O Machine Learning é um ramo da Inteligência Artificial (IA) e baseia-se na ideia de que os sistemas podem aprender com dados, identificar padrões, reconhecer imagens e tomar decisões com intervenção humana mínima.

Essa tecnologia está começando a remodelar a maneira como vivemos e como as atividades são desempenhadas no mercado de trabalho.

Por isso, é de suma importância que as empresas comecem a entender mais sobre esse assunto para identificar oportunidades de melhoria de processos e vantagens competitivas.

A seguir, você entenderá melhor o que é Machine Learning e quais seus principais vantagens para as empresas. Aproveite a leitura do artigo!

O que é Machine Learning?

Machine Learning é uma subárea central da Inteligência Artificial. Essa tecnologia permite que os computadores entrem em um modo de autoaprendizagem sem serem programados explicitamente para a realização de cada atividade.

O aspecto iterativo da aprendizagem de máquina é importante porque, à medida que os modelos são expostos a novos dados, eles são capazes de se adaptar de forma independente. Eles aprendem com cálculos anteriores para produzir decisões e resultados confiáveis ​​e repetíveis.

Embora muitos algoritmos de Machine Learning existam há bastante tempo, a capacidade de aplicar automaticamente cálculos matemáticos complexos a grandes volumes de dados — repetidas vezes, mais e mais rápido — é um desenvolvimento recente.

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Qual é a diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning?

Conforme comentamos, a diferença é que o Machine Learning é uma vertente da Inteligência Artificial.

Inteligência Artificial é um termo e um campo de estudos amplo, que aborda a capacidade de as máquinas simularem e replicarem a inteligência humana.

O Machine Learning, especificamente, envolve a evolução de sistemas que aprendem por meio de dados e conseguem identificar padrões e conhecimentos por meio de algoritmos, com pouca ou nenhuma intervenção humana. Existem também outro desdobramento dessa tecnologia, o Deep Learning.

Como se deu a evolução do Machine Learning?

O termo Machine Learning foi primeiramente cunhado pelo matemático Alan Turing, na década de 1950.

O brilhante cientista foi pioneiro na construção do conceito de algoritmos e nas investigações sobre a capacidade de as máquinas aprenderem. Ele tem papel fundamental para criar as bases da ciência da computação atuais.

Além disso, seu trabalho foi crucial para por fim na Segunda Guerra Mundial, uma vez que ele conseguiu utilizar seus conhecimentos para apontar com precisão a localização dos nazistas no Dia D.

Anos mais tarde, no final dos anos 1950, foi a vez do cientista da computação Arthur Lee Samuel dar sua contribuição. Ele publicou um artigo em que apontava o termo Machine Learning e contava como criou um jogo de damas virtual com base na tecnologia.

Esse jogo era capaz de “melhorar suas jogadas” com o tempo e aprimorar estratégias conforme aprendia com as partidas.

Desses tempos para hoje, a tecnologia evoluiu e ganhou complexidade. O Machine Learning se tornou avançado e integrado às atividades da vida cotidiana, fomentando o surgimento de inovações, como:

• IRIS OCR;
• Visão Computacional;
• desenvolvimento de projetos disruptivos.

Como funciona o Machine Learning?

O Machine Learning funciona com base em dois elementos fundamentais: dados e algoritmos. Quanto mais dados, mais material de estudo, insights e conhecimento. Da mesma forma, quanto mais conhecimento, mais soluções as máquinas conseguem elaborar para resolver questões.

É por isso que o Machine Learning depende do Big Data — processo que viabiliza coleta, armazenamento e processamento de massivos volumes de dados — para atingir sua máxima performance.

Já os algoritmos são usados para varrer a imensidão de dados, identificar padrões e fazer previsões.

Os algoritmos de Machine Learning são formados por sequências de ações e programados para realizar tarefas automaticamente, passo a passo. Cada algoritmo exibe um comando, e a combinação deles viabiliza a aprendizagem das máquinas.

Quais são seus principais tipos?

