Se você quer descobrir qual é o potencial do machine learning e aprofundar o conhecimento em inovação e tecnologia, está no lugar certo! Após a leitura desse artigo do Blog de Carreiras da Vivo, será possível descobrir como o aprendizado de máquina impacta desde atividades do cotidiano até negócios ao redor do mundo.
O que é machine learning?
Também conhecida como aprendizado de máquina, a tecnologia é responsável pelo desenvolvimento da capacidade dos computadores de aprender com base em respostas dadas. Assim, cria-se uma associação entre dados, imagens, números e o que puder ser identificado por ela.
Vale destacar que, na prática, o machine learning não “aprende sozinho” de forma autônoma como muitas vezes é simplificado. Ele depende de dados históricos, modelos matemáticos e processos de treinamento que ajustam parâmetros para melhorar a precisão das previsões ao longo do tempo.
Como isso funciona na prática?
Pense na seguinte situação: você acessa o seu streaming de filmes favorito e assiste a uma comédia romântica. Na sequência, começam a aparecer mais indicações de conteúdos do mesmo gênero para você, pois o algoritmo entende que para o seu comportamento, esse tipo de conteúdo é relevante. Entendeu como o machine learning funciona?
Esse tipo de sistema é conhecido como “sistema de recomendação”, e é apenas uma das aplicações mais visíveis do machine learning no dia a dia. A mesma lógica é usada em redes sociais, e-commerces e até plataformas de música, influenciando diretamente a experiência digital dos usuários.
Isso acontece porque, ao contrário da programação tradicional, os algoritmos podem ser criados a partir das informações que serão analisadas e as respostas esperadas dessa avaliação. Por fim, o próprio software irá se autodesenvolver para a solução dos próximos desafios, favorecendo a tomada de decisões, interpretações de dados e execução de tarefas automaticamente.
Então, se você já ouviu a expressão “dados são o novo petróleo”, saiba que essa sabedoria também se aplica ao machine learning. Afinal, o aprendizado acontece por meio da possibilidade de realizar o processamento de dados de forma eficaz, sem precisar de uma intervenção humana.
No entanto, também é importante entender que não basta apenas ter dados: a qualidade, organização e governança desses dados se tornaram fatores decisivos para o sucesso de projetos de machine learning. Dados mal estruturados podem gerar vieses e comprometer a precisão dos modelos.
Quais são as principais abordagens no machine learning?
Basicamente, os tipos de aprendizado mais conhecidos são:
- Supervisionados: representam a principal abordagem. O profissional responsável, que pode ser o machine learning engineer, capacita o algoritmo para que ele entenda quais devem ser as suas conclusões. Então, com base nesse treinamento de dados rotulados, a máquina executa uma resposta predefinida.
- Não supervisionado: apresenta uma abordagem independente, cuja máquina passa a identificar padrões e processos sem a mesma orientação próxima da abordagem supervisionada. Assim, o aprendizado da máquina acontece com base em dados sem rótulos e sem uma resposta predefinida.
Além dessas duas abordagens, também existem outros paradigmas importantes dentro do machine learning moderno:
- Aprendizado por reforço (Reinforcement Learning)
- Aprendizado semi-supervisionado
Esses métodos são amplamente utilizados em sistemas avançados como robótica, jogos e otimização de processos complexos.
Machine learning e Inteligência Artificial são a mesma tecnologia?
A resposta é não. Em termos práticos, o machine learning é considerado um subcampo da Inteligência Artificial, enquanto a IA inclui outras abordagens, como sistemas baseados em regras, processamento de linguagem natural e modelos generativos. Nos últimos anos, com o avanço da IA generativa, o machine learning passou a atuar em conjunto com grandes modelos de linguagem e redes neurais profundas.
Seu ponto de partida é o uso de tecnologia que se baseia no comportamento humano para resolver problemas, como se o computador fosse capaz de “pensar” e adotar algumas ações, como fazer análise de dados, encontrar padrões, apurar o raciocínio e ter uma tomada de decisão.
- Leia também: 5 armadilhas para evitar no modelo Scrum.
Como utilizar o machine learning em projetos?
O primeiro exemplo você já conferiu logo no começo do texto, quando foi mencionado o comportamento dos algoritmos em serviços de streaming para indicar filmes. Agora é o momento de ir além e trazer mais exemplos sobre como essa tecnologia pode ser aplicada em diferentes tipos de projetos. Continue lendo para conferir:
Desenvolvimento de banco de dados
Profissionais que já entenderam o que é machine learning e o seu potencial podem utilizar a tecnologia de aprendizado de máquina para a criação de bancos de dados autônomos. Isso permite a execução de tarefas de forma automática e evita erros na aplicação causados por falha humana.
Tornando a tradução de textos mais precisa
Os idiomas possuem suas particularidades: gírias, regionalismos e contextos que têm, cada um, sua própria especificidade. Por isso, muitas vezes é um desafio conseguir uma tradução exata em ferramentas online. A boa notícia é que a tecnologia já permite resultados mais precisos e adaptados às singularidades mencionadas no começo do parágrafo.
Aumento da performance automobilística
Em competições de velocidade, cada milésimo de segundo conta (e muito!). Pensando nisso, equipes de Fórmula 1 estão adotando o machine learning para medir a performance dos veículos nas pistas e, assim, desenvolver melhorias nos carros, como novos modelos de câmbio.
Identificação de fraude bancária
Outro exemplo de aplicações que podem ser desenvolvidas por machine learning engineers, os algoritmos desenvolvidos aqui podem ser um importante aliado na detecção de transações bancárias irregulares. As soluções utilizadas pelos bancos são baseadas na tecnologia, permitindo identificar quando é utilizado o cartão de crédito de um cliente para realizar uma compra “atípica” e barrar essa transação.
Apoio à indústria de formas diferentes
Ficou evidente que o aprendizado de máquina pode ajudar a trazer benefícios em vários segmentos, não é mesmo? Entenda como isso impacta o setor de petróleo e gás agora: estruturação de processos mais eficientes, automatização de etapas produtivas e recebimento de recomendações sobre os poços que demandam maior atenção.
O futuro do machine learning nas empresas
À medida que a transformação digital avança, o machine learning deixa de ser uma tecnologia restrita a grandes empresas de tecnologia e passa a fazer parte da estratégia de organizações de diferentes setores. Soluções baseadas em aprendizado de máquina já contribuem para otimizar processos, apoiar a tomada de decisões e criar experiências mais personalizadas para clientes e usuários.
Nesse contexto, um dos grandes desafios das empresas não é apenas desenvolver modelos inteligentes, mas garantir que eles continuem entregando resultados consistentes ao longo do tempo. Isso exige monitoramento constante, atualização dos sistemas e integração entre diferentes equipes, desde profissionais de dados até especialistas de negócio.
Por essa razão, áreas como MLOps (Machine Learning Operations) vêm ganhando espaço no mercado. Seu objetivo é tornar o ciclo de vida dos modelos mais eficiente, permitindo que as soluções sejam implementadas, acompanhadas e aprimoradas de forma contínua.
Com a evolução da Inteligência Artificial e o crescimento da automação, a tendência é que o machine learning se torne cada vez mais presente em produtos, serviços e processos, ampliando as possibilidades de inovação em diferentes segmentos.
Agora que você já conhece o potencial do machine learning em projetos, que tal dar o próximo passo para uma carreira baseada em inovação e tecnologia?
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Até a próxima. 💜
