O Machine Learning não é uma tecnologia imparcial e não é usada apenas para o bem.
No entanto, por conta da sua complexidade, não pode ser desenvolvida por qualquer pessoa.
Machine Learning é uma tecnologia que está sendo muito utilizada para melhorar o atendimento ao cliente e prever condutas para otimizar a cyber segurança das companhias.
Suas opções são variadas e, cada vez mais, os especialistas criam funções novas para desfrutarem dos seus benefícios.
O Machine Learning é uma das soluções em que os computadores aprendem sozinhos e conseguem resolver assuntos de acordo com padrões, sem a necessidade de intervenção humana.
As máquinas são programadas por humanos, inserindo dados e indicando quais são os afazeres que precisam ser realizados de acordo com um padrão.
A partir disso, o processo começa a ser executado sozinho, necessitando apenas de monitoramento de um especialista em TI para ajustar possíveis falhas, se for necessário.
Mito 1 – Machine Learning é a mesma coisa que Inteligência Artificial
O termo que define IA é muito mais extenso e com colocações envolvendo robótica, visão computacional e processamento de linguagem natural.
Esses termos não podem ser definidos como sinônimos, uma vez que Machine Learning tem a ver com aplicar estatísticas de forma rápida e escala automática.
São padrões de aprendizado e previsão de resultados a partir da análise de grandes conjuntos de informações.
Mito 2 – Todos os dados são aproveitáveis
Mais um erro corriqueiro cometido no entendimento do mercado. Quanto mais dados forem inseridos no sistema para treiná-lo, melhor será para realizar testes e achar os caminhos desejáveis. Nesse procedimento, muitos dados são rejeitados ou descartados.
Mito 3 – São necessários muitos dados
Completando o ponto anterior, a partir do momento em que os padrões certos já foram encontrados, não é mais necessário implantar dados de treinamento do sistema.
Outro ponto importante é a desenvolvimento das plataformas de Machine Learning que estão evoluindo consideravelmente em reconhecimento de imagens, entendimento de leitura por máquinas e outras funções que aceleram o procedimento de aprendizagem.
Além disso, fornecedores de tecnologia já portam Transferência de Aprendizado, aonde uma máquina treinada disponibiliza um bloco de dados já limpos para acelerar o processo da máquina seguinte.
Mito 4 – Qualquer um pode desenvolver um sistema de Machine Learning
Esse procedimento é muito mais complicado do que simplesmente usar padrões de internet e frameworks open-source para desenvolver um sistema próprio de Aprendizado de Máquinas.
Ele vai exigir experiência para criação desse procedimento, montagem de estrutura.
E durante a usabilidade, necessitará de monitoramento constante para consertar falhas.
Mito 5 – O ponto final do processo é o Aprendizado por Reforço
Aprendizado por Reforço é o ato de utilizar o aprendizado por tentativa e erro e fazer a máquina ganhar recompensas quando acertar.
Porém, as recompensas oferecidas hoje no mercado são poucas, não exigindo demais dos computadores para executarem tentativas e o monitoramento deve ser constante no processo de aprendizado.
Mito 6 – Machine Learning é imparcial
As máquinas aprendem a partir de programações e inclusões de dados criadas por humanos e vão responder perguntas relacionadas ao treinamento e nada mais além disso.
Por isso, se são apresentadas, por exemplo, várias fotos de homens e mulheres e pedir para o computador identificar apenas as mulheres, possivelmente ele vai isolar estereótipos clássicos, como mulheres próximas a eletrodomésticos, uma vez que essas foram as imagens mais triviais mostradas para ele.
Mito 7 – Machine Learning apenas para o bem
Nada disso, cyber criminosos modernos já iniciaram as preparações de seus ataques, usando ferramentas inteligentes, baseadas em IoT(internet das coisas) e Inteligência Artificial (IA), utilizando algoritmos de Machine Learning para adulterar comportamento humanos.
Segundo uma pesquisa da Cylance, 60% dos especialistas em segurança cibernética confiam que até o ano que vem o mercado já verá Inteligência Artificial e Machine Learning com mais magnitude nos ataques.
Mito 8 – Machine learning destruirá empregos
Existe hoje um grande gap de mão de obra especializada para trabalhar com tecnologia.
Provavelmente, os ofícios que exigem afazeres repetitivas realmente serão substituídos pela tecnologia, mas, por outro lado, se exigirá uma maior capacitação para que o funcionário humano se mantenha no mercado.
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