Muito se tem falado sobre machine learning, mas para que se discuta o assunto com propriedade, é preciso entender o conceito aqui envolvido e, principalmente, a importância da Web para que ele se realize.

Em uma tradução livre, machine learning pode ser entendido como o aprendizado das máquinas, ou máquinas que aprendem. Parece bastante futurista, mas trata-se de algo que já vivemos. Basta compreender que se trata da definição dada ao conjunto de regras e procedimentos que permitem aos computadores agir e tomar decisões. Neste caso, isso é feito com base em dados recebidos e analisados, e não em programações previamente feitas.

Na prática, isso significa que os programas de machine learning são desenvolvidos para aprender e melhorar quando expostos a novos dados. É isso que vem movimentando avanços como carros autônomos e sistemas de reconhecimentos de voz, para citar dois dos mais populares. Para que as “máquinas aprendam” é necessário que recebam e analisem dados e, para isso, a Web tem sido fundamental.

É graças ao grande volume de dados que circulam atualmente na Web e à capacidade de analisa-los que o conceito de machine learning pode sair do papel e tornar-se realidade. Hoje, contamos com o que a consultoria Gartner chama de malha digital, que é formada por todos os equipamentos que produzem, utilizam e transmitem informação. Aqui estão computadores, dispositivos móveis, tecnologias para vestir (os chamados wearables), sensores de Internet das Coisas etc. Para que esta malha troque informações, o caminho é a interoperabilidade que a Web possibilita.

E trata-se de um meio cada vez mais utilizado. A pesquisa “A Universe of Opportunities and Challenges”, realizada pela consultoria EMC, aponta que, entre os anos de 2006 e 2010, o volume de dados gerados no mundo cresceu de 166 Exabytes para 988 Exabytes. Mantido o ritmo, chegaremos a 2020 com um volume de 40 Zettabytes, ou 40 trilhões de Gigabytes.

Parte desses 40 Zettabytes de dados que poderão ser absorvidos e compreendidos pelos computadores ajudando-os a descobrir valor, criar e armazenar transações e, a partir delas, obter informações mais detalhadas e aplicá-las nas mais diversas áreas, desde carros autônomos até a detecção de fraudes e a sugestão de ofertas em sites de comércio eletrônico ou de filmes sob demanda.

O fato é que tudo isso representa a possibilidade de construção de modelos de análise de dados cada vez maiores e mais complexos, o que será feito de forma cada vez mais rápida e automática e em grande escala.

Machine learning será um dos assuntos apresentados durante a Conferência Web.br 2018 que acontece nos dias 4 e 5 de outubro em São Paulo, e tem como tema principal A Web na era da Computação Cognitiva.