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8 mitos sobre Machine Learning desvendados

Publicado em 13/nov/2018 5:00:00

Essa tecnologia não é imparcial e nem usada somente para o bem. No entanto, devido a sua complexa, não pode ser criada por qualquer pessoa.

 

8 mitos sobre Machine Learning desvendados

 

Machine Learning é uma tecnologia que está sendo muito empregada para otimizar o atendimento ao consumidor, para prever comportamentos e também para otimizar a cibersegurança das empresas. Suas possibilidades são variadas e, há cada dia, os especialistas desenvolvem novas funções para usufruírem de todos os seus benefícios.


O Aprendizado das Máquinas é uma das soluções em que os computadores vão aprendendo sozinhos a resolverem questões de acordo com padrões, sem necessariamente existir a intervenção humana.


Os humanos programam as máquinas, inserem dados e indicam quais são as tarefas que precisam ser realizadas seguindo um padrão. A partir de então, todo o processo começa a ser realizado sozinho, precisando apenas de monitoramento de um especialista em TI para vir a corrigir possíveis falhas, se necessário.


Por ser considerada ainda uma tecnologia recente, muitas são as dúvidas e mitos relacionados a ela. Vejamos alguns:

 

Mito 1 – Machine Learning é Inteligência Artificial

O termo que define AI é muito mais amplo e com funções que envolvem robótica, visão computacional e processamento de linguagem natural. Os termos não podem ser tratados como sinônimos, uma vez que Machine Learning tem a ver com aplicar estatísticas com velocidade e escala de forma automatizada. Trata-se de padrões de aprendizado e previsão de resultados a partir da análise de grandes conjuntos de dados.


Mito 2 – Todos os dados são utilizáveis

Outro erro comum cometido no entendimento do mercado. Quanto mais dados inseridos no sistema para treiná-lo, melhor para fazer testes e encontrar os caminhos desejáveis. Neste processo, muitos dados são descartados.

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Mito 3 – São necessários muitos dados

Complementando o ponto anterior, a partir do momento em que os padrões corretos já foram encontrados, não é mais necessário inserir dados de treinamento do sistema.


Outro ponto é a evolução das plataformas de Machine Learning que estão evoluindo consideravelmente em reconhecimento de imagens, compreensão de leitura por máquinas e outras funções que agilizam o processo de aprendizagem.


Além disso, fornecedores de tecnologia já dispõem de Transferência de Aprendizado, em que uma máquina treinada disponibiliza um bloco de dados já limpos para adiantar o processo da próxima máquina.


Mito 4 – Qualquer pessoa pode criar um sistema Machine Learning

O processo é muito mais complexo do que simplesmente utilizar padrões de internet e frameworks open-source para criar o próprio sistema de Aprendizado de Máquinas. Ele vai exigir experiência para criação do processo, montagem da estrutura e, durante todo a usabilidade, precisa de monitoramento constante para ajustar falhas.


Mito 5 – Aprendizado por Reforço é o ponto final do processo

Aprendizado por Reforço é quando se utiliza o aprendizado por tentativa e erro e a máquina ganha recompensas quando acerta. Porém, são poucas as recompensas oferecidas hoje no mercado, não exigindo demais dos computadores para fazerem tentativas e o monitoramento deve ser permanente no processo de aprendizado.


Mito 6 – Machine Learning é imparcial

As máquinas aprendem a partir de programações e inserções de dados feitas por humanos e vão responder a perguntas de acordo com o que foram treinadas e nada além disso.


Por isso, se são mostradas, por exemplo, inúmeras fotos de homens e mulheres e pede para o computador identificar as mulheres, provavelmente ele vai separar estereótipos clássicos, como mulheres próximas a eletrodomésticos, uma vez que foram essas as imagens mais comuns apresentadas da ele.


Mito 7 – Machine Learning só é usado para o bem

Pelo contrário, cibercriminosos modernos já começaram a preparar seus ataques, utilizando ferramentas inteligentes, baseadas em Internet das Coisas (IoT) e Inteligência Artificial (AI), utilizando algoritmos de Machine Learning para falsificar comportamento humanos.


De acordo com uma pesquisa da empresa de segurança Cylance, 60% dos especialistas em segurança cibernética acreditam que até o ano que vem o mercado já verá Inteligência Artificial e Machine Learning com mais intensidade nos ataques.


Mito 8 – Aprendizado das Máquinas vai tomar os empregos dos humanos

Existe hoje um grande gap de mão de obra especializada para trabalhar com tecnologia. Provavelmente, os empregos que exigem tarefas repetitivas realmente serão substituídos pela tecnologia, mas, por outro lado, será necessário maior capacitação para o empregado se manter no mercado.

Categorias: Machine Learning