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Machine learning: conceito e como aplicar à sua empresa

Machine learning: conceito e como aplicar à sua empresa

Você sabe o que é Machine Learning e como ele pode ser aplicado? Do mecanismo de recomendação de conteúdos do YouTube ou do Netflix ao uso de dados para a tomada de decisões estratégicas dentro de grandes corporações, o Machine Learning tem se tornado cada vez mais presente em nossas interações com a tecnologia.

Neste post, confira o que é Machine Learning, como surgiu, para que serve, quais são suas aplicações e o que esperar em um futuro próximo. Acompanhe!

O que é Machine Learning?

Machine Learning (do português, aprendizado de máquina) é uma metodologia para análise de dados baseada na automatização construtiva de modelos analíticos.

Esse subcampo da Inteligência Artificial (IA) coloca em prática a ideia de que máquinas e sistemas podem aprender de forma parcial ou totalmente autônoma a partir de grandes volumes de dados.

Podem, por exemplo, fazer a leitura de informações, identificar padrões, coletar dados de usuários e tomar decisões com base na sua própria experiência.

Para isso, os sistemas utilizam algoritmos complexos e Big Data, criando conexões e tornando-os capazes de executar tarefas automaticamente sem a necessidade de serem reprogramados.

O Machine Learning cresce em todo o mundo e seu potencial vem sendo cada vez mais explorado. Para se ter uma ideia, de acordo com estudo da Tractica, o setor deve movimentar quase US$ 60 bilhões até 2025.

Entenda a história e evolução do Machine Learning

As origens do Machine Learning remetem à década de 1950, quando Alan Turing, reconhecido como pai da computação e um dos homem-chave da Segunda Guerra Mundial, desenvolveu testes para experimentar a capacidade das máquinas de “raciocinarem”.

Baseado nos trabalhos de Turing, o engenheiro Arthur Samuel conseguiu, apenas dois anos depois, desenvolver o primeiro programa capaz de aprender: um jogo de damas em que o sistema aprimorava seu desempenho a cada partida que realizava.

Foi o próprio Samuel que, em 1959, usou pela primeira vez o termo “Machine Learning”. A partir desse momento, deu-se impulso ao desenvolvimento de computadores cada vez mais avançados, capazes de processar dados cada vez mais complexos e de forma mais veloz.

Assim como outras tecnologias, especialmente do campo da Inteligência Artificial, o Machine Learning evolui constantemente.

O conceito surgiu do reconhecimento de padrões e da noção de que computadores poderiam aprender sem a necessidade de serem programados para a realização de tarefas específicas.

Seu caráter iterativo, ou seja, sua capacidade de se tornar cada vez mais eficiente por meio de sucessivos refinamentos, é o que permite o aprendizado das máquinas.

Isso porque, quando expostos a novos dados, os sistemas conseguem se adaptar automaticamente. Ou seja, eles aprendem a produzir resultados cada vez mais confiáveis a partir do seu histórico de erros e acertos.

Para que serve e como funciona o Machine Learning?

Como comentamos, o Machine Learning funciona por meio de algoritmos, que nada mais são do que sequências definidas de informações e instruções que serão seguidas pelo computador para resolver uma tarefa ou executar uma ação automaticamente.

Cada algoritmo é responsável por um comando diferente e é a combinação entre eles que permite aos computadores tomarem decisões de acordo com as situações ou informações que encontrarem.

É com base nisso, por exemplo, que lojas virtuais recomendam produtos específicos para cada cliente ou que os aplicativos de navegação conseguem indicar o caminho mais rápido.

No entanto, o Machine Learning vai muito além das meras sugestões para usuários na internet, sendo a base para o desenvolvimento de carros autônomos e usado até mesmo por agências espaciais.

Outras utilidades do Machine Learning são:

  • Análise e coleta de dados;
  • Detecção de spam nos serviços de email;
  • Leitura biométrica;
  • Organização de informações;
  • Reconhecimento de voz;
  • Robôs;
  • Sites de busca.

4 principais vantagens do Machine Learning aplicado aos negócios

4 principais vantagens do Machine Learning aplicado aos negócios

Com a migração cada vez maior de serviços para o ambiente online, empresas de praticamente todos os setores possuem uma demanda crescente por sistemas capazes de analisar dados maiores e mais complexos de forma cada vez mais rápida e precisa.

