Uma coisa que eu realmente gosto de fazer em meus cursos é entender o porquê de tudo, de tudo que aprendemos, deve
haver uma razão para estarmos aprendendo.
Direito.
E você pode estar se perguntando: por que nos importamos com o aprendizado de máquina?
Como isso é útil e como chegamos aqui?
Bem, se você pensar em um negócio, porque a maior parte da tecnologia evolui das necessidades do negócio.
Temos o advento dos computadores e a capacidade das empresas de usá-los para fazer as coisas de maneira muito, muito rápida
e eficiente, para que ganhem uma vantagem.
E então temos planilhas.
Planilhas como arquivos Excel e CSV eram incríveis porque podemos armazenar dados que as empresas geram, como
talvez dados de clientes de clientes em um arquivo Excel.
E então as pessoas ficaram muito, muito boas em analisar esses arquivos CSV, essas planilhas para tomar decisões
de negócios, talvez prevendo que as vendas de dezembro serão altas porque, enquanto nos últimos dois anos, tivemos vendas realmente
altas em dezembro por causa do Natal.
E então, à medida que as empresas obtinham mais e mais dados, começamos a ter essa ideia de bancos de dados
relacionais, planilhas eram ótimas, arquivos CSV eram ótimos, mas começamos a obter mais e mais informações e dados e
precisávamos de uma maneira melhor de organizar as coisas.
Para entender as coisas de nossos dados, é quando temos coisas como MySQL.
O que nos permitiu, em vez de usar planilhas para usar uma linguagem chamada escola para ler informações de nosso
banco de dados informações corretas para nosso banco de dados, mas semelhante às planilhas, usar os
dados que coletamos do negócio para tomar decisões de negócios para que nosso negócio se torne uniforme mais rentável.
E então, em 2008, tivemos esse termo sofisticado de big data.
Tínhamos grandes empresas como Facebook, Amazon, Twitter.
Google que começou a acumular cada vez mais dados.
Uma quantidade insana de dados que você simplesmente não poderia conter em uma planilha, ações do usuário, curtidas do
usuário, históricos de compra do usuário.
Essa ideia de big data significava que tínhamos tantos dados, essas empresas tinham tantos dados e, às vezes, ao contrário
dos bancos de dados relacionais, que tinham que ser uma forma estruturada de dados, às vezes tínhamos dados realmente confusos e
não estruturados.
E foi aí que começamos a ter essa ideia do Eskil, onde coisas como o Mongo DB passaram a existir,
onde você pode armazenar dados não estruturados e, com sorte, tomar decisões de negócios a partir deles.
Talvez, se você fosse a Amazon, você pudesse usar o histórico de compras do cliente para recomendar produtos diferentes.
E, desde então, essa ideia de dados obtendo mais e mais dados nos fez usar o aprendizado de máquina.
Porque em algum ponto temos tantos dados que, como humanos, não podemos apenas ter a aparência de planilhas e olhar para
colunas e linhas e tomar decisões de negócios.
Quer dizer, ainda poderíamos, mas estaríamos desperdiçando todos esses dados que recebemos ao longo dos anos, então empresas como
o Facebook e o Google, que coletam grandes quantidades de dados todos os dias, estão se voltando para
coisas como aprendizado de máquina, que em vez de humanos olhando para os dados e tentando descobrir
as coisas, nós fornecemos esses dados às máquinas para que elas sejam mais capazes, até melhores do que os humanos, de
tomar decisões de negócios.
Essa ideia de aprendizado de máquina realmente surgiu por causa desse crescimento nos dados
que recebemos das empresas, bem como das melhorias no uso da CPU, ou seja, unidades de processamento gráfico e avanços do
computador.
Portanto, usando grandes quantidades de dados e grandes melhorias na computação, podemos usar essas máquinas para fornecer a eles
esse big data e tomar decisões por nós, assim como costumávamos fazer com as planilhas.
Esta é uma versão simplificada de como chegamos aqui, mas espero que dê um motivo para as empresas gostarem dessa ideia
de aprendizado de máquina.
Vou ver no próximo vídeo tchau tchau.