O aprendizado de máquina ou machine learning, é uma tecnologia dentro dos tipos de Inteligência Artificial (IA) capaz de aprender e melhorar suas funções a partir das experiências, sem necessariamente ser ensinado para isso. Essa tecnologia vem sendo muito utilizada em diversos contextos e possui aplicações em muitas indústrias.
Neste artigo, entenda o que é machine learning, as vantagens e a importância dessa tecnologia nos dias de hoje, assim como os principais tipos e aplicações dela em empresas.
O que é aprendizado de máquina (machine learning)?
O machine learning ou aprendizado de máquina, é um tipo de Inteligência Artificial (IA) que através de seus algoritmos de aprendizagem, consegue ser treinada para aprender padrões e comportamentos a partir de dados históricos inseridos em um sistema.
Um sistema que usa o aprendizado de máquina é capaz de decidir de maneira autônoma e aprimorar seu próprio desempenho e processos com base naquilo que foi aprendido e com pouca intervenção humana. Em outras palavras, o aprendizado de máquina cria modelos de aprendizagem que conseguem prever comportamentos e tomar decisões cada vez mais precisas com base em quantidades significativas de dados.
Existem vários tipos de modelos de machine learning que podem ser usados em contextos diversos para apoiar e otimizar processos, garantir uma melhor experiência ao usuário do sistema e aprimorar o desempenho empresarial.
Qual a importância e benefícios do aprendizado de máquina para empresas?
Na Era da Informação, a aprendizagem de máquina é uma tecnologia cada vez mais relevante e saber como aproveitar ao máximo esse ativo valioso é indispensável. O machine learning ajuda a revelar o potencial dos dados, transformando o mundo ao nosso redor, apoiando empresas em seus processos de melhoria e agregando valor às interações entre o mundo e a tecnologia.
Confira a seguir alguns benefícios do machine learning:
Personalização da experiência do usuário
O machine learning é um excelente aliado de práticas de UX (User Experience) e desenvolvimento de soluções otimizadas para a experiência do usuário.
Os modelos de aprendizado de máquina conseguem analisar dados relevantes e padrões de consumo e comportamento do usuário, e a partir disso, oferecer experiências personalizadas com os sistemas.
Além disso, são usados para melhorar as interações com as interfaces, proporcionando uma experiência mais intuitiva, precisa e agradável para os usuários do sistema.
Apoio na tomada de decisões
A análise de grandes quantidades de dados é uma demanda cada vez mais necessária para a criação de estratégias de negócio. O machine learning, juntamente com tecnologias como Big Data, é capaz de processar e analisar grandes volumes de dados, que não seriam possíveis ou seriam muito difíceis de fazer manualmente.
Através dessa tecnologia, é possível:
- Fazer uma análise de dados mais precisa;
- Identificar tendências;
- Fazer correlações;
- Fazer previsões de mercado;
- Extrair insights valiosos de negócio.
Eficiência operacional
Em termos de eficiência operacional, o aprendizado de máquina pode ser um ótimo recurso para reduzir gastos e otimizar o desempenho dos processos. Esses benefícios se estendem de ponta a ponta em um negócio, fornecendo eficiência operacional desde setores mais operacionais até segmentos estratégicos e de negócios da empresa.
Automatização de processos
O machine learning também é um aliado dos processos, uma vez que possibilita a simplificação de tarefas complexas e exaustivas, tornando-as eficientes e precisas.
Isso é possível em diversos segmentos de um negócio e em várias indústrias diferentes. Um exemplo claro é sua aplicação na área de automação industrial, em que utilizam robôs autônomos no segmento de logística e montagem, otimizando significativamente os processos produtivos.
Os principais tipos de aprendizado de máquina
Um sistema que usa machine learning pode ser treinado de diversas formas, criando tipos de modelos específicos para os objetivos do sistema.
Conheça os tipos de aprendizado de máquina:
Aprendizado supervisionado
O machine learning supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina que cria rótulos de entrada e saída e analisa as informações dentro daquele conjunto de dados alimentados no modelo.
A partir das variáveis de entrada e saída rotuladas, pode-se identificar correlações e fazer previsões em dados não vistos. Um exemplo desse modelo de aprendizagem são os filtros de e-mails em uma caixa de entrada. O modelo aprende a classificá-los, por exemplo, entre mensagens de spam e não spam, e a partir disso, com novas entradas, ele conseguirá prever para qual caixa deverá ir os e-mails.
Aprendizado não supervisionado
Diferentemente do aprendizado supervisionado, o modelo não supervisionado busca identificar padrões, correlações, estruturas ou agrupamento de dados de maneira não rotulada. Isso significa que o modelo é treinado sem rótulos pré-definidos e, a partir dos dados de entrada, consegue explorar e encontrar padrões e insights valiosos nos dados brutos.
