O aprendizado de máquinas, ou machine learning em inglês, é um ramo da Inteligência Artificial (IA) que se baseia na compreensão de dados, na identificação de padrões e na tomada de decisões sem a intervenção de humanos no processo.
Ou seja, as máquinas aprendem de forma autônoma e conseguem auxiliar as empresas por meio de insights, tomada de decisões mais assertivas e coleta de dados mais inteligentes.
Atualmente, o machine learning é utilizado em diversos segmentos, como recomendação de conteúdos na internet, uso de dados para tomada de decisões nas corporações e muito mais.
Pensando nisso, este artigo irá explicar o que é machine learning, sua importância e vantagens para as organizações que o utilizam. Veja o que será abordado:
- O que é machine learning?
- A evolução do machine learning
- Qual a importância do machine learning?
- Principais vantagens do machine learning aplicado aos negócios
- Como aplicar machine learning nas empresas?
- Principais aplicações do machine learning nos negócios
- Diferentes tipos de machine learning
- Diferença entre machine learning e deep learning
- Quais são as tendências para o futuro do machine learning?
Boa leitura!
O que é machine learning?
Traduzindo para o português, machine learning significa aprendizado de máquina, e é uma vertente da Inteligência Artificial (IA). Portanto, é a capacidade de as máquinas analisarem dados e automatizar a criação de modelos analíticos.
Com o machine learning, as máquinas possuem a capacidade de tomar decisões baseadas no aprendizado dos dados. O principal objetivo dessa vertente da Inteligência Artificial é que as máquinas consigam realizar determinadas tarefas mesmo sem estarem programadas para tal.
Atualmente, o machine learning está presente no dia a dia da maioria das pessoas que interage com bancos, realiza compras online ou utiliza as mídias sociais. Isso porque são utilizados algoritmos para tornar essas experiências mais eficientes e seguras para os usuários.
Diante disso, é possível dizer que o machine learning é um recurso importante para a evolução da ciência de dados. Assim, por meio de dados estatísticos, os algoritmos conseguem fazer classificações e previsões, apresentando diversos insights importantes.
Como funciona o machine learning?
O funcionamento do machine learning é baseado em algoritmos, ou seja, uma sequência de diretrizes que determinam a ordem de realização de uma tarefa. Desse modo, quando os algoritmos são somados a um conjunto de dados, eles geram determinado resultado.
Portanto, o sistema de aprendizados dos algoritmos de machine learning ocorre da seguinte forma:
- Processo de decisão: Os algoritmos são usados para fazer uma classificação baseada nos dados de entrada, gerando uma estimativa baseada nos padrões;
- Função de erro: A função de erro é utilizada para avaliar a preferência de algo;
- Otimização de modelo: Os modelos são utilizados para diminuir a distância entre o conhecido e a estimativa de modelo. Assim, os dados são ajustados para ter maior precisão nos resultados.
Diante disso, é necessário que o algoritmo “acione” comandos diferentes diante dos dados recebidos pela máquina para gerar o resultado.
A evolução do machine learning
Os primeiros indícios do machine learning foram vistos há mais de 70 anos, na década de 1950, diante da chegada dos computadores. O conceito foi desenvolvido por Alan Turing, conhecido como pai da computação.
Nesse período, ele realizou testes para avaliar a capacidade de aprendizado das máquinas. Embora ele não tenha conseguido gerar resultados satisfatórios, foi a partir do conhecimento obtido, que outros métodos foram desenvolvidos posteriormente.
Alguns anos depois, o engenheiro do M.I.T, Arthur Lee Samuel, baseou-se nos conhecimentos do Alan Turing e desenvolveu um software que fosse capaz de aprender.
Arthur Lee foi o primeiro cientista a utilizar o termo machine learning, e, desde então, a tecnologia evoluiu muito, assim como a complexidade das informações. Hoje em dia, esse recurso é utilizado por grandes empresas, como Google, Netflix e YouTube.
Qual a importância do machine learning?
Em um mundo cada vez mais globalizado, as pessoas têm mais acesso a informações e a diversos recursos tecnológicos, por isso, não é possível saber como será o futuro em relação à segurança de dados e ao armazenamento de informações.
