Trends Shaping Machine Learning em 2017

Trends Shaping Machine Learning em 2017
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Ronald Van Loon

Last updated February 5, 2018


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As tecnologias no campo da ciência de dados estão progredindo a uma taxa exponencial. A introdução do Machine Learning revolucionou o mundo da ciência de dados, permitindo que os computadores classifiquem e compreendam grandes conjuntos de dados. Outra inovação importante que mudou o paradigma do mundo da tecnologia é a Inteligência Artificial (IA). Os dois conceitos tecnológicos, Machine Learning e Artificial Intelligence, são frequentemente usados ​​como termos intercambiáveis. No entanto, é importante entender que essas tecnologias se complementam e são diferentes em termos de suas funções centrais.

Os entusiastas da tecnologia e os cientistas sociais costumam prever que os seres humanos na força de trabalho serão substituídos em breve por robôs de autoaprendizagem. Ainda não se sabe se há alguma verdade nessas previsões, mas, para 2017, as tendências a seguir foram proeminentes no desenvolvimento do Machine Learning.

Empresas gigantescas desenvolverão sistemas de Inteligência Artificial baseados em Machine Learning

Em 2016, vimos muitos desenvolvimentos notáveis ​​no domínio do Aprendizado de Máquina, e vários aplicativos de inteligência artificial encontraram um caminho para as telas de nossos telefones e chamaram nossa atenção. No ano anterior, as empresas apenas tocaram a ponta do iceberg e em 2017, grandes nomes como Amazon, Google, Facebook e IBM já estão lutando uma guerra de desenvolvimento. O Google e a Amazon lançaram aplicativos de sucesso, que incluem o Amazon Echo e o Google Home, no começo do ano, e ainda precisamos ver o que mais esses gigantes da tecnologia têm nas lojas para seus clientes.

Algoritmo Economia estará em ascensão

As empresas valorizam muito os dados e as utilizam para tomar as medidas apropriadas, seja para entender a demanda do consumidor ou para compreender a situação financeira de uma empresa. No entanto, não são apenas os dados que devem valorizar, porque, sem um algoritmo apropriado, esses dados não valem nada. Peter Sondergaard, vice-presidente sênior da Gartner Research, diz: "Os dados são inerentemente burros e o valor real está nos algoritmos que deduzem resultados significativos de um conjunto de dados sem sentido".

A Economia do Algoritmo ocupou o centro do palco nos últimos dois anos, e espera-se que a tendência seja seguida à medida que antecipamos novos desenvolvimentos em ferramentas de aprendizado de máquina. O uso da economia de algoritmo distinguirá os pequenos players dos dominadores de mercado em 2017. As pequenas empresas que acabaram de entrar na fase de transição de incorporação de processos de aprendizado de máquina em seus modelos de negócios usarão algoritmos fixos em ferramentas como BI, CRM e preditiva análise. Pelo contrário, as grandes empresas use algoritmos ML proprietários.

Espere mais interação entre máquinas e humanos

O Google Home e o Amazon Echo receberam uma resposta extremamente positiva de seus respectivos públicos, o que tornou evidente que os consumidores percebem a interação homem-máquina de forma positiva. As tecnologias inovadoras incorporadas nos processos de aprendizado de máquina demonstram ser úteis sob várias circunstâncias (por exemplo, ajudando pessoas com deficiências visuais a navegar). Mas eles substituirão completamente a interação humano-humano? Talvez daqui a 25 anos, mas não vemos isso acontecer tão cedo. O aprendizado de máquina tornou cada vez mais possível que as máquinas aprendam novas habilidades, como classificar, analisar e compreender. Mas, no entanto, existem certas limitações para isso. Os carros automatizados foram testados com frequência e, mesmo com algoritmos modificados e tecnologias avançadas, a chance de um erro ainda está presente.

Conclusão

Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial são campos promissores com muito potencial de crescimento. Vimos alguns desenvolvimentos recentes no setor que, não faz muito tempo, as pessoas acreditavam que não eram possíveis. Portanto, não podemos dar um veredicto definitivo sobre o potencial de crescimento da indústria. Por enquanto, as máquinas inteligentes só são capazes de lidar com tarefas repetitivas e podem seguir padrões predeterminados. Eles não têm a habilidade de descobrir coisas que são incomuns, e ainda precisamos de intervenção humana para manter o caos à distância em tais situações.

About the Author

Ronald is named one of the 3 most influential people in Big Data by Onalytica. He is also an author for a number of leading big data & data science websites, including Datafloq, Data Science Central, and The Guardian, and he regularly speaks at renowned events.

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