O machine learning é considerado uma nova forma de comunicação com as máquinas, fundamental para melhorar a “inteligência” das nossas ações.
Ele permite uma comunicação diferenciada, fugindo da programação tradicional, criando com isso, um mundo de novas possibilidades.
Na programação tradicional era necessário passar instruções explicitas, para que a maquina realizasse a ação desejada. Já no machine learning essa abordagem é totalmente diferente, são passados exemplos no lugar de instruções.
O maior desafio, segundo Cassie Kozyrkov (Chief Decision Scientist do Google Cloud), é em iniciar a utilização do machine learning.
Para isso é necessário entender que existem 2 lados, e para facilitar o entendimento, ela comparou esses lados com etapas para a realização de uma receita perfeita.
- Pesquisa de machine learning – lado relacionado à construção do algoritmo em si. Esses serão os utensílios, que outros irão usar.
- Machine Learning aplicado – aqui vamos usar os utensílios, para “cozinhar” em larga escala.
O fundamental aqui é entender que, não é necessário saber construir um “micro-ondas” para ser um chef reconhecido, assim como a pessoas que desenvolve micro-ondas, não necessariamente terá habilidades culinárias.
Para aplicar o machine learning você não precisa reinventar a roda construindo algoritmos, existem depósitos de códigos com essa finalidade.
Por outro lado, a chave do sucesso são os testes rigorosos, fundamentais para garantir que a máquina entregou o que foi solicitado corretamente. Para isso, é necessário testes com diversos dados, garantindo assim a sua relevância para a tarefa.
Nesse link do Google poderá ter mais informações sobre o Machine Learning: https://www.thinkwithgoogle.com/feature/machine-learning-101-training/pt-br/
Veja o vídeo completo da Cassie Kozyrkov e entenda esse novo contexto.