Machine learning: veja o conceito, como funciona, vantagens e principais aplicações!
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Time Pontotel 22 de janeiro de 2024 Departamento Pessoal
Machine learning: veja o conceito, como funciona, vantagens e principais aplicações!
O machine learning é um ramo da Inteligência Artificial que representa o aprendizado das máquinas. Conheça mais!
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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:

Boa leitura!

O que é machine learning?

Mão robótica

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:

  1. Processo de decisão: Os algoritmos são usados para fazer uma classificação baseada nos dados de entrada, gerando uma estimativa baseada nos padrões;
  2. Função de erro: A função de erro é utilizada para avaliar a preferência de algo;
  3. 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?

Homem utilizando um computador

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

Mão robótica e humana se tocando

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.

Gostou de saber mais sobre o machine learning? Então, não deixe de acompanhar o blog Pontotel para ficar por dentro de mais assuntos como este!

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