7 aplicações da vida real de aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina, ou ML, é um desdobramento da inteligência artificial (IA) e atraiu atenção significativa devido ao surgimento de ferramentas de IA como ChatGPT e DALL-E. Ele permite que os sistemas de computador se adaptem e aprendam com as experiências, tornando-se um conceito amplamente reconhecido. Embora sua popularidade tenha crescido recentemente, o aprendizado de máquina já é predominante em vários cenários da vida real.

Curioso sobre suas aplicações diárias? Vamos nos aprofundar em alguns exemplos comuns de aprendizado de máquina em ação.

1. Assistentes pessoais e chatbots

Uma das aplicações mais práticas do aprendizado de máquina é vista em assistentes pessoais de IA e chatbots. Ferramentas populares como Alexa, Google Assistant e Siri contam com algoritmos de ML que utilizam processamento de linguagem natural (NLP—

o que é PNL?) e técnicas de Deep Learning para entender padrões de linguagem, tons e contexto. Isso permite que eles se envolvam em conversas simuladas com humanos.

A capacidade de compreender a linguagem humana simplifica muito nossas interações com sistemas de computador. Ao fornecer um comando ou prompt a um chatbot ou assistente pessoal de IA, ele pode executar tarefas com precisão ou fornecer respostas relevantes.

Um exemplo de ML em ação é o uso de chatbots no atendimento ao cliente. Muitas lojas de comércio eletrônico empregam esse recurso, permitindo que os clientes façam perguntas e recebam respostas instantâneas dos bots.

2. Respostas automáticas de e-mail

Outra aplicação comum do aprendizado de máquina na vida real são os autoresponders de e-mail com tecnologia ML. Você deve ter notado que, quando recebe um e-mail em sua conta do Gmail, ele sugere opções de resposta precisas com base no contexto da conversa. Essa capacidade é possível por meio de técnicas de ML e NLP.

Da mesma forma, os e-mails que você recebe imediatamente após se inscrever em um boletim informativo, fazer uma compra ou até abandonar um carrinho são todos automatizados. Esses e-mails são gerados por softwares que utilizam tais modelos, permitindo que sejam enviados apenas quando ações específicas são acionadas. Além disso, este software de resposta automática de e-mail garante personalização e personalização em e-mails.

O uso de software automatizado para respostas de e-mail oferece vários benefícios, incluindo:

• Eficiência aprimorada.
• Atendimento ao cliente aprimorado.
• Experiências personalizadas aprendendo suas preferências.
• Economia de custos, pois os e-mails podem ser enviados sem intervenção humana.

3. Finanças Pessoais e Bancos

Os algoritmos de aprendizado de máquina também entraram no setor financeiro e bancário, fornecendo aplicações valiosas. Um dos maneiras como os bancos usam algoritmos de IA e ML são técnicas avançadas de detecção de fraudes, que oferecem segurança robusta para seus ativos. Os modelos de ML para detecção de fraude no setor bancário podem diferenciar entre transações legais e ilegais, aproveitando métodos de reconhecimento de imagem e texto para aprender padrões e identificar atividades fraudulentas.

O aprendizado de máquina também é benéfico nas finanças pessoais, principalmente no gerenciamento de portfólio. As plataformas de investimento online, atuando como robo-advisors, utilizam o ML para auxiliar na construção, monitoramento e automatização do gerenciamento de portfólios diversificados. Essas plataformas aprendem sobre suas preferências por ativos ou riscos específicos e ajudam a construir seu portfólio sem supervisão humana.

Além disso, o aprendizado de máquina permite a previsão de mercado em finanças pessoais. Os algoritmos BL podem prever preços de ações e tendências de mercado analisando dados históricos. Essa visão permite que você desenvolva estratégias de negociação eficazes e identifique oportunidades de negociação favoráveis.

4. Saúde e Diagnóstico Médico

O aprendizado de máquina também emergiu como uma ferramenta crucial no setor de saúde, oferecendo inúmeros benefícios para diagnóstico médico, atendimento ao paciente e resultados gerais. Colabora com diversos tecnologias de saúde que melhoram o bem-estar em várias formas.

Aqui estão as seis aplicações críticas do aprendizado de máquina na área da saúde:

1. Os algoritmos de aprendizado de máquina analisam os dados do paciente, incluindo sintomas, registros médicos, resultados de laboratório e exames de imagem, para auxiliar no diagnóstico e prognóstico precisos da doença.
2. Ao analisar as características do paciente, informações genéticas, histórico de tratamento e dados clínicos, o aprendizado de máquina desenvolve planos de tratamento personalizados adaptados às necessidades individuais.
3. O aprendizado de máquina facilita a análise de raios-X, exames de ressonância magnética e lâminas de patologia, automaticamente detectar anormalidades, identificar características específicas e auxiliar os radiologistas no diagnóstico de doenças.
4. Os modelos de ML otimizam os processos de descoberta de medicamentos, permitindo a otimização de ensaios clínicos, o recrutamento de pacientes e a identificação de candidatos adequados para tratamentos específicos.
5. O aprendizado de máquina otimiza as operações de assistência médica, fornecendo sistemas de gerenciamento da cadeia de suprimentos, prevendo falhas de equipamentos e otimizando a alocação de recursos.
6. O aprendizado de máquina permite análises preditivas, trabalhando com dispositivos vestíveis da Internet das Coisas (IoT) para monitorar pacientes e fornecer alertas precoces.