E é no Machine Learning que essas organizações encontram a saída para desenvolver soluções melhores e mais avançadas para os seus objetivos. Conheça agora algumas vantagens do Machine Learning:

1. Auxilia na tomada de decisões

O Machine Learning permite às companhias tomar decisões mais rapidamente e de forma mais definida, sendo fundamental em termos de competitividade.

Os sistemas são capazes de analisar bilhões de dados rapidamente e indicar os caminhos mais inteligentes para os gestores tomarem suas decisões.

Ouça o podcast: Decisões orientadas por dados renovam a cultura organizacional e geram novos negócios

2. Facilita a mudança de rumos

A capacidade de aprendizado do Machine Learning não depende apenas de dados passados e informações coletadas anteriormente.

Devido à rapidez de processamento, os sistemas mostram resultados em tempo real, permitindo a mudança de rumos e dando uma maior capacidade de adaptação das empresas ao mercado.

3. Aumenta a eficiência

Algoritmos que permitem o processamento de bilhões de dados por segundo. Não é preciso imaginar como isso pode ajudar a revolucionar processos e auxiliar empresas nas suas estratégias.

Com o Machine Learning, companhias de todos os setores podem automatizar tarefas de modo a reduzir custos e otimizar seus resultados, praticamente extinguindo o risco de erro humano.

4. Traz melhores resultados

Empresas que desejam identificar as melhores oportunidades, ter insights mais relevantes e alavancar seus negócios têm no Machine Learning um aliado importante.

Segundo levantamento da Accenture, a Inteligência Artificial vai gerar mais de US$ 14 trilhões de lucro até 2035, aumentando a lucratividade das empresas em 38%.

Leia mais: Melhore sua estrutura comercial: como a tecnologia otimiza resultados?

Qual a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e Mineração de Dados?

Qual a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e Mineração de Dados?

É comum confundir esses conceitos, principalmente porque, de uma forma ou de outra, eles estão relacionados e há intersecções que tornam sua compreensão mais difícil.

Por isso, vamos entender melhor a diferença entre eles.

Inteligência Artificial

A Inteligência Artificial é um vasto campo, cheio de subdivisões, entre elas o próprio Machine Learning.

Quando falamos em IA, nos referimos à capacidade das máquinas em emular certas habilidade humanas, como reconhecimento de fala, tomada de decisões e compreensão de diferentes idiomas.

Leia mais: Inteligência Artificial nas empresas: uma tecnologia acessível para todos

Machine Learning

O Machine Learning é um subcampo da IA. Embora todo o aprendizado de máquina conte com Inteligência Artificial, o contrário não é necessariamente verdadeiro.

Como vimos, o Machine Learning é a capacidade das máquinas em aprenderem sem necessitarem de programação, coletando, identificando e interpretando os dados disponíveis para dar a resposta mais precisa possível.

O diferencial do Machine Learning, porém, é a sua capacidade de se adaptar conforme é exposto a novos dados, ou seja, trata-se de um sistema dinâmico e menos dependente da intervenção humana.

Deep Learning

O Deep Learning é um subcampo do Machine Learning, sendo uma camada ainda mais profunda e, por assim dizer, evoluída.

Quando nos referimos a esse termo, estamos falando da criação de complexas redes neurais artificiais, baseadas nas ligações entre os neurônios do cérebro humano.

Assim, essas redes são formadas por um conjunto de algoritmos ainda mais complexos, utilizados, por exemplo, para o reconhecimento de sons e imagens em um nível altamente avançado.

Para se ter uma ideia, é por meio do Deep Learning que sistemas conseguem reconhecer pessoas ou animais em vídeos, palavras específicas em uma gravação de áudio ou fazer diagnósticos médicos e traduzir idiomas automaticamente.

Mineração de Dados

A Mineração de Dados é um conceito à parte. Ela se baseia na junção de métodos estatísticos convencionais e do Machine Learning para identificar padrões anteriormente desconhecidos.

Enquanto o Machine Learning abrange a capacidade de sistemas em aprenderem com dados, a Mineração de Dados baseia-se na extração, organização e manipulação de informações.

Conheça os 4 tipos de aprendizagem no Machine Learning

Para cada problema existe um algoritmo específico para encontrar a melhor solução. Por isso, o campo do Machine Learning costuma-se dividir em 4 métodos. São eles:

Aprendizado supervisionado

Neste modelo, o sistema recebe um conjunto de dados em que a resposta correta já é prevista. Ou seja, os problemas e suas soluções estão pré-definidos e associados entre si.

