Devido as novas tecnologias de computação, o machine learning não é como a aprendizagem de máquina automática do passado. Essa tecnologia se baseia em padrões e na teoria de que os computadores podem aprender sem serem programados para executar tarefas específicas. Afinal, o que é machine learning?

É um tipo de inteligência artificial (IA) que permite que as operações de software se tornem mais precisas na previsão de resultados sem serem explicitamente programadas. Sua ideia básica é desenvolver algoritmos capazes de receber dados de entrada e poder fazer uma análise estatística para prever um valor de saída dentro de um intervalo desejado. 

O processo de aprendizagem começa com observações ou dados, a fim de buscar padrões em informações e tomar decisões melhores no futuro com base nas amostras que fornecemos. O principal objetivo é permitir que os computadores aprendam automaticamente sem intervenção e assistência humana.

Qual a relação do machine learning com o Big Data?

O Big Data não só altera as ferramentas que podem ser usadas para análises preditivas (uso de dados para identificar a probabilidade de resultados futuros), mas também muda todo o nosso modo de lidar com informações. A ciência dos dados sempre foi conhecida pela análise de tentativa e erro, pois é uma metodologia que se torna impossível quando os dados são grandes e heterogêneos. 

Ao mesmo tempo, a ociosidade de mais informações normalmente é mais comum na construção de modelos preditivos — modelos matemáticos aplicados a um conjunto de dados para identificar padrões , devido a pouca disponibilidade de ferramentas que permitem o processamento de grandes volumes de dados em um período suficiente de tempo. 

No entanto, alternativas mais inteligentes que superaram esses problemas foram recentemente propostas em um domínio de pesquisa: machine learning

Assim, as técnicas de machine learning podem resolver aplicações usando um conjunto de métodos genéricos (diferentes das técnicas estatísticas mais tradicionais). A ênfase é na análise preditiva em tempo real e altamente escalável, usando métodos totalmente automáticos que simplificam algumas das tarefas típicas dos cientistas de dados. 

Dessa forma, o machine learning é ideal para explorar as oportunidades do Big Data, pois tem a capacidade de extrair o valor de grandes fontes com muito menos dependência da direção humana.

Por isso, é adequado à complexidade de lidar com fontes de informações diferentes e a grande variedade de variáveis ​​e quantidades de dados envolvidos, além de impulsionar alguns fatores, tais quais:

Tomada de decisão mais rápida

As organizações podem examinar os dados imediatamente com as análises de memória Hadoop — projeto de software que permite o processamento de grande volumes de dados  e na memória principal. As decisões podem ser tomadas com muita facilidade com base no que experimentaram.

Novos produtos e serviços

A grande análise de dados ajuda a entender facilmente as necessidades e preferências do consumidor, dando mais poder para entender as preferências do consumidor. Assim, mais produtos e serviços podem ser desenvolvidos para atender às necessidades do cliente.

Quando nos questionamos sobre o que é machine learning, estamos nos referindo a uma combinação de Big data, análise de dados e ferramentas de inteligência artificial. Os dados podem ser grandes, de modo que as estratégias de gerenciamento e processamento se tornem fatores organizacionais muito importantes. 

É importante mencionar também que os dados são coletados para que sejam observados e entendidos. Portanto, a análise é uma parte fundamental da ciência dos dados. Todos os problemas de análise ou padrões não podem ser identificados com análise estatística, e, por isso, o machine learning é usado para resolver e identificar padrões.

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