Este artigo é sobre Tecnologia
Você já deve ter ouvido sobre Machine Learning, certo?
Esse termo, traduzido para o portugês como “aprendizado de máquina”, ganhou força com a transformação digital e com os avanços da tecnologia e popularização de outro termo - quase sempre vinculado a ele - a Inteligência Artificial (IA).
Ambas as tecnologias já fazem parte do nosso dia a dia. Desde uma recomendação de produto em nosso site de compras preferido, ou através de sugestões de músicas no Spotify, até os anúncios que parecem adivinhar o que estamos desejando.
Toda essa inteligência por trás da tecnologia só é possível graças ao Machine Learning. Mas se engana quem pensa que esse sistema de aprendizado está limitado apenas aos aplicativos de telefone. Hoje em dia, essa tecnologia está sendo absorvida pelas indústrias e, graças a ela, foram desenvolvidos até mesmo veículos autônomos - isso mesmo, sem motorista!
Esse cenário vem causando uma verdadeira transformação em nosso padrão de consumo, na forma que nos relacionamos com as empresas (sendo elas digitais ou não) e nos produtos finais que chegam até nós. Se você quer saber como opera essa tecnologia incrível, quais são os tipos existentes e qual é o impacto do Machine Learning nos negócios, continue lendo este artigo!
Antes de tudo, precisamos diferenciar dois conceitos importantes para o entendimento do assunto: Machine Learning e Inteligência Artificial (IA) não significam a mesma coisa.
A Inteligência Artificial engloba uma série de processos que resultam em sistemas inteligentes, o que permite diferentes aplicações dessa tecnologia em nosso cotidiano - e que não se limitam apenas ao aprendizado de máquina.
A IA foi conceitualizada em 1956 por um professor dos Estados Unidos chamado John McCarthy, em um estudo que durou cerca de dois meses. Nesse mesmo período, Arthur Samuel criou o primeiro programa de jogo, o que muitos acreditam ter sido o início das tecnologias de IA.
Contudo, foi apenas no final dos anos 50 que Samuel criou um método que era capaz de superá-lo nesse sistema de jogos que ele mesmo havia programado. Como? Através do Machine Learning.
Dessa forma, ele definiu o aprendizado de máquina como “um campo de estudo que garante aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados para essa tarefa”.
Portanto, Machine Learning é uma tecnologia que está sob o guarda-chuva de tudo o que engloba o conceito de uma IA.
Essa tecnologia funciona a partir de métodos específicos estatísticos, que, através de padrões encontrados no imenso volume de dados que produzimos a todo momento, consegue fazer predições e estabelecer novas respostas a cada novo comando.
Assim, a sua principal característica se encontra exatamente aí: a tecnologia do aprendizado de máquina não precisa de qualquer intervenção humana para operacionalizar seus padrões.
O próprio sistema tem, por sua essência, capacidade de aprender sozinho e executar comandos cada vez mais precisos - e hiper personalizados. Ele é configurado para que, com o passar do tempo, se torne cada vez mais inteligente e eficiente conforme a quantidade de dados recebidos.
Podemos pensar o Machine Learning como uma tecnologia que foi criada para aprender com a própria experiência. Quanto mais essa tecnologia precisar trabalhar, mais dados ela analisará e mais fácil ficará prever qualquer cenário. Ou seja, o Machine Learning aumenta a sua precisão conforme aumenta a sua experiência.
Todo esse aprendizado inteligente só é possível através dos algoritmos. De forma resumida, os algoritmos das tecnologias de machine learning são sequências de comandos, que, combinados com os dados analisados, chegam a determinados resultados.
É assim que funcionam as nossas recomendações de compra, por exemplo. Ao receber os dados de tudo o que estamos pesquisando para comprar, os algoritmos processam esses dados e, através de suas sequências de instruções, conseguem nos sugerir produtos similares ou de nosso interesse com precisão.
Os tipos mais comuns os quais os algoritmos trabalham para realizar esse aprendizado de máquina são: modalidade supervisionada e modalidade não supervisionada.
Nessa modalidade, podemos dizer que há, minimamente, algum tipo de interação humana por trás. Isso porque o algoritmo recebe os dados já rotulados com informações pré-definidas.