O que o sistema deve fazer é apenas exibir o resultado mais relevante a partir das variáveis que analisar.

Assim, o aprendizado supervisionado é muito utilizado em sistemas em que dados passados podem ajudar a prever eventos futuros. Um exemplo é a busca por imagens no Google.

Aprendizado não supervisionado

Este método é utilizado para dados que não possuem histórico. Ou seja, o sistema não possui uma resposta certa; cabe ao algoritmo interpretar o comando e explorar os dados para fornecer um resultado satisfatório.

Como depende do cruzamento de dados e das variáveis inseridas no sistema, esse tipo de Machine Learning é muito mais complexo.

Um exemplo de uso é nas pesquisas sobre hábitos de consumo de clientes, em que o sistema deve encontrar padrões ao cruzar diferentes variáveis, como registro de compras, frequência e perfil de cada cliente.

Aprendizado semi-supervisionado

Este modelo combina aspectos dos dois tipos de aprendizado que vimos até agora: supervisionado e não supervisionado.

Isso quer dizer que, entre inúmeras incertezas, há uma quantidade de respostas já definidas. Essa combinação ajuda a direcionar o aprendizado do sistema.

Um exemplo de aplicação é o reconhecimento do rosto de uma pessoa em uma webcam.

Aprendizado reforçado

Por fim, no aprendizado por reforço, o sistema não possui dados prévios; ele aprende por tentativa e erro, identificando quais ações geram as maiores recompensas.

Isso é, cabe ao sistema coletar informações e se adaptar ao ambiente.

Como exemplo podemos tomar os softwares financeiros que montam portfólio de ações para investimentos.

Por meio de diferentes combinações, o sistema identifica as melhores oportunidades para o usuário.

Exemplos e aplicações de Machine Learning

Inúmeros setores estão se beneficiando do Machine Learning para criar soluções mais precisas e para aumentar sua competitividade no mercado. Alguns exemplos são:

Empresas da área da Saúde

O Machine Learning é uma forte tendência em diferentes segmentos da área da saúde. Os dispositivos wearables (vestíveis) e os novos sensores são um exemplo, por permitirem que os profissionais da saúde acompanhem dados dos pacientes em tempo real.

Outra aplicação se dá na análise de dados para a identificação de tendências, o que ajuda a aperfeiçoar os métodos de diagnóstico e tratamento.

Governo

Instituições governamentais, especialmente de áreas burocráticas e da segurança pública, têm no Machine Learning a solução ideal para analisar os milhões de dados que têm à sua disposição.

Com isso, é possível gerar insights, aumentar a eficiência da máquina pública e economizar recursos.

Além disso, o Machine Learning também pode ser utilizado para prever e identificar fraudes.

Indústria petrolífera

Identificar novas fontes de energias realizar a análise de minerais, prever falhas e tornar os processos mais eficientes e econômicos são algumas das aplicações do Machine Learning em uma das indústrias mais importantes do mundo.

Marketing e vendas

Quando uma empresa recomenda produtos e serviços com base no histórico de compras de seus clientes, elas estão utilizando o Machine Learning para realizar análises e cruzar dados para aumentar as chances de uma nova conversão.

No varejo, sistemas capazes de capturar, analisar, cruzar a utilizar dados para personalizar a experiência do usuário são vistos como tendência do setor.

Serviços financeiros

Bancos, fintechs e outras instituições financeiras utilizam o Machine Learning com dois objetivos principais:

  • Geração de insights para identificar oportunidades de investimento e ajudar investidores.
  • Prevenção de fraudes, ao identificar os clientes com perfil de risco e em soluções de cyber-vigilância.

Setor de transportes

Na indústria de transportes, identificar padrões pode fazer toda a diferença na hora de elaborar rotas, prever problemas e atender à demanda.

Sejam transportadores, empresas do transporte público ou companhias aéreas, todas podem se beneficiar do Machine Learning para aumentar sua rentabilidade.

Tradução de textos

A tradução de idiomas nunca pode ser literal; ela depende de contextos e precisa levar em consideração regionalismos, gírias e subjetividades do autor.

Com o Machine Learning, serviços de tradução de textos têm se tornado cada vez mais precisos e confiáveis.

Como aplicar Machine Learning à sua empresa?

Como aplicar Machine Learning à sua empresa?

