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O que é machine learning? Tire aqui todas as suas dúvidas!

Marisa Albuquerque

Como seria se pudéssemos transferir tarefas repetitivas e pouco produtivas para um sistema computacional inteligente? Desse modo, poderíamos nos concentrar em trabalhos mais desafiadores e agregar valor para o negócio. O problema é que esse tipo de solução não existe. Correto?

Definitivamente, não! O machine learning e as diversas ferramentas de inteligência artificial e análise de dados têm como diferenciais a capacidade de entregar grande parte dos trabalhos para que as próprias máquinas os façam.

Pensando em falar um pouco mais sobre o conceito, suas aplicações e seus muitos benefícios, preparei um post particular sobre o tema. O assunto tem sido bastante discutido ultimamente, até por conta da Lei Geral de Proteção de Dados. Boa leitura!

Afinal, o que é machine learning?

Também conhecido como aprendizado de máquina, a tecnologia pode ser descrita como a capacidade de ensinar os computadores a pensarem e atuarem por conta própria. Dessa forma, um software pode aprender, por meio de análises prescritivas de dados, a apresentar respostas precisas para determinados problemas computacionais.

O conceito pode parecer bastante longe da aplicação cotidiana, certo? Nada mais longe da verdade. Essa tecnologia já se tornou bastante comum na rotina das pessoas — e não somente naquelas que trabalham com soluções digitais.

Assim, quando você faz uma pesquisa no Google ou aceita a sugestão de um novo filme na Netflix, está usando diretamente uma aplicação de machine learning. Isso porque a tecnologia facilita ao buscador identificar melhores resultados e ainda aponta atrações televisivas que podem ser do seu interesse, baseando-se no seu histórico de navegação.

O principal objetivo dessa tecnologia é fazer com que as máquinas consigam tomar decisões sem a interferência humana. Isso se torna possível por conta dos algoritmos (sequências lógicas de instruções repassadas ao computador), que fazem com que o sistema computacional consiga identificar padrões e apontar soluções adequadas.

Diferentemente do que ocorre com um programa comum, um sistema de machine learning consegue aprender enquanto desempenha as funções para as quais ele foi programado. Essa característica faz com que ele se torne bem mais eficiente em relação aos softwares tradicionais.

Ligação com a inteligência artificial

Muitas vezes, ao ler sobre tecnologia, as pessoas se deparam com conceitos como machine learning sendo utilizados como sinônimos. Essa concepção não está totalmente errada, mas é simplista: podemos dizer que o aprendizado de máquina é uma das manifestações da IA.

Nesse sentido, ela se une a outras tecnologias bastante discutidas, como o Big Data, para viabilizar aplicações práticas de inteligência artificial.

Diferença em relação ao deep learning

Do mesmo modo, o deep learning é uma forma de colocar a inteligência artificial em ação. Enquanto o aprendizado de máquina opera exclusivamente com dados estruturados e necessita da organização dessas informações, a tecnologia sofisticada de aprendizagem profunda e as próprias capacidades de autoaprendizagem resultam em maior precisão e processamento mais veloz.

Assim, podemos dizer que o machine learning estabeleceu os fundamentos para o deep learning conseguir evoluir, herdando as principais características do modelo tradicional de aprendizado de máquina e desenvolvendo novos recursos.

Uma aplicação interessante e recorrente dos algoritmos de deep learning é o reconhecimento otimizado de imagens.

Por que investir em machine learning?

Agora que conhecemos o conceito e a sua relação com a inteligência artificial e o deep learning, é o momento de conhecer as vantagens de se investir na tecnologia.

Conhecimento de causa para a tomada de decisão

Com um mercado cada vez mais acirrado e a facilidade que os clientes têm para encontrar novas opções, os gestores mais eficientes devem encontrar estratégias diferenciadas para identificar novas oportunidades de negócio.

Sem esse cuidado, fidelizar consumidores e conquistar novos clientes se torna um trabalho difícil. Contudo, para elaborar estratégias que possibilitem mais rentabilidade, é necessário ter informações precisas para trabalhar. É aí que entra o machine learning.

Isso porque toda empresa gera uma carga elevada de dados, principalmente com a internet norteando a maior parte dos negócios. Com ferramentas de machine learning e análise de dados, será possível mapear o histórico digital da organização, estabelecer padrões de consumo e gerar novas ações práticas de fidelização.

