Quais são as tendências futuras do Machine Learning? 

A utilização do Machine Learning (ML) e a Inteligência Artificial (IA) deixaram de ser apenas uma tendência e tornou-se o motor central de transformação, crescimento e inovação em diversas áreas. Moldando desde a estrutura dos mercados até a experiência dos usuários com impacto profundo em nossa sociedade e no jeito que trabalhamos. 

Neste artigo, vamos apresentar as principais tendências que promete transformar o aprendizado de máquina (Machine Learning) e como elas vão influenciar o mercado nos próximos anos. 

Segundo a Forrester, a implementação dessas soluções deve ultrapassar 70% nas empresas até o final deste ano (2025), isso mostra que as empresas estão utilizando ferramentas de IA e ML para aumentar sua produtividade, otimizar operações e trazendo melhora na tomada de decisão. O avanço impulsionado pela integração dessas tecnologias em diversos setores, segundo um estudo da Deloitte estima-se que a IA e o ML adicionará US$ 15,7 trilhões à economia global até 2030. Isso demonstra que o Machine Learning, em particular, está liderando essa transformação, provando ser uma peça-chave no caminho para uma economia mais eficiente e orientada por dados. 

Estatísticas recentes mostram como ML está sendo utilizado em várias áreas: 

Metade das empresas entrevistadas já incorporou IA em pelo menos uma função de negócios. Um terço dos líderes de TI pretende usar o ML para análises de negócios, enquanto 25% priorizam sua aplicação em segurança.  

No setor de marketing e vendas, 16% dos executivos de TI estão começando a explorar as oportunidades que o ML oferece.  

Os dados também indicam que as principais áreas empresariais que adotaram IA em 2020 continuam as mesmas de 2019: vendas e marketing, operações de serviço e desenvolvimento de produtos. Além disso, 80% dos entrevistados afirmaram que o uso de IA teve um impacto positivo nas receitas, embora a redução de custos nem sempre esteja ligada ao uso dessa tecnologia. 

O potencial impacto é enorme. Estimativas sugerem que a IA e o aprendizado de máquina podem aumentar o PIB global em 14% até 2030, evidenciando o poder transformador dessas tecnologias. 

Entretanto, ainda existem desafios a serem enfrentados. A escalabilidade das soluções (43%) e a adaptação de modelos de ML existentes (41%) estão entre os principais obstáculos mencionados pelas empresas. 

Mesmo assim, o ML continua sendo uma das ferramentas mais promissoras para mudar a maneira como os negócios funcionam e se desenvolvem em um mundo cada vez mais baseado em dados. 

(Fonte: McKinsey, Statista, WSJ)

Atualmente, o ML possui diversas técnicas que permitem os computadores possam aprender e realizar previsões, veja alguns tipos de técnicas atuais: 

• Aprendizado supervisionado: é realizado através do treinamento do modelo com dados rotulados, que contém respostas para cada entrada, dividindo-se em classificação e regressão. 

• Aprendizado não supervisionado: o modelo utiliza dados sem rótulos e identifica estruturas e padrões ocultos, seja por agrupamento ou redução de dimensionalidade. 

• Aprendizado semi-supervisioando: combina com dados rotulados e não rotulados. 

• Aprendizado por esforço: treina um agente para tomar decisões baseada em recompensas e penalidade para comportamentos desejáveis e indesejáveis. 

• Redes neurais e aprendizado profundo (Deep Learning): as redes neurais são um subconjunto do ML inspirado na estrutura cerebral, possuindo camadas de nós interconectados e são altamente eficazes para tarefas complexas. 

• Detecção de anomalias: identifica padrões incomuns que não se encaixam no comportado esperado, sendo muito utilizado em detecção de fraudes e segurança de redes. 

1. Transformers Architecture 

Essa arquitetura surgiu para superar as limitações dos modelos tradicionais como RNNs (Redes neurais recorrentes) e LSTMs (Redes de memórias de longo prazo), que processam palavras de forma sequencial e enfrentam dificuldades em capturar contextos complexos e significados variados em frases longas.  

Diferentemente desses modelos, essas arquiteturas utilizam um mecanismo de autoatenção que processa toda a frase em paralelo, identificando conexões entre palavras mesmo quando estão distantes no texto.  

Essa abordagem resolve problemas como: compreender contextos complexos, tornando-os ideais para tarefas de tradução, resumo, reconhecimento de fala e até geração de texto e música. A eficiência e a precisão dessa arquitetura estão transformando o campo do ML e suas aplicações em linguagem natural, visão computacional e sistemas de recomendação. 

2. Federated Learning (FL) 

 É uma técnica de ML projetada para treinar modelos em dispositivos ou servidores descentralizados, sem a necessidade de compartilhar os dados brutos. Em vez disso, os dados locais são usados para calcular atualizações do modelo, que são agregadas centralmente ou distribuídas entre os dispositivos, garantindo privacidade e segurança. O FL pode ser classificado em três tipos principais: 

• Centralizado vs. Descentralizado: No FL centralizado, um servidor central coordena e agrega as atualizações, enquanto no FL descentralizado, a comunicação ocorre diretamente entre os participantes, aumentando a robustez e a privacidade. 

• Horizontal vs. Vertical: No FL horizontal, os participantes compartilham o mesmo espaço de características, mas possuem amostras diferentes. Já no FL vertical, os participantes possuem características diferentes sobre o mesmo conjunto de entidades. 

• Cross-Silo vs. Cross-Device: No FL Cross-Silo, poucos participantes confiáveis, como organizações, colaboram com recursos estáveis, enquanto no FL Cross-Device, muitos dispositivos com capacidades variáveis contribuem ao processo. 

Essa abordagem é ideal para cenários que exigem privacidade de dados, como saúde, finanças e aplicativos móveis, permitindo um treinamento de modelos colaborativo e seguro. 

3. TinyML  (Aprendizado de máquina incorporadas) 

TinyML é um ramo do aprendizado de máquina que possibilita a execução de tecnologias de inteligência artificial em dispositivos embarcados, como eletrodomésticos, laptops, smartphones e sistemas domésticos inteligentes. 

Com o avanço do poder computacional previsto pela Lei de Moore, que dobrou o número de transistores nos chipsets a cada dois anos por décadas, hoje vemos um crescimento anual de 40-60%. Essa evolução impulsiona a popularidade dos sistemas de aprendizado de máquina embarcados, essenciais em tecnologias de IoT e robótica. 

Apesar de suas vantagens, o TinyML apresenta desafios únicos, como a necessidade de máxima eficiência e otimização para economizar recursos, dificuldades que continuam sendo abordadas nos últimos anos. 

Com a adoção do ML em alta, que deve ultrapassar 70% das empresas até o final de 2025, o impacto econômico dessa tecnologia é enorme, com previsões de contribuições que podem chegar a trilhões de dólares para a economia mundial até o ano de 2030. 

As novas tendências, como o Transformers, o Federal Learning e o TinyML, mostram que o futuro do aprendizado de máquina está fortemente relacionado à eficiência, privacidade e acessibilidade. À medida que essas inovações avançam, surgem desafios que precisam ser superados para que seu potencial seja totalmente aproveitado. 

Ao olhar para o futuro, o aprendizado de máquina se estabelece como uma ferramenta essencial para criar um mundo mais inteligente, eficiente e conectado, transformando desde a experiência dos consumidores até as operações das empresas em todo o mundo.  

Se você deseja conhecer mais sobre soluções e ferramentas para otimizar suas operações através da IA e do ML, converse com um dos nossos especialistas através do e-mail contato@mindtek.com.br ou através do whatsapp (21) 99146-6537