Esses aplicativos demonstram o potencial do aprendizado de máquina para revolucionar a assistência médica, melhorando a precisão do diagnóstico, a eficácia do tratamento e o atendimento geral ao paciente.

5. Carros autônomos

O aprendizado de máquina desempenha um papel significativo no desenvolvimento de carros modernos, com a Tesla servindo como um exemplo proeminente. Os carros da Tesla contam com hardware de IA fornecido pela NVIDIA, incorporando modelos ML não supervisionados que permitem recursos de reconhecimento e detecção de objetos de autoaprendizagem. Mas não é apenas Tesla com recursos de direção autônoma.

Esses carros coletam informações abrangentes sobre seus arredores e são equipados com vários sensores, como câmeras, LiDAR, radar e GPS. Esses dados são então processados ​​para garantir uma percepção precisa e uma tomada de decisão eficaz. Os carros autônomos utilizam técnicas de localização e mapeamento simultâneos (SLAM), aproveitando os dados do sensor para criar mapas atualizados que auxiliam na navegação.

Os modelos de ML contribuem ainda mais para carros autônomos, determinando caminhos ideais e auxiliando na tomada de decisões em tempo real. Esses modelos também facilitam o desenvolvimento de sistemas adaptativos capazes de detectar e prever possíveis avarias no veículo.

Ao integrar o aprendizado de máquina, os carros estão se tornando mais inteligentes, autônomos e capazes de melhorar a segurança e a eficiência nas estradas.

6. Deslocamento e transporte

Os algoritmos de aprendizado de máquina elevaram até mesmo nossos padrões de deslocamento e transporte. Aplicativos de carona como o Uber utilizam modelos de ML para automatizar recursos como preços de viagens, locais de coleta, rotas ideais e tempo estimado de chegada, tornando nosso deslocamento diário mais conveniente.

O Google Maps é outra ferramenta valiosa que utiliza o ML para melhorar nosso deslocamento diário. A utilização de dados de localização oferece navegação inteligente, previsões de tráfego e recomendações personalizadas, garantindo viagens eficientes.

Na indústria da aviação, os algoritmos de ML permitem sistemas de piloto automático de aviões, incluindo voos comerciais. Essa integração de IA e ML garante operações seguras e confiáveis.

Além disso, os algoritmos de ML contribuem para o desenvolvimento de sistemas inteligentes de controle de sinais de trânsito. Esses sistemas analisam os dados do fluxo de tráfego em tempo real e ajustam os tempos dos semáforos de acordo, reduzindo o congestionamento e os tempos de espera para melhorar as experiências gerais de deslocamento.

Algoritmos de aprendizado de máquina também são amplamente utilizados em sites de redes sociais, onde introduziram vários recursos para aprimorar a experiência do usuário. Além disso, muitas empresas de mídia social também use IA e ML para detectar e prevenir ataques maliciosos. aqui estão alguns exemplos:

• Muitas plataformas populares de redes sociais, como Facebook, Instagram e Snapchat, incorporam recursos de reconhecimento facial para aplicar vários filtros.
• Os sites de mídia social utilizam modelos de ML para personalizar postagens com base nas preferências individuais do usuário.
• Os anúncios exibidos nessas plataformas são adaptados aos interesses dos usuários, recomendando produtos e serviços relevantes.
• As redes sociais fornecem sugestões de conexões e amigos com base nas redes existentes dos usuários.
• Técnicas de análise de emoções são empregadas para analisar os sentimentos transmitidos por emojis.

Essas aplicações de algoritmos de aprendizado de máquina em sites de redes sociais contribuem para uma melhor experiência do usuário, fornecendo conteúdo personalizado, recomendações relevantes e redes sociais aprimoradas conexões.

Uma olhada no futuro do ML

As tendências atuais em aprendizado de máquina indicam sua ampla aplicabilidade em vários setores, permitindo a automação do sistema e aprimorando as experiências do usuário. Da saúde às finanças, o aprendizado de máquina transforma a forma como vivemos, trabalhamos e interagimos com a tecnologia.

Olhando para o futuro, o futuro do aprendizado de máquina possui um imenso potencial para inovações ainda mais revolucionárias. Com o surgimento de ferramentas e softwares baseados em IA, espera-se que os algoritmos de aprendizado de máquina continuem desempenhando um papel crucial. Sua aplicação se estende a qualquer domínio que exija análise de big data, reconhecimento de padrões e implementação de IA.

À medida que o aprendizado de máquina avança, podemos antecipar novos avanços e descobertas que moldarão como alavancamos essa poderosa tecnologia em diversos setores e aspectos de nossas vidas.