Agora que vimos exemplos e aplicações do Machine Learning em diferentes indústrias, vamos ver como essa tecnologia pode ser aplicada à realidade da sua empresa.

Banco de dados autônomos

Com o Machine Learning, os bancos de dados autônomos são capazes de automatizar diferentes tarefas.

Dessa forma, reduz-se consideravelmente a possibilidade de falha humana e otimiza-se o tempo do administrador para que ele foque em tarefas mais importantes e menos mecânicas.

Combate a fraudes em sistemas de pagamentos

No ano de 2018, o e-commerce brasileiro registrou uma tentativa de fraude a cada 6,5 segundos. As informações são da consultoria Konduto.

A boa notícia é que, por meio do Machine Learning, os sistemas de pagamentos conseguem aprendem a identificar tentativas de golpes, evitando, assim, prejuízos para clientes e empresas.

Recomendação de conteúdo

O Machine Learning ganha cada vez mais protagonismo para trazer recomendações personalizadas para usuários por meio da análise do histórico de compras ou de conteúdo consumido e rejeitado, dentre outros comportamentos.

Desafios do Machine Learning no Brasil

O principal desafio da implantação de projetos de Machine Learning diz respeito à qualidade dos dados.

Como vimos, juntamente com os algoritmos, dados são o principal insumo para que o Machine Learning de fato aconteça.

Diversas empresas ainda não possuem uma base de dados sólida e, pior ainda, não estão preparadas para lidar com a demanda que o Machine Learning exige.

Outro entrave é a organização e o acesso a esses dados. Afinal, de nada adianta ter uma quantidade incrível de dados se não há organização e padrão. E isso leva tempo.

Para superar esses problemas, as empresas precisam passar por uma verdadeira transformação, reduzindo a burocracia e aperfeiçoando a forma como estruturam seus dados.

Leia mais: Data driven: como a sua empresa pode atuar estrategicamente?

3 tendências para o futuro do Machine Learning

3 tendências para o futuro do Machine Learning

As ferramentas, plataformas e aplicações baseadas em Machine Learning estão evoluindo em uma velocidade impressionante.

A combinação de conceitos de Machine Learning, Inteligência Artificial, Big Data, Mineração de Dados e Deep Learning têm criado um cenário extremamente promissor para a próxima etapa da era digital.

Dentre as principais tendências para o futuro do Machine Learning, podemos destacar:

Carros autônomos e drones

O Machine Learning, em especial o Deep Learning, é a base dos novos carros autônomos que vêm sendo desenvolvidos.

Esses veículos serão capazes de pensar e reagir de modo muito mais veloz que o ser humano, enxergar em 360 graus, e não irão enfrentar nenhum obstáculo comum para pessoas atrás do volante, como cansaço e imprudência.

Caso semelhante pode ser observado nos serviços prestados por drones, como as entregas feitas pela Amazon.

Os drones utilizaram diferentes modelos de Machine Learning para identificar o tráfego aéreo, a presença de pessoas na área de pouso ou identificar objetos na sua rota.

Internet das Coisas (IoT)

A conectividade em seu nível máximo. Em breve, não somente nossos gadgets estarão conectados à internet e entre si, mas, também, todos os itens das nossas casas, de espelhos a eletrodomésticos inteligentes.

Com isso, é inevitável que esses itens ganhem funcionalidades para aprender sobre nossos hábitos e tornar a nossa vida mais fácil e personalizada.

Processamento da Linguagem Natural

O Machine Learning é passo fundamental para o desenvolvimento dessa área. Basicamente, o processamento da linguagem natural trata da compreensão automática das línguas humanas, convertendo-a em informações de bancos de dados de computadores.

Isso tornará possível a comunicação entre humanos e máquinas sem a necessidade de se preocupar com códigos, uma vez que os computadores serão capazes de extrair sentido da linguagem humana.

Conclusão

É natural que, cada vez mais, o Machine Learning se torne parte central nas estratégias de empresas e instituições de diferentes setores.

A capacidade de aprender das máquinas pode trazer inúmeros benefícios, resultando em maior competitividade, aumento do faturamento e melhores serviços.

Por isso, cabe às marcas se adaptarem à nova realidade e entrar de vez no universo de dados estruturados. O futuro não espera e quem não se adaptar agora está fadado a ser deixado para trás.

Para saber mais sobre estratégias e tecnologias para vender mais e melhor, continue acompanhando o blog da Neoway, e siga as nossas páginas no Facebook e LinkedIn.

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