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INSTITUTO FEDERAL DE EDUCAÇÃO, CIÊNCIA E TECNOLOGIA DA BAHIA DEPARTAMENTO DE ENSINO COORDENAÇÃO DE ENGENHARIA RESENHA Capítulo 1: A revolução do machine learning Salvador – BA Laís Favila Carvalhal-20201ENG0027 RESENHA Capítulo 1: A revolução do machine learning Atividade avaliativa da disciplina Produção Textual ministrada pelo Prof. Marcos Moises ligada ao Departamento de Ensino e da Coordenação de Engenharia de Energia. Salvador, 08 de outubro de 2020. Capítulo 1: A revolução do machine learning A resenha trata-se do primeiro capítulo do livro “O Algoritmo Mestre: Como a busca pelo algoritmo de Machine Learning definitivo recriará nosso mundo” escrito por Pedro Domingo, autor português e professor de uma Universidade americana. O escritor inicia o contexto discutindo sobre o uso constante do algoritmo e o controle que eles têm em atividades costumeiras como viajar de avião, usar utensílios domésticos ou até mesmo dar uma volta de automóvel. Efetivamente, vivemos na era dos algoritmos, apesar de que no passado essa palavra não apresentasse nenhuma significância. O escritor expõe ao leitor sobre o algoritmo, a sua definição, o seu funcionamento, o seu propósito de forma simples, exemplificativa e de fácil entendimento. Assim, em determinado parágrafo o autor cita a ação do medicamento “Tylenol” em uma pessoa contaminada por malária e cria uma série de raciocínios lógicos. Dessa forma, ele associa o uso do remédio ao funcionamento dos algoritmos em uma rede de computadores. O algoritmo é sequência de regras, raciocínios ou operações que aplicada a um número finito de dados permite solucionar classes semelhantes de problemas. Sendo assim, todas as tarefas executadas pelo computador são baseadas em algoritmos. Logo, um algoritmo deve também ser bem definido, pois é uma máquina que o executará. Uma calculadora por exemplo, para produzir a operação de multiplicação, executa um algoritmo que calcula somas até um determinado número de vezes. O algoritmo são instruções para o computador e este é composto por minúsculas chaves nomeadas como transistores. O algoritmo exerce a função de ligar e desligar estas chaves. Claude Shannon – pai da informação- entende que os transistores realizam o raciocínio lógico. Os algoritmos são padrão minucioso e não são fáceis de serem projetados, eles têm que ser escritos em linguagens compreensíveis aos computadores como Java ou Python, denominados de programas. O termo machine learning tem como concepção constituir-se em área da ciência da computação associada ao desenvolvimento de tecnologias de aprendizado de máquinas. Por essa razão, utiliza análise de dados para criação de modelos analíticos complexos que auxiliam em diversas aplicações no cotidiano das pessoas e das empresas. Ao realizar uma pesquisa em um site de compras como a Amazon e acessar a plataforma do facebook o usuário percebe que instantaneamente surgem anúncios sobre o produto pesquisado por ele anteriormente. Assim, em sua obra o professor Pedro Domingo esclarece que sites como Google e Yahoo utilizam os algoritmos com estratégias de marketing e propaganda digital para influenciar a compra de produtos. O mecanismo fundamental de funcionamento do machine learning equivale ao ingresso de dados, ao resultado almejado e sendo assim produz o algoritmo que se transforma um no outro. Com o machine learning os computadores escrevem seus próprios programas por que automatiza a si mesmo, além de reduzir a complexidade. Exemplifica-se novamente o google cujos algoritmos têm a função de mostrar resultados considerando uma quantidade de informação prévia, como localização, dispositivo usado, horário, dentre outros fatores. O machine learning apresenta muitas formas e nomes como reconhecimento de padrão, análise preditiva, ciência de dados, entre outros. Cada designação dessas é usada por comunidades diferentes e com associações distintas. A capacidade do machine learning se estende indefinidamente ao examinarmos as múltiplas combinações das modalidades de aprendizado. Além do mais, possui um processo de acúmulo de conhecimento contínuo o que desemboca em respostas mais precisas e aprimoradas. A inteligência artificial se distingue do machine learning, pois representa a capacidade da máquina em imitar algumas características humanas, como a percepção visual, o reconhecimento de fala, etc. O machine learning é um subconjunto da inteligência artificial onde toda a aprendizagem de máquina conta com o IA, mas nem todo IA tem aprendizado automático. Essa tecnologia é a capacidade dos computadores aprenderem sem ser https://rockcontent.com/br/blog/inteligencia-artificial/ explicitamente programados, ajustando-se para dar uma resposta de acordo com os dados disponíveis para análise. Um aspecto que separa o machine learning de outros sistemas inteligentes é a sua capacidade de modificar-se quando exposto a mais dados, visto que o aprendizado automático da máquina é dinâmico e não requer intervenção humana para realizar certas mudanças. Isso o torna menos frágil e menos dependente de especialistas humanos. O aprendizado de máquinas é muito útil uma vez que processa grandes volumes de informações; ele trabalha com soluções sob demanda, apresenta maior capacidade de resposta, tem poder de antecipação e é um aliado nas empresas, nas atividades produtivas e no cotidiano do homem. Aplica-se machine learning nas empresas em processos de contratações com perfil ajustado, em serviços financeiros para prevenir fraudes, para identificar possibilidades de investimentos, para estipular preços mais atraentes. O governo necessita particularmente do uso do machine learning para aumentar a eficácia, para economizar dinheiro, para minimizar roubos de identidade. Na política utiliza o aprendizado de máquinas para analisar tipos de eleitores, regiões, resultados reativos de opinião pública, combinação de dados oriundos das redes sociais, análises de pesquisas e probabilidade de apoiar tal candidato. No setor de saúde o machine learning está atuando crescentemente na assistência médica já que permite aos profissionais de saúde o poder de acessarem os dados dos pacientes em tempo real. Assim, ajuda a classe médica a oferecer abordagens personalizadas e a obter o aperfeiçoamento de diagnósticos e tratamentos alternativos inclusive os mais econômicos. Na contemporaneidade é importante entender a necessidade de criar uma conexão com o usuário e automatizar tarefas por meio da tecnologia. Com novos aparelhos inteligentes e interação dos usuários com eles, o homem precisa adaptar-se para atender uma demanda cada vez mais digital. Assim, o machine learning tem presença marcante nessa estratégia posto que é um conceito voltado ao desenvolvimento de tecnologias inteligentes. Com isso, a tendência é de que tarefas repetitivas sejam cada vez menos valorizadas. Por outro lado, sua implementação demanda esforços em equipe e, acima de tudo, a orientação de especialistas no assunto. Os benefícios do Machine Learning serão ainda mais numerosos e significativos, muitos serão visíveis, muitos serão menos aparentes, mas na certeza da evolução da interação entre o homem e o meio tecnológico no uso em prol da humanidade.