Machine learning detêm várias definições possíveis, sendo sua principal, ser um sistema que pode modificar seu comportamento autonomamente tendo como base a sua própria experiência — o treinamento que abordamos anteriormente.
A princípio, tal modificação comportamental consiste basicamente no estabelecimento de regras lógicas, que visam melhorar o desempenho de uma tarefa ou, dependendo da aplicação, tomar a decisão mais apropriada para o contexto. Essas regras se dão com base no reconhecimento de padrões dentro dos dados analisados.
Graças às novas tecnologias computacionais, o machine learning de hoje não é como o machine learning do passado. Ele nasceu do reconhecimento de padrões e da teoria de que computadores podem aprender sem serem programados para realizar tarefas específicas; pesquisadores interessados em inteligência artificial queriam saber se as máquinas poderiam aprender com dados. O aspecto iterativo do aprendizado de máquina é importante porque, quando os modelos são expostos a novos dados, eles podem se adaptar independentemente. Eles aprendem com computações anteriores para produzir decisões e resultados confiáveis, passíveis de repetição. Isso não é uma ciência nova – mas uma ciência que está ganhando um novo impulso.
Técnicas de machine learning para identificar a probabilidade de resultados futuros, a partir de dados históricos fomentam as Análises preditivas, que usam dados, algoritmos estatísticos. O objetivo é ir além de saber o que aconteceu para obter uma melhor avaliação do que poderá acontecer no futuro.
Análise preditiva e Machine Learning
Então, qual a importância da analise preditiva? Algumas de suas funções são:
- Detectar fraudes,
- Melhorar operações,
- Reduzir riscos,
- Mapear comportamento e
- Redução de custos.
A análise preditiva, então, é exatamente a junção do avanço tecnológico que temos, que inclui mineração de dados, machine learning, inteligência artificial e estatística, com o alto volume de informações que criamos diariamente.
MABEL CRISTINA SANTOS GUIMARÃES, pós graduada em Direito Administrativo pela Universidade Federal de Pernambuco e em Direito e Inovação pela PUC – MG, Especialista em Business Analytics e Ciência de Dados – Universidade Católica de Pernambuco, Certificação em Machine Learning pela Data Science Academy, Em Legal Design ela BITS ACADEMY e Visual Law Journey pela New Law, advogada, Membro da Comissão de Legal Design pela OAB/PE e sócia do Urbano Vitalino Advogados
