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Nós explicamos o que é Machine Learning

Estamos certos de que em algum momento você tem ouvido o termo Inteligência Artificial, mas você realmente sabe o que é isso? Em CloudLabs queremos lhe contar um pouco sobre o conceito e os desenvolvimentos que surgiram a partir dele. Particularmente, explicaremos o que é Machine Learning.

Comecemos por definir a Inteligência Artificial.

Elementos que parecem sair de um filme de ficção científica: carros que se dirigem sozinhos, sugestões de compras (personal shopper), assistentes que traduzem rapidamente de um idioma para outro ou assistentes de voz virtuais; são os escopos que a Inteligência Artificial (I.A) tem logrado hoje em dia.

Os pioneiros da Inteligência Artificial sonhavam, desde a década de 1950, com criar máquinas tão complexas que pudessem aprender e assemelhar-se à inteligência humana. Atualmente, a idéia de construir e programar algo que emule, mesmo que parcialmente, o funcionamento da mente humana ainda está distante; no entanto, têm sido feitos grandes avanços e abordagens.

Portanto, podemos dizer que este avanço tecnológico procura desenvolver e criar sistemas capazes de aprender como um ser humano. É importante notar que isto difere do campo da robótica, já que se foca em imitar a forma de pensar e não em um sistema de hardware humanóide que age fisicamente como um.

Neste mundo moderno, altamente mediado pela tecnologia, a Inteligência Artificial pode ser encontrada em muitos objetos de nossa cotidianidade. Por exemplo, nas casas encontramos a domótica; em nossos telefones celulares e computadores, os anúncios personalizados nos motores de busca e nas redes sociais. Após esta breve explicação sobre o que é a inteligência artificial e algumas de suas aplicações, lhe contaremos sobre o Machine Learning.

Falemos sobre Machine Learning

Como já mencionamos, Machine Learning, ou também conhecido como Aprendizagem Automática, é um elemento que pertence ao campo da Inteligência Artificial, onde um sistema através de algoritmos tem a capacidade de identificar padrões de dados massivos e elaborar predições. É assim como os computadores podem executar tarefas específicas de forma autônoma.

Estes algoritmos estão agrupados em três categorias:

– Aprendizado supervisionado: consiste em um aprendizado prévio baseado em um sistema de etiquetas associadas a dados que suportam a predição e a tomada de decisões. Um exemplo deste algoritmo é o detector de spam, onde um e-mail é categorizado como spam dependendo do historial de movimentos no e-mail.

– Aprendizado não supervisionado: concentra-se em algoritmos que não têm conhecimento prévio, com o objetivo de gerar agrupamentos automáticos. Este tipo de algoritmo é amplamente utilizado no marketing para criar campanhas publicitárias altamente segmentadas.

– Aprendizado por reforço: seu propósito é que o algoritmo aprenda a partir de sua própria experiência. Ou seja, através de uma abordagem de tentativa e erro, espera-se que o algoritmo tome a melhor decisão para diferentes situações.  Por exemplo, este algoritmo é usado para possibilitar o reconhecimento facial.

Este tipo de tecnologia é utilizado em indústrias que trabalham com uma grande quantidade de dados, pois permite que sejam mais eficientes ao obter uma visão ampla dos dados, quase sempre em tempo real.

Machine learning e educação

No âmbito da educação, o machine learning tem demonstrado ser de suma importância, pois permite agilizar e facilitar o progresso dos estudantes e, ao mesmo tempo, permite que a gestão dos professores em relação ao processo de monitoramento, rastreabilidade e avaliação seja mais objetiva de acordo com as necessidades do ambiente educacional atual. É por isso que se destacam benefícios tanto para o professor quanto para o aluno:

  • Para os estudantes, possibilita a geração de processos de autoformação, pois eles poderão realizar atividades, resolver desafios e realizar avaliações com ferramentas tecnológicas que facilitam seu processo de aprendizagem.
  • Para os professores, permite a identificação de comportamentos e possíveis soluções baseadas na geração de predições que o sistema de aprendizagem da máquina gera, isto impactará o desenho de rotas de aprendizagem precisas de acordo com o nível educacional ou nível de desempenho de seus estudantes, fazendo que o processo de aprendizagem se potencialize.

Esta tendência tecnológica já faz parte dos processos educativos da modernidade, e se tornou uma referência para compreender as dinâmicas de aprendizagem de hoje. Desde CloudLabs temos realizado avanços no desenvolvimento de novas características associadas à inteligência artificial para gerar maiores recursos aos professores que permitam avaliações precisas e objetivas, que não somente considerem o progresso do estudante, mas também identifiquem os níveis educacionais dos estudantes, a melhor rota para aprender em prol do desenvolvimento de competências científicas próprias dos jovens desta nova era.

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