O machine learning estuda as informações relacionadas ao negócio com o objetivo de traçar hábitos de consumo. É possível, por exemplo, descobrir quais produtos vendem mais em um determinado período e se antecipar à essa demanda para o ano seguinte. A ferramenta percorre o histórico de compras e oferece insights valiosos para a empresa.

Utilização otimizada dos recursos

Uma forma importante para mensurar o sucesso de um empreendimento é estudar o modo como ele aloca diretamente os seus recursos físicos e financeiros. Uma empresa que falhe nessa administração tende a sofrer prejuízos contínuos e mostrar baixa produtividade geral.

Contudo, mapear todos os processos manualmente para identificar falhas e apontar gargalos é um procedimento bastante lento e desgastante para os colaboradores. É preciso apontar líderes e deslocá-los de suas funções habituais, por exemplo.

Como se não bastasse, todo colaborador, por mais talentoso que seja, pode se complicar ao lidar com um número muito elevado de informações. Ao utilizar soluções de machine learning e automatizar alguns processos, a empresa se beneficia ao entregar trabalhos puramente manuais às máquinas.

Além de estimular os colaboradores, que passam a se dedicar mais às atividades-fim da empresa, tal solução digital ainda diminui o retrabalho, já que elimina os riscos associados a erros humanos.

Aumento da rentabilidade

Suponhamos que a sua empresa consiga comercializar, anualmente, uma boa quantidade de produtos. No entanto, apesar de os números cobrirem os prejuízos, ela não tem crescido de forma significativa. Isso porque as atividades diárias tornam difícil encontrar tempo para identificar novas oportunidades.

Nesse contexto, o machine learning surge como uma ferramenta capaz de apontar novos caminhos para a organização. Isso porque a tecnologia contribui para que a companhia faça parte de uma cultura data driven — isto é, que utilize o Big Data e o aprendizado de máquina para encontrar novas formas de inovar.

A tecnologia consegue analisar bancos de dados públicos, como estudos do governo, mídias sociais e informações encontradas na internet para identificar tendências. Isso é especialmente importante para encontrar lacunas no mercado e aproveitá-las para lançar produtos de acordo, gerando mais rentabilidade para o negócio.

Para quem é indicado o machine learning?

Conhecemos os benefícios, agora é o momento de mostrar os diversos setores que têm investido em machine learning e inteligência artificial.

Instituições financeiras

Bancos, fintechs e demais instituições financeiras e de análise de crédito estão investindo no machine learning para extrair mais informações sobre os seus clientes e estudar históricos de transações.

Isso porque essa tecnologia proporciona a possibilidade de prever riscos de mercado (como empréstimos), garante a detecção rápida de fraudes e auxilia na gestão do compliance — a conformidade financeira de acordo com a legislação aplicável.

Governo

Para os governos e instituições federais e municipais, o trabalho com dados é essencial para quantificar informações de milhares de cidadãos e tomar decisões mais embasadas.

Inclusive, a Receita Federal brasileira foi uma das instituições vencedoras do prêmio "As 100+ Inovadoras no Uso de TI", promovido pelo instituto IT Mídia. Isso porque a instituição se notabilizou pela utilização de ferramentas de mineração de dados e aprendizado de máquina para aprimorar o seu serviço de arrecadação.

Empresas de saúde

Em um setor tão sensível como a saúde, já era de se esperar que a inteligência artificial fornecesse ferramentas para melhorar os diagnósticos e proporcionar mais segurança nos tratamentos. As principais aplicações têm a ver com a triagem de riscos, análise de dados médicos e monitoramento do estado dos pacientes.

A consultoria de gestão Accenture estima que os gastos com inteligência artificial e machine learning no setor chegarão à marca de 6,6 bilhões de dólares, até 2021.

Marketing e vendas

A área de marketing também colhe bons frutos da aplicação de ferramentas de machine learning. Aqui, a tecnologia é utilizada para conhecer melhor os consumidores, identificar a sua percepção sobre o relacionamento como uma marca e desenvolver estratégias precisas, baseadas nas informações extraídas.

Além disso, o próprio marketing tem sido automatizado, proporcionando o contato regular com o cliente, sem erros humanos.

Indústria de petróleo e gás

No mercado de combustíveis, a coleta de dados tem objetivos variados. Isso envolve desde a previsão de riscos em determinados investimentos até ações de compliance. As próprias máquinas têm se tornado capazes de recomendar os poços que mais precisam de atenção, além de automatizar tarefas relacionadas.

Transporte e logística

Com as ferramentas certas de machine learning, se tornou mais fácil aumentar a eficiência operacional em empresas de transporte, além dos benefícios aplicados à logística de outras empresas. A solução consegue prever demandas sazonais e melhorar a distribuição e estocagem dos produtos.

