Machine Learning: entenda o conceito e como pode ser importante em uma empresa

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Você já ouviu falar sobre Machine Learning? Sabe como realmente funciona essa tecnologia? Bem, a frase “os dados são o novo petróleo” pode ser um pouco mais familiar, pois no mundo dos negócios e de qualquer área, os dados fazem parte da transformação digital.

De modo geral, analisar diversos dados por minuto pode não ser uma tarefa tão fácil. Pois, extrair bons resultados demanda tempo, estratégia e altos índices de assertividade. Cada progresso da tecnologia é um passo para o futuro. E, assim, grandes inovações estão inclusas em um avanço contínuo, que tem o objetivo de alcançar o manuseio ideal da grande quantidade de informações que são produzidas hoje. 

Por esse motivo, a Inteligência Artificial tem estado cada vez mais presente nas mais diversas áreas de negócios. Dessa forma, o chamado Machine Learning é um grupo de técnicas de Inteligência Artificial que promete uma ágil e avançada extração de insights a partir de dados. 

Neste artigo, você entenderá melhor o conceito, a aplicação com exemplos e os principais benefícios do Machine Learning para empresas. Continue a leitura. 

O que é Machine Learning? 

De modo prático, Machine Learning (Aprendizado da Máquina) é uma técnica avançada de análise de dados. Além disso, trata-se de um método capaz de ensinar computadores a aprender através da experiência. Assim como os humanos e animais, os algoritmos de Machine Learning são capazes de ensinar programas a reconhecer e usar padrões em dados. Vale notar que os pilares do Machine Learning são a matemática e a estatística. 

Ao invés de depender de uma série de regras estabelecidas anteriormente pelo ser humano, o Machine Learning utiliza um algoritmo para analisar os dados de treinamento de tal forma, que um sistema de regras seja materializado em forma de um modelo de Machine Learning. Na verdade, existem vários algoritmos de Machine Learning e geralmente o cientista escolhe um deles para fazer o experimento. 

O modelo treinado (que na prática é um programa de computador) é capaz de fazer recomendações ou tomar decisões baseadas unicamente em um aprendizado anterior, dado uma nova observação. Vale ressaltar, que quanto maior for o volume e, principalmente, a qualidade de informações, maior será a assertividade da solução. 

Através dessa inteligência as máquinas podem ser agentes assertivos em programar soluções e agir conforme o aprendizado. Isto é, entregam respostas ou até ações de acordo com o que é ensinado.  

Qual a importância de Machine Learning? 

A partir de modelos treinados, a técnica possibilita uma série de análises eficientes e ágeis. Em razão de um nível de confiabilidade mensurável, o método pode ser utilizado nos mais diversos meios de gestão, uma vez que é possível identificar oportunidades, além de evitar riscos.  

Sendo assim, usar Machine Learning pode ser uma maneira de atrair soluções tecnológicas muito mais eficientes. Nesse caso, soluções de problemas complexos podem ser automatizados e há maiores chances de aumentar o desempenho operacional. Dessa forma, as máquinas podem aprender a utilizar dados da melhor forma possível. E tudo isso com uma rapidez que não seria possível pelos meios manuais.  

As categorias prevalentes de Machine Learning 

Assim como ocorre no aprendizado de seres humanos, as máquinas também apresentam diferentes maneiras de aprender. Nesse caso, há dois tipos de aprendizado mais usados atualmente, lembrando que para cada tipo existem vários algoritmos, cada um menos ou mais adequando para o dado problema: 

Aprendizado supervisionado 

Com essa técnica as máquinas recebem um conjunto de dados rotulados como exemplos. No geral, com auxílio humano, recebem uma base informando os rótulos (respostas certas) para o dado problema a ser resolvido para cada observação do conjunto de dados, o dataset. Este rótulo pode ser, por exemplo, número da categoria ou valor numérico. Após o seu treinamento, o modelo é capaz de estimar o rótulo correto para uma nova observação. 

Aprendizado não-supervisionado 

Geralmente, com o aprendizado não-supervisionado procuramos entender o conjunto de dados como um todo, ou organizamos as observações em uma estrutura que representa os dados e que nos ajuda na tomada de decisão final. 

Ao contrário do anterior, esse aprendizado acontece sem a especificação de rótulos no dataset. Geralmente, isso se dá por causa da natureza do problema a ser resolvido que faz com que a rotulação das observações não seja conhecida ou dependa das outras observações e, por isso, não pode ser usada. 

O principal modo de usar este tipo de aprendizado é através do algoritmo escolhido para processar o dataset inteiro a fim de criar o modelo que representa as observações deste dataset de uma forma sucinta. Com uma boa combinação de algoritmo e dados, você pode identificar anomalias, reduzir dimensionalidade dos seus dados (i.e. “resumir” ou “entender o que importa”, com poder da matemática) ou identificar categorias escondidas nos dados. 

Como o Machine Learning pode ser aplicado nas empresas? 

Os dados de uma empresa são decisivos e podem interferir em todo desempenho, desde os processos operacionais e o crescimento no mercado até o engajamento dos seus clientes.  

