Machine learning, também conhecido como aprendizado de máquina, é a capacidade que as máquinas têm de aprenderem a partir de uma grande quantidade de dados. A partir disso, elas podem tanto tomar decisões de maneira autônoma como ajudar os seres humanos a fazê-lo. Todavia, entender melhor seu conceito é essencial nos dias atuais.
Talvez você ainda não tenha percebido, mas o machine learning já faz parte há bastante tempo da nossa rotina – e tem um papel bem atuante.
A tradução deste termo é fácil: aprendizado de máquina. Seu conceito, todavia, não é exatamente tão simples.
A tecnologia está por todo lado. Nos cerca aonde quer que vamos e interfere em nossas vidas de formas que nem mesmo pensamos.
Literalmente da noite para o dia pode surgir algo revolucionário que mude o que se há de convicção e certeza na aplicação de tecnologias.
Por isso, é complexo muitas vezes entender exatamente o que é o machine learning, sua origem, aplicações e benefícios.
Mas, neste artigo, tentaremos abordar da forma mais didáticas esses tópicos citados acima.
A intenção aqui é mostrar o impacto que o aprendizado de máquina traz à nossa sociedade atualmente e todo seu legado já construído.
Vamos conferir?
Boa leitura!
O que é machine learning?
A ideia de máquinas aprenderem, sozinhas, a partir de um grande volume de dados. Essa pode ser a definição simplificada do que é machine learning.
Mas, há mais definições cabíveis.
Uma delas, por exemplo, remete à possibilidade das máquinas mudarem seu comportamento, por completo e de forma autônoma, baseada em sua própria experiência.
Logo, aqui, a inferência humana é praticamente zero. A máquina se autogerencia.
Tudo isso ocorre através de algoritmos e big data. Estes identificam padrões de dados e criam conexões entre si.
O intuito é executar, baseado em análises estatísticas, quaisquer tarefas sem a interferência humana e prever respostas de maneira mais precisa.
Voltando à mudança comportamental, é importante destacar que isso se dá através do estabelecimento de algumas regras básicas.
O que isso significa?
São parâmetros mínimos que precisam ser cumpridos e que visam um melhor desempenho das atividades. E aí, servem para duas coisas: tomar decisões de maneira autônoma, ou auxiliar na tomada de decisão – essa feita por um ser humano.
Os modelos mais comuns
Isso dá o gancho para ingressamos em 4 categorias em que o aprendizado de máquina pode ser separado.
- Supervisionada;
- Semi-supervisionada;
- Não supervisionada;
- Aprendizado de reforço.
Vamos explorar cada um deles?
1 – Aprendizagem supervisionada
Este é o método em que os algoritmos, treinados, usam entrada de dados no qual a saída desejada dos mesmos já está prevista.
Um exemplo disso é quando a tecnologia detecta quando uma transação com determinada conta bancária é suspeita de fraude ou, então, que haverá uma reclamação por parte de clientes.
Para isso, porém, é necessário ter havido algum tipo de experiência prévia para que o padrão possa ser identificado e isso torne-se a fonte de aprendizado da máquina.
2 – Aprendizagem não supervisionada
Essa categoria é diferente da primeira e se dá quando não há quaisquer eventos anteriores para ter poder basear uma decisão.
Portanto, o algoritmo precisará ter uma inteligência suficiente para descobrir o que está sendo pedido. Isso se dá através da exploração de muitos dados.
Um exemplo disso é a recomendação de itens em uma loja, mesmo que a ordem de busca de uma pessoa nunca tenha sido feita por outra anteriormente.
Assim, a tecnologia busca atributos semelhantes para realizar esta ação de recomendação de itens.
3 – Aprendizagem semi-supervisionada
É uma categoria que difere em um quesito da aprendizagem supervisionada: o uso de dados rotulados para o treinamento.
Um exemplo disso é a identificação de rostos das pessoas – o que pode dar por meio de uma webcam.
Serve para criar classificações, categorias e também previsões.
4 – Aprendizado de reforço
É um método baseado na tentativa e erro em busca das ações que produzem os melhores resultados.
Comummente é usada em navegação, robótica e games. Seu objetivo é simples: encontrar a melhor estratégia a ser empregada.
Apresenta, ainda, 3 componentes: o agente (que ou aprende, ou toma as decisões); o meio ambiente (onde o agente interage) e as ações (o que o agente faz).
Machine learning e Inteligência Artificial são a mesma coisa?
A resposta inicial para isso é: não. Mas, na verdade, mais ou menos. Complicou? Vamos tentar clarear.
Inteligência Artificial (IA) é um conceito um pouco amplo mas que engloba, sim, o machine learning como um dos seus recursos.
Podemos entender IA como mecanismos computacionais que, para resolver problemas, baseiam-se no comportamento humano para tal.
Se esse problema já foi resolvido alguma vez na vida por uma pessoa, então, o computador pensa como ela para executar a tarefa.
Mas, claro que essa é uma definição mais simples. A Inteligência Artificial, para funcionar, não precisa necessariamente buscar espelhamento com a humana.
Todavia, a lógica que se segue é a mesma para ambas as inteligências, certo?
