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O aprendizado de máquina (ou machine learning, como tem se popularizado o termo em inglês) é uma das áreas mais vitais para possibilitar o desenvolvimento do setor de Tecnologia da Informação (TI) esperado para os próximos anos.

O conceito refere-se às condições técnicas que dotam as máquinas de uma espécie de inteligência artificial. À medida que são expostos a novos dados, esses dispositivos conseguem, de forma independente, adaptar suas ações e resultados.

Apesar de os estudos na área já serem realizados há décadas, somente com os mais recentes avanços tecnológicos, o aprendizado avançado passou a ser possível e, de forma mais disseminada, aplicado no dia a dia de pessoas e empresas.

Somente com processadores de alta capacidade e eficiência, essas máquinas conseguem suportar grandes conjuntos de dados e cálculos cada vez mais complexos. Por isso, uma das questões centrais que têm contribuído para sua chegada ao mercado são as frequentes melhorias no processamento computacional – constantemente mais poderoso e barato.

As formas mais avançadas de machine learning, em geral, contam com um sistema de Redes Neurais Profundas (DNN, na sigla em inglês), que são os algoritmos de aprendizado. Através delas, o dispositivo consegue analisar os dados que recebe ou capta, entendendo o mundo de uma maneira autônoma.

À medida que o sistema adquire novas informações, ele as analisa em contrapartida àquelas que foram armazenadas anteriormente. Com isso, essas máquinas conseguem perceber comportamentos usuais, encontrar padrões, prever tendências e, assim, adequar sozinhas suas ações.

Os protótipos de carros autônomos são exemplo claro do uso avançado da aprendizagem de máquinas. Enquanto seguem a rota, esses veículos chegam a receber cerca de 1 Gb de dados por segundo. Isso acontece porque têm visão em 360 graus e fazem uma compreensiva análise das pistas, calçadas, placas, pedestres, além de uma série de outras informações.

Usos mais simples desse tipo de inteligência artificial, no entanto, já fazem parte da rotina de usuários da internet, por exemplo. É o caso das recomendações personalizadas baseadas no histórico de navegação e dos filtros de spam dos e-mails que, automaticamente, entendem quais mensagens seriam consideradas pelo usuário como lixo eletrônico.

A passos largos, a área de aprendizado de máquina tem invadido o universo empreendedor. O comércio eletrônico é um dos setores mais beneficiados, já que ela permite ao sistema entender o estilo do cliente e oferecer uma experiência de compra personalizada, com base em aquisições anteriores e produtos mais clicados.

Instituições financeiras também conseguem evitar fraudes com o uso da tecnologia, uma vez que é possível detectar movimentações financeiras atípicas. Já o monitoramento das redes sociais pode contribuir com a tomada de decisões em empresas dos mais diversos setores. Isso é possível através da análise do que os clientes têm comentando sobre sua marca.

O avanço da aprendizagem baseada em redes neurais também permite aos softwares e hardwares prever falhas em equipamentos, apresentar modelos de precificação mais adequados, reconhecer padrões e imagens e até mesmo sentimentos nos textos.

O desenvolvimento de modelos que permitam análises cada vez mais complexas de uma quantidade de dados cada vez maior é uma demanda crescente e, no entanto, ainda há um grande potencial não explorado; uma boa oportunidade para empreendedores do setor de TI.