A Machine Learning está entre os ramos da inteligência artificial e tem ganhado muito destaque. Seu princípio é que as máquinas podem aprender sozinhas, basta ter acesso a um grande volume de dados. Então, a partir disso, são capazes de detectar padrões.
Os bancos de dados autônomos e a tradução de textos são exemplos práticos de Machine Learning. Assim, neste conceito, a máquina tem a chance de entender padrões a partir de dados, além de fazer previsões.
Empresas famosas como Uber, Nubank, Netflix e Spotify já fazem uso dessa ideia em seus serviços. Dessa forma, o seu objetivo é trazer mais praticidade para o dia a dia.
Um banco de dados consegue trabalhar com automação graças ao Machine Learning. Então, são capazes de lidar com diversas tarefas que seriam feitas por um DBA. Portanto, dá a oportunidade ao profissional de:
As traduções não podem ser feitas ao pé da letra para que sejam boas. Portanto, sempre é preciso levar em conta os principais detalhes, como:
Com esse conceito, então, essas traduções se tornam muito mais práticas e precisas. Desse modo, é bastante útil para quem precisa traduzir um texto.
Muitos não sabem, mas até as plataformas de streaming fazem o uso dessa tecnologia. Por exemplo, eles fazem a análise do histórico do que um usuário gostou ou não. Dessa forma, torna-se mais fácil de fazer a recomendação de novas séries e filmes.
A Netflix, Spotify e Amazon Prime já fazem o uso dessa tecnologia para chegar aos seus usuários. Assim, elas sempre melhoram seus algoritmos para fornecerem recomendações ideais. Além disso, isso também se torna única útil para outros serviços, como:
Deve-se usar a Machine Learning para lidar com os altos volumes de dados complexos, o que é ideal nas empresas. Mas, ainda há outros motivos que fazem essa tecnologia valer a pena, como:
Essa aprendizagem de máquina é útil para substituir alguns serviços presentes no mercado. Por exemplo, quando a tecnologia traduz o linguajar jurídico para termos compreensíveis.
Veja também: Tecnologias do futuro: o que elas podem mudar no mundo?