Há análise de dados, a busca por padrões, tendências e experiências passadas para entender o panorama e, a partir daí, começar a tomar decisões.
E a lógica segue para ambos. Afinal, quanto mais executamos uma mesma tarefa, mais capacitados somos para seguir realizando-a, correto?
Isso é aprender – e semelhante ocorre na IA. Os dados que estão públicos (como, por exemplo, na internet), servem de “literatura” para os algoritmos.
Logo, o aprendizado de máquina nada mais é do que um subconjunto da Inteligência Artificial.
O machine learning conta com o IA, mas nem todo IA tem aprendizado automático.
Afinal, este precisa ter as rotinas “implementadas à mão”. Dependem da interferência humana em algum momento.
E qual a diferença entre machine learning e deep learning?
O deep learning (aprendizado profundo) é uma das técnicas utilizadas pelo machine learning, como falamos alguns tópicos acima.
Essa técnica consiste em treinar os computadores para realizar atividades que humanos geralmente fazem.
Atua, por exemplo, para o reconhecimento de fala, previsões e identificações de imagens.
É um sistema que serve para treinar o computador para realizar as tarefas através do reconhecimento de padrões.
Logo, ele aprimora as oportunidades que os algoritmos têm para aprender através do uso de redes neurais.
Estas últimas vêm sendo desenvolvidas e constantemente aprimoradas. São datadas já na década de 1950.
Suas aplicações já estão na indústria, ecommerce, educação, saúde e em diversos segmentos corporativos ao redor do mundo.
A base tecnológica, aliás, para ferramentas como o Google Tradutor, por exemplo, ou a Siri (assistente virtual do iOS) é o deep learning.
Isso fez com que a ferramenta de tradução, aliás, melhorasse e muito a sua tarefa básica: traduzir.
As frases, hoje, têm sentido por completo – e não são apenas palavras ajuntadas. E isso se deu graças à essa rede neural.
E à medida que o tempo passar, essa capacidade de traduzir mais e melhor as frases, inteiras, só irá aumentar.
É através dessa técnica, também, que a inteligência artificial torna-se ainda mais fácil de ser aplicada e compreendida por todos.
As aplicações do machine learning no mundo dos negócios
O machine learning não é nenhuma novidade, por exemplo, para a indústria 4.0 e já vem sendo aplicada há muito tempo em fábricas ao redor do mundo.
Mas, as aplicações que antes eram restritas a esse setor, hoje estão por toda a parte e facilitam e muito a nossa rotina.
Você, que está lendo esse artigo, usou há pouco tempo o buscador do Google – ou outra plataforma – para encontrar algo.
E ele provavelmente conseguiu perceber e completar quase com precisão plena o que você estava buscando.
Ou então, começou a escrever um email e, antes de completar a frase que estava em sua cabeça, a ferramenta sugeriu exatamente a frase que você pensou?
É o aprendizado de máquina trabalhando.
Ao dirigir o seu próprio automóvel, ou então andar em um aplicativo de transporte, os caminhos mais rápidos são oferecidos por apps como Google Maps e Waze.
Há vários padrões, variáveis e pontos a serem analisados no percurso para chegar à rota ideal. E isso é o machine learning aparecendo.
O seu interesse em um tipo de série, filme, documentário, música, o que quer que seja é observado pelas plataformas.
Assim, YouTube, Netflix, Amazon Prime, Spotify entre tantos outros sabem o que faz sentido recomendar como conteúdo para você.
O ecommerce vale-se disso o tempo todo.
Quem nunca olhou, por exemplo, um tênis em uma loja virtual e depois ele começou a “persegui-lo” em todos os sites que você entrou depois?
Então…
O machine learning também é aplicado para trazer mais seguranças nas transações bancárias, combatendo a fraude em sistemas de pagamento.
O que traz, obviamente, mais agilidade para que eles ocorram a qualquer momento e em basicamente qualquer lugar do mundo com um sinal de internet.
Benefícios para as empresas
As empresas podem se valer do aprendizado de máquina para conseguirem impactar ainda mais a persona de seus negócios e, claro, aumentar a taxa de conversão de vendas.
A tecnologia propicia direcionar, de diversas formas, os esforços e estratégias para o sucesso do cliente.
O aprendizado de máquina pode ser aplicado em sistema de vendas e marketing e trazem insights valiosos para aprimorar os processos dentro das organizações.
Até por que, empresas que querem crescer e ser ainda mais referência naquilo que fazem precisa ter a tecnologia como principal aliada.
Somente assim será possível mostrar-se como autoridade no assunto e ter a atenção por inteiro dos seus prospects.
E aí, como podemos te ajudar?
Se você ficou com dúvida sobre o texto, ou quer saber melhor o impacto da tecnologia na sua empresa, fale com um consultor ainda hoje.
Aproveite e leia dois artigos que mostram como a tecnologia a ajuda a impactar ainda mais os clientes.
O primeiro fala sobre o que é Business Intelligence (BI) e como ele ajuda as empresas.
Já o segundo aborda a aplicação do Power BI e como ele potencializa os resultados nas corporações.
Boas vendas!
Um abraço do PipeRun, o seu CRM. #RunPipeRun