Os algoritmos de Machine Learning podem funcionar de maneiras distintas para elaborar soluções. A seguir, você conhecerá os tipos mais conhecidos dessa tecnologia.

Aprendizado supervisionado

É um método em que o sistema recebe dados categorizado e rotulado, tendo que apenas definir se uma resposta é correta ou não. Ou seja, tudo que a máquina tem que fazer é analisar as variáveis e identificar o desfecho certo.

Aprendizado não-supervisionado

Aqui, ao contrário do tópico anterior, não há previsibilidade na resposta ou um resultado correto. Os dados são imprevisíveis e não estão organizados em nenhuma categoria.

Trata-se de uma operação de maior complexidade, pois os algoritmos precisam trabalhar para encontrar uma lógica e um padrão em meio aos dados.

Aprendizado semi-supervisionado

Essa modalidade funciona como um híbrido dos dois sistemas que descrevemos anteriormente. Logo, existem dois conjuntos de dados: os que têm rótulos e os que não têm.

Como há um conjunto de respostas pré-definidas, a máquina usa todos os elementos a seu dispor para definir as novas descobertas.

Aprendizado por reforço

Nesse modo, a máquina aprende conforme avança, por meio de tentativa e erro. Aqui, os algoritmos não têm dados, modelos ou respostas pré-estabelecidas.

Eles são inseridos em um ambiente e precisam fazer testes com base nas primeiras impressões que coletam para ir se adaptando e emitindo (e melhorando) suas respostas.

Por que Machine Learning é importante?

O ressurgimento do interesse em aprendizado de máquina se deve aos mesmos fatores que tornaram a mineração de dados e a estatística bayesiana mais populares do que nunca. O aumento crescente e diversificado do volume de dados (Big Data), impulsionado, principalmente, pela Internet das Coisas.

Além disso, alguns fatores, como processamento computacional mais barato e poderoso e armazenamento de dados acessível, contribuíram para que o Machine Learning se tornasse viável e vantajoso.

Todas essas coisas significam que é possível produzir, de forma rápida e automática, modelos que possam analisar dados maiores e mais complexos e entregar resultados rápidos e precisos — mesmo em uma escala grande.

Com isso, uma organização tem mais chances de identificar oportunidades lucrativas — ou evitar riscos desconhecidos.

Quais são os benefícios de usar Machine Learning?

Confira, a seguir, alguns dos principais benefícios da aplicação do Machine Learning nas empresas!

Identificação de tendências e padrões

O Machine Learning pode revisar grandes volumes de dados e descobrir tendências e padrões específicos que não seriam aparentes para os seres humanos.

Por exemplo, em um site de comércio eletrônico, ele serve para entender os comportamentos de navegação e os históricos de compras de seus usuários de modo a ajudar a fornecer os produtos, promoções e lembretes que sejam relevantes aos clientes.

Assim, o aprendizado de máquina ajuda as empresas a personalizar sua interação com o público, melhorando a experiência do cliente e, consequentemente, vendas.

Aumento da eficiência

No dia a dia, os colaboradores de uma empresa executam diversas atividades repetitivas, que podem ser facilmente automatizadas com o uso de algoritmos Machine Learning. Isso contribui para elevar a produtividade.

Além de livrar o tempo de trabalho dos funcionários para ser aplicado em atividades analíticas, essa tecnologia elimina problemas como duplicação de dados e imprecisão das informações.

Maior escalabilidade

Uma das grandes ambições das empresas é aumentar sua operação. No entanto, muitas vezes esse sonho é impedido devido a uma questão orçamentária.

Nesse sentido, o Machine Learning tem muito a contribuir, visto que, por meio da automação, possibilita o aumento da demanda sem a necessidade de aumento das equipes de trabalho.

Um dos principais exemplos são os chatbot. Trata-se de programas de computador que simulam interações humanas e efetuam atendimentos em sites e em redes sociais.

Como esses programas têm capacidade de aprendizado, a tendência é que eles fiquem melhores a cada interação.

Além disso, eles efetuam diversos atendimentos simultaneamente. Isso significa que as empresas podem ter um aumento significativo da demanda sem a necessidade de aumentar o capital humano. Isso contribui para a escalabilidade da operação, sem abdicar da qualidade.

