Aprendizado de Máquina

O que é aprendizado de máquina?

Aprendizado de máquina é o conceito de que um programa de computador pode aprender e se adaptar a novos dados sem intervenção humana. O aprendizado de máquina é um campo de inteligência artificial (IA) que mantém os algoritmos integrados de um computador atualizados, independentemente das mudanças na economia mundial.

Compreendendo o aprendizado de máquina

Vários setores da economia estão lidando com enormes quantidades de dados disponíveis em diferentes formatos de fontes distintas. A enorme quantidade de dados, conhecida como big data, está se tornando facilmente disponível e acessível devido ao uso progressivo da tecnologia, especificamente recursos de computação avançados e armazenamento em nuvem. As empresas e os governos percebem os enormes insights que podem ser obtidos com o uso de big data, mas não têm os recursos e o tempo necessários para vasculhar sua riqueza de informações. Como tal, medidas de inteligência artificial estão sendo empregadas por diferentes setores para coletar, processar, comunicar e compartilhar informações úteis de conjuntos de dados. Um método de IA que é cada vez mais utilizado para processamento de big data é o aprendizado de máquina.

As várias aplicações de dados de aprendizado de máquina são formadas por meio de um algoritmo complexo ou código-fonte embutido na máquina ou computador. Este código de programação cria um modelo que identifica os dados e cria previsões em torno dos dados que identifica. O modelo usa parâmetros construídos no algoritmo para formar padrões para seu processo de tomada de decisão. Quando dados novos ou adicionais se tornam disponíveis, o algoritmo ajusta automaticamente os parâmetros para verificar se há uma mudança de padrão, se houver. No entanto, o modelo não deve mudar.

Usos do aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é usado em diferentes setores por vários motivos. Os sistemas de negociação podem ser calibrados para identificar novas oportunidades de investimento. As plataformas de marketing e e-commerce podem ser ajustadas para fornecer recomendações precisas e personalizadas para seus usuários com base no histórico de pesquisa dos usuários na Internet ou transações anteriores. As instituições de crédito podem incorporar aprendizado de máquina para prever empréstimos inadimplentes e construir um modelo de risco de crédito. Os centros de informações podem usar o aprendizado de máquina para cobrir uma grande quantidade de notícias de todos os cantos do mundo. Os bancos podem criar ferramentas de detecção de fraude a partir de técnicas de aprendizado de máquina. A incorporação do aprendizado de máquina na era digital é interminável, à medida que empresas e governos se tornam mais conscientes das oportunidades que o big data apresenta.

Aplicação de Aprendizado de Máquina

Como funciona o aprendizado de máquina pode ser melhor explicado por uma ilustração no mundo financeiro. Tradicionalmente, participantes de investimentos no mercado de valores mobiliários, como pesquisadores financeiros, analistas, gestores de ativos e investidores individuais, vasculham muitas informações de diferentes empresas ao redor do mundo para tomar decisões de investimento lucrativas. No entanto, algumas informações pertinentes podem não ser amplamente divulgadas pela mídia e podem ser privativas de apenas alguns poucos selecionados que têm a vantagem de ser funcionários da empresa ou residentes no país de origem das informações. Além disso, há um limite de informações que os humanos podem coletar e processar dentro de um determinado período de tempo. É aqui que entra o aprendizado de máquina.

Uma empresa de gestão de ativos pode empregar aprendizado de máquina em sua análise de investimento e área de pesquisa. Digamos que o gerente de ativos invista apenas em ações de mineração. O modelo integrado ao sistema varre a web e coleta todos os tipos de eventos de notícias de empresas, indústrias, cidades e países, e essas informações coletadas constituem o conjunto de dados. Os gestores de ativos e pesquisadores da empresa não teriam sido capazes de obter as informações no conjunto de dados usando seus poderes e intelectos humanos. Os parâmetros construídos ao longo do modelo extraem apenas dados sobre empresas de mineração, políticas regulatórias no setor de exploração e eventos políticos em países selecionados do conjunto de dados.

Exemplo de aprendizado de máquina

Digamos que a mineradora XYZ acaba de descobrir uma mina de diamantes em uma pequena cidade na África do Sul. Uma ferramenta de aprendizado de máquina nas mãos de um gerente de ativos com foco em empresas de mineração destacaria isso como um dado relevante. O modelo na ferramenta de aprendizado de máquina usaria uma ferramenta de análise chamada análise preditiva para fazer previsões sobre se a indústria de mineração será lucrativa por um período de tempo ou quais ações de mineração provavelmente aumentarão de valor em um determinado momento, com base no informações recentes descobertas, sem qualquer entrada do gerente de ativos. Essas informações são retransmitidas ao gerente de ativos para analisar e tomar uma decisão sobre seu portfólio. O gerente de ativos pode então tomar a decisão de investir milhões de dólares em ações XYZ.

Na sequência de um evento desfavorável, como mineiros sul-africanos entrando em greve, o algoritmo do computador ajusta seus parâmetros automaticamente para criar um novo padrão. Dessa forma, o modelo computacional embutido na máquina permanece atualizado mesmo com mudanças nos eventos mundiais e sem a necessidade de um ser humano para ajustar seu código para refletir as mudanças. Como o gerente de ativos recebeu esses novos dados dentro do prazo, ele pode limitar suas perdas saindo do estoque.