Quais são algumas aplicações práticas da tecnologia?

Ok, conhecemos os principais setores que têm se beneficiado com as aplicações de machine learning. Mas quais são as aplicações específicas? É hora de apresentá-los.

Motores de busca

A vida antes dos motores de busca era difícil. Um estudante que precisasse de um conteúdo para terminar um trabalho de faculdade, por exemplo, precisava comprar livros para se informar ou consultar as bibliotecas da sua região.

Como pequenas cidades costumam nem mesmo ter uma biblioteca, moradores dessas áreas tinham dificuldades ainda maiores. Do mesmo modo, não havia a famosa combinação "ctrl + l" para encontrar os termos escolhidos e não precisar ler páginas inteiras inutilmente.

Você se sente grato pela facilidade conferida pelos motores de busca, que ajudam em qualquer pesquisa em sites e documentos digitais? Pois agradeça ao aprendizado de máquina. É ela que turbina ferramentas como o Google, por exemplo.

Detecção otimizada de spam

Quem nunca abriu o próprio e-mail e se deparou com uma dezena de mensagens novas, mas com poucos comunicados realmente importantes? Uma tecnologia criada para facilitar a comunicação, o e-mail também passou a ser alvo de spams.

Isso atrapalhava as relações corporativas, já que os trabalhadores perdiam tempo lendo mensagens automáticas. Na pressa de apagar tudo, era até comum que e-mails realmente importantes fossem para a lixeira junto.

Contudo, ferramentas de machine learning e inteligência artificial passaram a identificar mensagens de fontes duvidosas e direcioná-las automaticamente para a pasta desejada pelo usuário. Chega de perder tempo com propagandas e tentativas de extorsão, afinal — e um antivírus corporativo também pode ajudar a identificar ameaças digitais nos e-mails.

Leitura biométrica

Muitas vezes temos a sensação de que uma mera senha não é o suficiente para liberar o acesso a determinados ambientes. Deve ter uma forma mais segura de garantir que somente pessoas autorizadas consigam entrar em determinados locais, certo?

De fato, existe: trata-se do reconhecimento biométrico, uma tecnologia que também conta com o machine learning. Dessa forma, o acesso a determinados ambientes só ocorre por esse tipo de leitura, ou até mesmo pela voz. Isso é especialmente para empresas que contam com muitas informações valiosas sobre os seus clientes. Por mais que os profissionais de TI sejam cuidadosos, é preciso se precaver contra fraudes.

Automação de processos e tarefas

A robotização de processos e a automação de serviços apresentam muitos benefícios para empresas de diferentes segmentos. Ao utilizar esse tipo de capacidade, as companhias reduzem os gastos relacionados ao retrabalho e eliminam os erros humanos.

Isso porque as máquinas passam a ser programadas para executar tarefas com o nível de excelência exigido pelo padrão da empresa. Para facilitar a automação, soluções em machine learning são indispensáveis. É por meio da tecnologia que os serviços podem ser automatizados.

É interessante destacar que o futuro promete muito, principalmente quando falamos de automação de máquinas: carros autônomos já estão sendo testados em todo o mundo e a tendência é de que uma boa quantidade esteja nas ruas em breve.

Como criar bons sistemas de machine learning?

De forma resumida, um sistema robusto de machine learning tem alguns componentes essenciais:

  • algoritmos;
  • processos automatizados;
  • escalabilidade das ferramentas;
  • capacidade otimizada de análise de dados;
  • modelagem preditiva.

Trata-se de um conjunto desafiador para aqueles que ainda não estão muito acostumados a lidar com tecnologia avançada. Além disso, é preciso tratar os dados e se certificar de que eles tenham a qualidade necessária.

Dessa forma, o melhor a se fazer é contar com parceiros especializados para implementar o machine learning de forma apropriada em sua empresa. Com profissionais que estudam o assunto diariamente, a aplicação será facilitada, economizando bastante tempo.

Entendeu o que é machine learning e como essa tecnologia tem revolucionado empresas de diferentes segmentos? Estamos em um momento realmente especial, já que todo negócio tem acesso a ferramentas de ponta. Isso facilita a capacidade de automatizar processos e desenvolver novas estratégias com base em dados.

Gostou do nosso conteúdo e se interessou pela possibilidade de implementar essa tecnologia em sua empresa? Então, não hesite em entrar em contato conosco: estamos à disposição para atendê-lo!

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