A tecnologia proporciona uma série de possibilidades e tem mudado a forma de trabalho em vários segmentos. Isto é, a máquina tem a capacidade de entregar insights muito além dos convencionais, possibilitando muitas vezes incríveis mudanças em nossas vidas. 

Por isso, separamos alguns exemplos de aplicação na área empresarial: 

Visão Computacional 

Podemos dizer que o Machine Learning pode ser usado para extrair conhecimento a partir de imagens ou vídeo. Os casos mais comuns são a identificação de objetos da imagem, e a classificação de imagens. Um bom exemplo da aplicação do Machine Learning são os efeitos visuais no app, você conhece? Geralmente se usa Machine Learning para identificar, por exemplo, a posição do seu rosto para fazer o efeito corretamente. Carros autônomos também dependem de identificação de objetos em tempo real para entender cada instante na sua viagem. 

Outro exemplo seria a identificação de plantas daninhas nas imagens para o mercado de agricultura. Pode conferir o case da Cromai, uma StartUp brasileira, aqui

Chatbot e Análise de Linguagem 

Com certeza, você já usou um chatbot, seja em algum site ou mesmo no WhatsApp. Por trás dele há um conjunto de tecnologias, a principal delas é o Machine Learning. O chatbot consegue entender, de uma certa forma, a linguagem natural (no nosso caso o português) a fim de entender as intenções do usuário, entre outros. 

Existem outras aplicações no mundo de processamento de linguagem natural, como, por exemplo, categorização e sumarização de documentos, análise de sentimento ou resposta de perguntas com base em um texto. 

Predição de Churn 

Manter os seus clientes, usuários ou colaboradores satisfeitos e engajados é um sonho de cada empresa. É muito importante medir estes indicadores, os KPIs para quem já manja. Churn é uma destas métricas que diz sobre a quantidade relativa de pessoas que estão abandonando o seu produto, serviço, empresa etc. Se a empresa quiser entender o que há por trás do seu churn, pode fazer uma análise. E para ir além, você pode se perguntar, e se pudéssemos fazer uma predição do churn, que identificasse quais pessoas são propensas a “pular fora” a fim de darmos a elas uma atenção especial? Então, o Machine Learning é o seu aliado neste caso também. Por exemplo, para cada usuário, o modelo é capaz de estimar a probabilidade de seu churn nos próximos 3 meses.  

Sistemas de Recomendação 

Outro tipo de algoritmo é usado para fazer as recomendações para usuários nas diversas áreas – produtos no e-commerce, conteúdo nas redes sociais e plataformas de conteúdo, para listar as principais. O método principal nesta área tem a intenção de identificar usuários com interesses semelhantes e assim sugerir conteúdo consumido por estes usuários parecidos. Neste caso é interessante observar o “efeito de rede” – quanto mais usuários, melhor a experiência do usuário devido as melhores predições. 

Detecção de Anomalias 

Identificar o incomum é o assunto aqui. Detectar anomalias é importante para várias indústrias, geralmente para prevenir algo não desejável. As aplicações vão desde a identificação de ataques cibernéticos e de queda de performance dos sistemas e das redes de computadores, até a detecção de transações bancárias fraudulentas. Os sistemas deste tipo visam a entender os padrões para poder, posteriormente, detectar os eventos que não seguem os padrões conhecidos. 

Neste método pode ser, opcionalmente, levado em consideração o contexto (por exemplo a época do ano). Também podemos agrupar alguns eventos (por exemplo eventos da sessão na web) e identificar mudanças em comportamento geral do usuário. 

Em resumo, Machine Learning é uma tecnologia de ponta! De forma disruptiva é capaz de promover soluções para empresas que buscam otimização e inovação para os seus sistemas e processos. Entre várias aplicações essenciais, ainda é capaz de mudar as nossas vidas.  

Por isso, é uma técnica essencial para empresas com um bom grau de maturidade em termos de dados e analytics, uma vez que os dados são um dos maiores aliados para um negócio prosperar. E, quanto mais inovações são bem implantadas, melhores são as chances de garantir a satisfação dos seus clientes e o seu sucesso. 

Dicas importantes de quem entende do assunto: 

  • Faça o básico primeiro. O seu retorno no investimento é ótimo e muito mais certo. 
  • Colete dados. 
  • Use os dados sem ainda investir em Machine Learning, pois há muito a ser extraído dos dados de uma forma mais simples e barata. Além disso, este período ajudará você a criar uma cultura data-driven, onde o uso de dados na tomada de decisões é valorizado.
  • Considere onde você pode melhorar em termos de coleta, governança e qualidade de dados. 
  • Só depois comece com experimentos rápidos de Machine Learning para testar a viabilidade da sua hipótese. Ah, e lembre-se que existem algumas soluções no mercado que podem ajudar a resolver o seu problema de uma forma mais simples e com custo reduzido. Em certos casos, você pode alavancar serviços existentes genéricos, como, por exemplo, chatbots, visão computacional e extração de insights do PDFs. 
  • Identificando uma oportunidade promissora para aplicação de Machine Learning, mergulhe neste mundo fantástico em constante evolução. Boa sorte! 

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