O termo machine learning(aprendizagem de máquina) pode assustar. Primeiro, porque se trata de máquina aprendendo a pensar melhor do que a gente... 

Segundo, porque é relativamente complexo de entender com profundidade como acontece.

É uma sequência de coleta, processamento, modelagem, padrões, predição… Que fazem, por exemplo, com que seu celular reconheça o seu rosto em menos de um segundo para desbloquear a tela. 

Machine learning‍: o que significa

Em termos gerais, é uma área da inteligência artificial.

Fomos buscar explicação de especialista pra você:

Marcelo Pivovar, CTO da Oracle Brasil, responde:

O QUE É MACHINE LEARNING?

"Machine learning é treinar a máquina em um assunto ou conjunto de dados usando um algoritmo. É um processo em que, a cada dado coletado, você vai moldando o modelo de entendimento do assunto, para que a máquina seja capaz de entender e tomar uma decisão, baseada em tudo o que ela aprendeu."

O QUE É DEEP LEARNING?

"Para soluções mais complexas, em que você precisa de várias informações de fontes diferentes, algoritmos diferentes e modelos diferentes - pra depois juntar tudo, obter um resultado e tomar uma decisão baseada nele - é o deep learning.

Em outras palavras, é um conjunto com algoritmos, modelos sendo treinados de forma diferentes e até dados diferentes que, ao final, são cruzados para obter uma informação, uma resposta."

O QUE É INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL?

"Tudo isso pode ser considerado AI (artificial inteligence, inteligência artificial - ou seja, IA na sigla em português). Inteligência artificial é um termo genérico e subjetivo, que se tornou popular. Ela é um guarda-chuva para falar de machine learning e deep learning.

Pra entender melhor, vamos pensar em tudo isso se fosse uma criança. Os pais passam ensinamentos a ela, falando e mostrando, e a criança vai aprendendo e montando o "modelo do assunto". Isso é o machine learning.

Os aprendizados no colégio, com professores e amigos, já passam a ser "dados" diferentes entre si, sem uma ligação direta. Assim, a criança vai aprendendo e segue construindo o modelo, para, então, tomar ações de acordo com o que ela aprende.

Nesse momento, já começa um deep learning, em que é necessária uma conexão de tudo pra entender o que cada um está falando e ver como lidar com cada dado que recebeu para, ao final, tomar uma decisão.

Nesse cenário, portanto, a criança seria a inteligênciaartificial, os pais seriam o machine learning, e o aprendizado na escola e na sociedade seria o deep learning."

Machine learning no seu dia a dia

A máquina realmente aprende com os dados que recebe e cria padrões, para encontrar as melhores respostas, para o que for. A partir delas, a máquina também se retroalimenta. Aprende com os erros e fica ainda mais inteligente. 

É com esses processos complexos e acelerados que, por exemplo, você consegue chegar ao endereço certo, pelo caminho mais rápido. Os apps de mobilidade são baseados em machine learning.

A tecnologia identifica os padrões dos motoristas e entrega sugestões de rota de acordo com inúmeras variáveis, em tempo real. 

Numa indústria, a tecnologia identifica quando um equipamento vai estragar ou quando um insumo precisa ser reposto.

Machine learning também é capaz de fazer música com mais capacidade de acertar o seu gosto do que o seu ídolo - sentimos dizer. A máquina bem treinada consegue descobrir as músicas que você vai curtir. 

Falando nisso, se você quiser se aprofundar no assunto, a máquina de um app de streaming de música nos indicou um podcast focadíssimo no tema: Machine Learning Street Talk. 

A gente pode seguir com uma lista infinita de soluções de machine learning.

Infinita mesmo, afinal, é um setor que cresce numa velocidade que só uma máquina bem treinada consegue acompanhar. 

Mas vamos simplificar:

1. O que você precisa saber é que machine learning constrói esses algoritmos todos aí que te conhecem muito bem.

2. E também é bom ficar por dentro de como essa tecnologia está movimentando o mercado