resenha a revoluçao do machine learning (1)

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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.