Tomadas de decisão otimizadas

Um dos aspectos fundamentais de tecnologias como o Machine Learning é munir empresas de conhecimento, que gera insights profundos.

Esses insights direcionam gestores e profissionais de TI a pensar em caminhos mais eficientes e inteligentes para o negócio, norteando as decisões estratégicas.

Como a máquina consegue enxergar mais rápido e melhor em meio aos bilhões de dados, ela é capaz de identificar informações e padrões que pessoas jamais seriam capazes de alcançar.

Vantagem competitiva

Os conhecimentos e insights gerados pela aprendizagem das máquinas colocam empresas na vanguarda do mercado e eventos sociopolíticos.

Logo, eles são imprescindíveis para maximizar resultados e melhorar o desempenho, além de fazer ajustes no negócio em tempo real, enquanto as tendências, demandas e crises se apresentam.

Atualmente, se adaptar e responder rapidamente a acontecimentos são habilidades cruciais para um negócio ter longevidade e se manter à frente da concorrência.

Como Machine Learning é aplicado na prática nas empresas?

Se você chegou até aqui, já percebeu o imenso potencial dessa tecnologia para o mundo e os negócios. São muitas as aplicabilidades dessa inovação, que vem revolucionando empresas e segmentos. Confira, a seguir, alguns exemplos práticos.

Recomendação de ofertas e conteúdos

Um case comum do uso de Machine Learning nas empresas é por meio das recomendações. Essa é uma tática amplamente usada por corporações como Amazon, Netflix e Spotify.

Trata-se do poder da máquina de refinar seu conhecimento sobre as preferências do usuário, de modo a entregar recomendações com altas chances de serem aceitas.

É esse sistema que determina, por exemplo, quando você compra um livro na Amazon, que apareça outros títulos sugeridos para você. Da mesma forma, o Netflix e o Spotify usam essa estratégia para recomendar filmes e músicas que o usuário possa gastar.

Tradução

Ferramentas, como o Google Tradutor, se baseiam em aprendizagem de máquinas para buscar padrões gramaticais, funções sintáticas, uso de verbos, pronomes e expressões e mais para entregar traduções cada vez mais precisas.

Análise de crédito e detecção de fraudes

Instituições financeiras podem contar com o alto processamento de mecanismos de Machine Learning para identificar e antecipar riscos em suas operações.

Atualmente, softwares são capazes de mapear o perfil de consumidores e indicar quem tem propensão de honrar dívidas. O mesmo pode ser aplicado para determinar o quanto de crédito um usuário deve receber.

Marketing e vendas

A alta capacidade de sistemas de Machine Learning de mapear o perfil de consumidores ajuda as áreas de marketing e vendas a elaborar campanhas acertadas. Tudo isso com base nas dores e demandas dos consumidores — bem como as tendências do mercado.

Além de terem mais sucesso com campanhas, marcas conseguem obter informações preciosas para criar produtos e serviços ainda mais relevantes ao seu público.

Quais são as principais tendências de Machine Learning para o futuro?

A tendência é que tecnologias, como Inteligência Artificial e Machine Learning, se consolidem e evoluam. Existe uma perspectiva de que sistemas de modelagem maiores e mais complexos consigam se comunicar com pessoas, simular uma conversa em nossa linguagem e aprender ainda mais sobre nossos hábitos.

Também existe uma tendência que aponta para a questão da segurança cibernética, em que máquinas estarão mais bem-preparadas para detectar e prevenir ataques, cibercrimes e fraudes.

No mais, existe a chance de haver ainda mais aumento de máquinas inteligentes no mercado de trabalho, automatizando atividades em diversos segmentos, como logística, indústria e varejo.

De acordo com uma pesquisa da Gartner, a aplicação de tecnologias como Machine Learning e IA cresceram em 270% nas empresas nos últimos quatro anos. Esse impressionante crescimento atesta que gestores estão cientes do potencial dessas inovações e do que elas podem fazer pelo negócio.

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