Como exemplo, esse modelo é muito usado no processo de segmentação de mercado. O objetivo é classificar os usuários com base em características, padrões de consumo e comportamento, histórico de navegação, entre outros elementos, sem rotular informações de entrada e saída.
Aprendizado semi-supervisionado
No modelo semi-supervisionado, o aprendizado de máquina é feito usando uma mescla do aprendizado supervisionado e do não supervisionado.
O processo é feito com o treinamento rotulado de um pequeno conjunto de dados, que serve como base para a exploração não rotulada de dados brutos. Essa mistura torna o processo de análise mais preciso, uma vez que amplia as possibilidades de compreensão e a capacidade do modelo.
Por exemplo, esse tipo de machine learning é frequentemente usado em sistemas de reconhecimento de fala. A partir de dados rotulados inseridos no sistema, que podem ser as transcrições limitadas para treinar o modelo, é possível explorar grandes quantidades de dados brutos (outras gravações de voz), tendo como base o treinamento feito com os dados rotulados do modelo supervisionado.
Aprendizado por reforço
Assim como o aprendizado dos seres humanos, o aprendizado de máquina por reforço utiliza-se de interações com o ambiente e o feedback produzido por elas para tomar decisões melhores.
O modelo é treinado para identificar respostas positivas e negativas a partir das ações desempenhadas e aprender a partir da tentativa e erro, aprimorando sua capacidade gradualmente. Os veículos autônomos são exemplos desse modelo de aprendizado, uma vez que, através do reforço, aprendem a decidir sobre a direção de maneira cada vez mais otimizada e segura.
Deep learning
O deep learning é um subtipo do machine learning que cria algoritmos que simulam a estrutura neural e as funções do cérebro humano. Essa simulação é chamada de redes neurais artificiais.
O aprendizado profundo cria camadas dentro da rede neural que podem analisar dados de maneira muito mais complexa e aprofundada. Essa tecnologia pode ser aplicada em diversos contextos, como no reconhecimento de fala, no processamento de linguagem natural (PLN), na automação e na robótica, entre outros.
3 aplicações práticas do machine learning
Ao longo desse artigo, você já conferiu alguns usos do aprendizado de máquina. A seguir, confira mais 3 aplicações práticas do machine learning no contexto tecnológico atual:
Algoritmos de recomendação
Uma aplicação popular do machine learning é nos algoritmos de recomendação – sistemas que visam aprimorar cada vez mais a experiência do usuário.
Os sistemas de recomendações são fundamentados em modelos de filtragem colaborativa ou baseada em conteúdo.
Para sugerir conteúdos e serviços relevantes, eles se baseiam em critérios como padrões de comportamento e histórico de navegação, assim como a similaridade com as preferências de outros usuários. Diversos serviços digitais, como plataformas de streaming, de consumo de conteúdos e de e-commerces, como YouTube, Spotify, Netflix e Amazon, utilizam o aprendizado de máquina em seus algoritmos de recomendação.
Combate a fraudes financeiras
Outra aplicação real do machine learning é no contexto de combate a fraudes financeiras. Nesse processo, o modelo de aprendizado de máquina pode ser treinado para identificar anomalias nas transações financeiras, destacando aquelas que aparecem como fora do padrão estabelecido como transação normal.
Para isso, bancos e empresas no segmento de finanças usam modelos supervisionados e não supervisionados para treinar o sistema e identificar transações suspeitas. Isso ajuda a otimizar cada vez mais a segurança dos bancos, identificando em tempo real as atividades suspeitas.
Aplicativos de navegação
Os aplicativos de navegação, como o Google Maps, utilizam o aprendizado de máquina para otimizar os resultados da ferramenta e aprimorar a experiência do usuário. Nesse processo, eles oferecem informações precisas sobre os padrões de tráfego, otimização de rotas, previsão de tempo de viagens, etc.
Esses aplicativos consideram fatores como histórico de dados, processamento de dados em tempo real, a própria experiência do usuário e diversas outras variáveis para fornecer informações cada vez mais precisas para os usuários.
Conclusão
O aprendizado de máquina é uma tecnologia muito utilizada no contexto atual. Além de facilitar e personalizar a experiência de usuários de produtos digitais, ela também se destaca por auxiliar diversas indústrias e segmentos do mercado a aprimorarem seus processos, produtos e serviços.
Agora você já conhece o potencial dessa tecnologia, principalmente no contexto atual onde os dados digitais são recursos tão valiosos para empresas. A partir disso, é importante e recomendado considerar de que forma o machine learning poderá ajudar sua empresa a tomar decisões cada vez mais assertivas e estratégicas de negócio e aprimorar seus processos.
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