Isso porque computadores, celulares, tablets, entre outros, produzem mais informações do que séculos passados inteiros, criando o Big Data — grande volume de dados que são humanamente impossíveis de serem armazenados. Por isso, é preciso recorrer às máquinas.
Por exemplo, os usuários do Waze fornecem dados ao aplicativo sobre a sua velocidade, condições das ruas onde se encontram, etc. Diante disso, o aplicativo consegue recomendar ou não aquele trajeto para outros usuários.
Esse volume de dados fornecidos ao Waze não poderia ser coletado por pessoas em tempo real. No entanto, o algoritmo recebe os dados e os converte em informações para outros usuários imediatamente.
No meio corporativo, os sistemas conseguem, por exemplo, fazer uma análise dos processos internos e até identificar o desempenho e satisfação dos colaboradores.
Principais vantagens do machine learning aplicado aos negócios
Agora que você já sabe o que é machine learning, como funciona e qual é a importância desse conceito, chegou a hora de conhecer as principais vantagens dessa tecnologia para os negócios. Confira a seguir.
Tomada de decisões mais rápidas
O machine learning têm sido um recurso fundamental para tornar o processo de tomada de decisões mais rápido, pois os dados coletados são mais inteligentes e seguros.
Isso porque as máquinas conseguem ir além e processam uma grande quantidade de dados em pouco tempo.
Melhores resultados
Utilizando a Inteligência Artificial, as organizações conseguem identificar melhores oportunidades, ter insights mais relevantes e alavancar o negócio mais rapidamente.
Por isso, as empresas que desejam se destacar e aumentar a própria lucratividade, devem investir na tecnologia de machine learning.
Aumento da eficiência
Como foi dito, os algoritmos conseguem processar bilhões de dados por segundo, e isso ajuda a melhorar os processos internos da organização. Como consequência, há um aumento na eficiência da empresa, além de auxílio nas suas estratégias.
Com o machine learning, é possível automatizar tarefas, reduzir custos, otimizar resultados e reduzir erros.
Adaptabilidade
É importante que os processos e os objetivos da empresa sejam adaptáveis, para se ajustarem às mudanças que possam surgir no decorrer do caminho.
Desse modo, a empresa deve contar com recursos tecnológicos que permitam coletar dados em tempo real e fazer ajustes sempre que houver necessidade. Para isso, é possível utilizar o machine learning, pois os algoritmos conseguem mostrar resultados em tempo real.
Como aplicar machine learning nas empresas?
Apesar de parecer complexo, a tecnologia de machine learning pode ser aplicada em qualquer empresa. Mas, para ser eficiente, é importante que a organização tenha uma ampla base de dados. Sendo necessário:
- Desenvolver conjunto de dados (dataset);
- Definir a técnica de machine learning que será utilizada;
- Selecionar o algoritmo de análise;
- Enriquecer o dataset com dados relevantes;
- Ter uma ampla base de dados.
Principais aplicações do machine learning nos negócios
O uso do machine learning só tende a crescer, e ele pode ser aplicado em diferentes segmentos. Veja, a seguir, alguns exemplos.
Tradução de textos
Antigamente, as traduções de textos não eram tão exatas. Porém, com o uso do machine learning, as ferramentas de traduções estão se tornando mais assertivas, pois elas conseguem compreender o contexto das frases, expressões, gírias dos idiomas, entre outros.
Banco de dados autônomos
O uso do machine learning permite que os bancos de dados se tornem autônomos, ou seja, capazes de realizar tarefas de forma automática, sem a necessidade de intervenção humana.
Recomendação de conteúdo
Outra forma de aplicar o machine learning é por meio da recomendação de conteúdo. Assim, as empresas conseguem avaliar as buscas dos usuários em seus sites e recomendar conteúdos semelhantes.
Isso ocorre, por exemplo, quando o usuário busca uma música de determinado ritmo e os softwares recomendam cantores do mesmo gênero.
Combate a fraudes em sistemas de pagamentos
Por meio do aprendizado contínuo, o machine learning pode ser utilizado para combater fraudes em sistemas de pagamentos e identificar golpes com o cartão de crédito, por exemplo.
