Quantas vezes ouvimos falar em Machine Learning e Inteligência Artificial nos últimos tempos? Muitas, verdade? Mas será que sabemos realmente o que significam ou como funcionam? Provavelmente, não. 

A ajudar à confusão, os termos Machine Learning e Inteligência Artificial (IA) são muitas vezes utilizados como equivalentes, embora tecnicamente não sejam a mesma coisa. 

Para perceber melhor a relação entre os conceitos, talvez seja útil pensar em algo completamente diferente. Imaginemos uma matrioska, aquela boneca russa (cuja nacionalidade é motivo de debate, mas para esta analogia, tanto dá ser russa como japonesa) que contém um conjunto de bonecas semelhantes, mas de tamanhos variados, no seu interior. 

Conseguem visualizar? Muito bem. A boneca maior e mais antiga é a Inteligência Artificial (nascida nos anos 50 do século XX), a do meio o Machine Learning (uns anos mais nova que a primeira), e a última e mais recente dá pelo nome de Deep Learning (que cabe dentro das outras duas). 

Na maioria dos casos, quando a indústria e os media falam em IA, estão a referir-se, mais concretamente, ao Machine Learning.

De que é feito então o Machine Learning e por que é tão importante?

Enquanto a Inteligência Artificial é à área mais abrangente da ciência que trata de mimetizar as capacidades humanas, o Machine Learning é um ramo específico da IA que treina os sistemas a aprenderem. Já o Deep Learning é uma forma de Machine Learning que utiliza uma classe específica de algoritmos — a que se chamou de redes neurais (talvez nos debrucemos mais sobre isto numa outra oportunidade). 

Os modelos de Machine Learning procuram por padrões em grandes quantidades de dados, aprendem com esses dados, e depois tentam tirar conclusões ou fazer previsões sobre uma determinada coisa. Assim, ao invés de um programador escrever o código com as instruções específicas de como o software deve realizar determinada tarefa, o sistema é capaz de aprender sozinho através de exemplos. 

No essencial, o Machine Learning é aquilo que permite aos sistemas aprenderem, sem que para isso tenham de ser programados.

Vamos pensar que essa determinada coisa é a imagem de um gato. Para nós humanos, que temos milhões de anos de evolução a nosso favor, olhar para a foto do bichano e inferir que o que estamos a ver é um animal, mais precisamente da família dos Felídeos, é uma tarefa relativamente simples. Ainda assim, e sem darmos por isso, o nosso cérebro teve de fazer (numa fração de segundos) uma série de cálculos para chegar àquilo que nos parece já uma conclusão óbvia e natural: é um gato. 

Agora imaginem a mesma tarefa realizada por um computador. Qual a melhor abordagem para instruir o sistema sobre o que é um gato? Escrever inúmeras linhas de código que definam as características do animal? Ou mostrar ao sistema vários (milhões para sermos mais exatos) exemplos de gatos e outros animais e deixá-lo descobrir qual é o quê? 

Eis o motivo pelo qual o Machine Learning é tão importante, porque permite automatizar tarefas que até agora exigiam um humano ao comando. 

O renovado interesse pelo Machine Learning nos últimos anos, e pela IA de uma forma geral, tem que ver sobretudo com três coisas: a quantidade e variedade de dados que temos agora ao nosso dispor, uma capacidade computacional cada vez mais poderosa, e um armazenamento mais seguro e acessível. 

Em conjunto, estes fatores tornam possível a criação de modelos robustos, capazes de analisar volumes de dados maiores e mais complexos, de modo a devolver resultados cada vez mais rápidos e precisos. O que significa que as empresas podem agora tirar partido desses modelos para identificar oportunidades de negócio mais rentáveis, bem como evitar riscos desnecessários.

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O Jasmin é um software de faturação e gestão cloud para empreendedores e as PME. Destaca-se pela automatização de processos, previsão de resultados e inteligência de negócio.

Esta solução recorre a um conjunto de mecanismos de Big Data e Machine Learning que aumentam a produtividade na execução de ações administrativas e ajudam a tomar decisões que contribuem para uma maior rentabilidade do seu negócio.

O Jasmin utiliza modelos de Machine Learning, que na prática se refletem em vantagens como:

• Preenchimento automático da informação
• Insights sobre o estado do negócio
• Previsão da evolução dos resultados
  
  

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