Ou seja, esse aprendizado ocorre com base nas respostas rotuladas e, só a partir daí, os algoritmos trabalham para encontrar a melhor combinação entre as “respostas” já existentes.
Em qualquer banco de dados, por exemplo, a busca consiste em encontrar determinadas combinações e respostas que já estão disponíveis neste banco.
Nesse caso, os dados recebidos não carregam nenhum rótulo. Portanto, não há informação de qual é a "resposta" ou a combinação certa. Dessa forma, o algoritmo trabalha justamente para criar esses padrões a partir da análise de todos esses dados, criando novos cenários, resultados e filtros.
Esse sistema é muito mais complexo do que o supervisionado, uma vez que depende do cruzamento dos dados e de todas suas variáveis inseridas.
Ambos as modalidades funcionam através de métodos, que podem ser: regressão, classificação, clustering e etc. Esses métodos, por sua vez, fazem parte de todo o fluxo de processo de aprendizado de machine learning que servem para garantir e alcançar o resultado esperado.
O Machine Learning é importante porque dá às empresas uma visão das tendências de comportamento do cliente e padrões operacionais de negócios, além de apoiar o desenvolvimento de novos produtos.
Muitas das empresas líderes de mercado hoje fazem do Machine Learning uma parte central de suas operações, tornando-o um diferencial competitivo muito significativo.
Confira, abaixo, alguns dos principais benefícios dessa tecnologia para os negócios:
Essa tecnologia, por automatizar diversos processos que no passado eram feitos por seres humanos, confere mais velocidade e assertividade às tarefas. Assim, quando os colaboradores podem se ocupar com outras atividades de caráter mais estratégico - automaticamente a produtividade do negócio aumenta.
Da mesma forma que aumenta a produtividade, investir em Machine Learning pode ajudar a reduzir custos, já que permite que funções que antes eram desempenhadas por fornecedores, por exemplo, possam ser substituídas pela tecnologia.
Por ter a capacidade de analisar grandes volumes de dados com alta complexidade, através do Machine Learning é possível desenvolver algoritmos que aprendem e realizam previsões futuras. Isso pode auxiliar e muito os negócios - seja prevendo demandas, vendas ou o crescimento de uma empresa.
Outra vantagem do Machine Learning para as empresas é permitir tomadas de decisão mais assertivas. Isso porque qualquer escolha precisa se basear em informações sólidas - e a análise de dados com aprendizado de máquina pode resultar em percepções valiosas para o negócio.
Agora que você já sabe o que é Machine Learning e conhece todo o potencial dessa importante tecnologia para as empresas, confira abaixo 4 situações em que ela se aplica na prática:
A transformação digital chegou fazendo com que a experiência do consumidor se tornasse cada vez mais personalizada. E o Machine Learning tem papel fundamental nisso, já que através do algoritmo, a máquina observa o comportamento e as escolhas do consumidor para, futuramente, indicar produtos ou informações que ele provavelmente irá se interessar.
O uso do aprendizado de máquina tem sido fundamental para evitar fraudes em movimentações bancárias e pagamentos, por exemplo. Isso porque a tecnologia faz todo o trabalho de análise de dados em uma fração do tempo que 100 analistas de fraude levariam.
Máquinas podem executar tarefas repetitivas e tediosas 24 horas por dia, 7 dias por semana e só precisam escalar as decisões para um humano quando uma visão específica é necessária.
Um exemplo de aplicação do Machine Learning no atendimento ao cliente é nada mais nada menos do que o chatbot. Isso porque ele é uma inteligência artificial que tem a capacidade de aprender novas interações o tempo todo, adaptando-se a qualquer situação e realizando interações ricas com os clientes.
Os usos do Machine Learning nos sites de busca são inúmeros. O Google, por exemplo, usa para detectar padrões que ajudam a identificar spam ou conteúdo duplicado. Assim, ele é capaz de filtrar automaticamente as páginas para eliminar conteúdo de baixa qualidade antes que um humano real tenha que se envolver no processo.
A modelagem preditiva é a chave para uma empresa aumentar a receita e permanecer competitiva. Braço da Inteligência Artificial, o Machine Learning automatiza e acelera as técnicas de atração e retenção de clientes.
A QADS powered by Qintess é especializada em soluções de Machine Learning, oferecendo recursos como:
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