Diferentes tipos de machine learning
Os algoritmos, equipamentos e softwares do machine learning desempenham diversas funções nas organizações que o utilizam.
Portanto, para cada situação ou problema apresentado, existe um tipo de machine learning adequado para encontrar a solução.
Veja, a seguir, os diferentes tipos de machine learning.
Aprendizado supervisionado
O modelo de aprendizado supervisionado é o mais utilizado, pois nele os dados inseridos ensinam aos algoritmos quais são os resultados esperados pela transação, como “F” (falha/fraude) ou “E” (executar/erro).
É por meio do aprendizado supervisionado que as empresas de cartão conseguem identificar se determinada transação é fraudada, por exemplo.
Aprendizado não supervisionado
Já no aprendizado não supervisionado, os dados recebidos pelas máquinas não são rotulados, ou seja, não existe uma resposta certa ou errada.
Portanto, o algoritmo deve explorar os dados, reconhecer os padrões e encontrar uma lógica neles.
Apesar de ser o sistema mais complexo, as empresas utilizam-no para explorar dados, identificar perfil dos clientes, padrões de compra, entre outros.
Aprendizado semi-supervisionado
Este modelo de aprendizado une os dois tipos mencionados anteriormente. Isso significa que, mesmo entre diversas incertezas, existe um número de respostas predefinidas, e essa união ajuda a direcionar o aprendizado do sistema. Por exemplo, o reconhecimento do rosto de determinada pessoa na webcam.
Aprendizado reforçado
Por último, o aprendizado reforçado é aquele em que o sistema não possui dados prévios, portanto, o aprendizado ocorre por meio de tentativa e erro, reconhecendo os que geram mais recompensas. Como exemplo, é possível citar os sistemas financeiros que desenvolvem um portfólio com as melhores ações de investimentos.
Diferença entre machine learning e deep learning
Ambos processos possuem um objetivo em comum: gerar insights que possam auxiliar as empresas e os gestores no processo de tomada de decisão. No entanto, eles possuem algumas diferenças que explicaremos a seguir.
Machine learning
O machine learning é um subcampo da Inteligência Artificial e, através deles, as máquinas conseguem aprender sem a necessidade de serem programadas, coletando e gerando informações baseadas nos dados inseridos.
E o seu grande diferencial, é a sua capacidade de adaptação a novos cenários e dados, ou seja, o sistema é dinâmico e as máquinas conseguem aprender continuamente.
Deep Learning
Já o deep learning é um recurso da Inteligência Artificial mais avançado, que apresenta habilidades superiores e modelo de aprendizado preditivo. Portanto, esse termo se baseia em redes neurais complexas e artificiais.
Desse modo, as máquinas do deep learning não precisam receber dados para coletar as informações, pois a máquina consegue entender sozinha o contexto e prever soluções.
Quais são as tendências para o futuro do machine learning?
Muitas empresas já estão utilizando o machine learning em seus processos internos e a tendência é que isso só aumente e se torne cada vez mais presente nas organizações.
Além disso, a combinação de machine learning, Inteligência Artificial, Big Data e deep learning cria um cenário bastante promissor para essas tecnologias.
Por isso, entre as principais tendências que é possível citar para o machine learning, estão:
- Carros autônomos e drones;
- Internet das Coisas;
- Processamento da linguagem natural — compreensão automática das línguas, convertendo-as em informações de banco de dados.
Conclusão
A Inteligência Artificial era algo inimaginável há alguns anos. Porém, com o avanço das tecnologias, é possível ver o machine learning sendo aplicado no dia a dia de diversas pessoas de forma simples, mas muito eficiente.
Assim, hoje em dia, já é comum ter contato com assistentes virtuais, ver carros autônomos que dirigem sozinhos e até o usar smartphones para realizar diversas tarefas do dia a dia.
Já no mundo corporativo, a capacidade de aprendizado das máquinas traz diversos benefícios, aumentando a capacidade produtiva, o faturamento, a entrega de melhores produtos e serviços, e muito mais.
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