2006: Geoffrey Hinton, um cientista de redes neurais artificiais, cunhou o termo Deep Learning.



2011: Andrew Ang e Jeff Dean fundaram o Google Brain .



2012: O Google X Lab desenvolveu um algoritmo para identificar vídeos que mostram gatos :)



2012: O Google lança o serviço de nuvem da API Google Prediction para aprendizado de máquina. Ajuda a analisar dados não estruturados.



2014: o Facebook inventa o DeepFace para reconhecimento facial. A precisão do algoritmo é de 97%.



2015: a Amazon lançou sua própria plataforma de aprendizado de máquina - Amazon Machine Learning.



2015: A Microsoft cria a plataforma Distributed Learning Machine Toolkit para aprendizado de máquina descentralizado.



2020: As tecnologias de inteligência artificial são usadas em quase todos os produtos de software.





Imagem: Unsplash



Onde o aprendizado de máquina está sendo aplicado agora?



Educação. Graças à introdução da inteligência artificial, os desenvolvedores criaram sistemas de aprendizagem que simulam o comportamento do professor. Eles podem identificar o nível de conhecimento dos alunos, analisar suas respostas, dar notas e até definir um plano pessoal de aprendizagem.



Por exemplo, o AutoTutor ensina aos alunos conhecimentos de informática, física e pensamento crítico. Knewton leva em consideração as características de aprendizagem de cada aluno e desenvolve um currículo único para ele. A Força Aérea dos EUA usa o sistema SHERLOCK para treinar pilotos para solucionar problemas técnicos em aeronaves.



Mecanismos de busca.Os mecanismos de pesquisa usam o aprendizado de máquina para melhorar sua funcionalidade. Por exemplo, o Google implementou aprendizado de máquina em reconhecimento de voz e pesquisa de imagens. Em 2019, o Google lançou o Teachable Machine 2.0 , uma rede neural de autoaprendizagem capaz de reconhecer sons da fala, entonação e postura. Usando uma webcam e um microfone, o usuário treina redes neurais sem escrever código e as exporta para aplicativos, mídia ou sites de terceiros.



Marketing digital.O aprendizado de máquina nessa área oferece profunda personalização do cliente. Assim, as empresas podem interagir com o cliente a nível pessoal, aproximando-se dele. Por meio de algoritmos de segmentação sofisticados, a máquina se concentra no “cliente certo na hora certa” para vender produtos de maneira eficaz. Além disso, com os dados corretos do cliente, as empresas têm informações que podem ser usadas para estudar seu comportamento e reações.



Por exemplo, Nova usa aprendizado de máquina para escrever boletins informativos por email para clientes, enquanto torna os emails personalizados. A máquina sabe quais e-mails anteriormente tiveram altas conversões e, dessa forma, sugere mudanças nas correspondências para melhores vendas.



Cuidados de saúde. IBM tem desenvolvimentoWatson . É um supercomputador de aprendizado de máquina para pesquisa médica. A tecnologia Watson for Oncology processa uma grande quantidade de dados médicos, incluindo imagens que podem diagnosticar o câncer com precisão. O Watson for Oncology agora é usado em hospitais em Nova York, Bangkok e Índia. Em julho de 2016, a IBM começou a cooperar com os 16 centros médicos e startups de tecnologia para acelerar o desenvolvimento de programas para diagnósticos precisos.



Resultado



O futuro da tecnologia é o aprendizado de máquina. Na próxima década, o aprendizado de máquina será uma vantagem competitiva não apenas para as principais empresas, mas também para startups promissoras. O que é feito manualmente hoje, amanhã será feito por máquinas. Deve-se acrescentar que os algoritmos de aprendizado de máquina não serão usados ​​apenas nos negócios e na economia, mas também farão parte da vida cotidiana (reconhecimento de comandos de voz para uma casa inteligente ).



Hoje, o aprendizado de máquina está assumindo novas formas e em constante evolução. O aprendizado de máquina é baseado no conceito de que os computadores podem aprender. Essa. eles podem fazer coisas para as quais não foram programados originalmente.



No momento, pesquisadores de inteligência artificial querem testar se os computadores podem aprender com os dados. O aspecto interativo do aprendizado de máquina é importante porque as máquinas são capazes de aprender e se adaptar continuamente por conta própria. Os computadores aprendem com cálculos e métricas anteriores para fornecer soluções e resultados confiáveis ​​e bem-sucedidos para um futuro melhor.



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