Machine Learning: o que é, como funciona e por que utilizar?

A presença da tecnologia no nosso cotidiano não é uma novidade. Mas, nos últimos tempos, ela tem se tornado muito mais notável. A emergência do Machine Learning é um bom exemplo disso.

Estamos falando de um ramo da Inteligência Artificial, conjunto de soluções tecnológicas que revoluciona continuamente as relações comerciais que acontecem na internet. O “aprendizado da máquina”, tradução literal do termo em inglês, vem para trazer mais eficiência e assertividade no uso de robôs em contextos comerciais: agora, eles podem “aprender”.

Parece enredo de filme de ficção científica, mas é real e tem impactos excelentes em setores como controle de pedidos delivery, indústria alimentícia e muitos outros. Leia este texto para entender o que é Machine Learning e conferir dicas de uso e os benefícios dessa tecnologia de última geração.

Afinal, o que é Machine Learning?

Antigamente, todas as atividades eram realizadas por seres humanos. Dirigir, desenvolver remédios e identificar fraudes só poderia acontecer se um ou mais seres humanos se debruçassem sobre as questões. Mas o tempo passou e o mundo e as tecnologias mudaram muito.

Hoje em dia, há sistemas que podem fazer as mesmas funções tão bem ou até melhor que nós, principalmente quando lidam com grandes números de informações ou atividades repetitivas. Neste cenário surge o sistema de Machine Learning, que interpreta modelos de conjuntos de dados por meio de algoritmos. A partir dessa interpretação, ele é capaz de prever e classificar novos valores.

Só para comparar, no modelo de programação tradicional é necessário determinar cada estágio que o programa tem que executar a fim de conseguir resultados. Com o Machine Learning, o programa pode aprender os pontos de cada estágio e se desenvolver. Nesse sistema, os algoritmos têm três tipos de aprendizagem, conheça-as a seguir.

1. Aprendizagem supervisionada

É muito usada para fazer a identificação de imagens. Vamos supor que o algoritmo está sendo treinado para identificar fotos de pisante de concreto. A partir daí, o programa passa a “ver” uma série de imagens de pirômetros digitais, junto com a identificação de cada uma delas. Milhares de fotos depois, o programa passa a ser plenamente capaz de “saber” como é um pirômetro digital, sem a necessidade de indicação.

2. Aprendizagem não supervisionada

Nesse outro tipo de aprendizagem, os dados apresentados para o computador não têm rótulos. Ou seja, ele é programado para separar as informações em grupos sem precisar que seja feita a identificação delas. Então, o sistema consegue atribuir grupos aos dados mesmo que não “saiba” o que eles são.

3. Aprendizagem por reforço

A aprendizagem por reforço serve para ensinar ao computador qual é a ação que ele deve priorizar em alguma situação específica. Os programas desenvolvidos para a direção de veículos autônomos, precisam transitar pela cidade e levar passageiros de um distribuidor de produtos em segurança, por exemplo.

Para isso, o computador precisa “prestar atenção” à volta dele para não cometer infrações de trânsito, e a leitura desses ambientes e dos comportamentos esperados podem ser previamente traçadas, fazendo com que ele identifique situações de risco e responda adequadamente à elas. Por isso, é pertinente programá-lo para priorizar o transporte seguro de passageiros em relação ao tempo que ele gasta para percorrer uma determinada distância.

Onde eu posso usar Machine Learning?

Como já apontamos que as tecnologias de inteligência artificial estão presentes em várias partes da vida cotidiana, é de se esperar que o Machine Learning tenha muitas funções e aplicações. A versatilidade dessa técnica é muito alta, de modo que ela pode auxiliar ramos totalmente diferentes, como administradora de condominios residenciais ou uma consultoria jurídica. 

1. Identificação de fraudes

Não é à toa que instituições como bancos e operadoras de cartões de crédito estão entre as primeiras a investir comercialmente na área de Machine Learning. Nesses contextos, ela é usada para detectar transações financeiras possivelmente fraudulentas. Quando a empresa de cartão de crédito entra em contato com o cliente para validar alguma compra, é o Machine Learning sendo aplicado para garantir a segurança dele.

2. Ferramentas de recomendação

Quem usa serviços de streaming de áudio e vídeo sempre se depara com uma aba de recomendação de músicas, séries e filmes. Essas recomendações são geradas automaticamente pelo sistema das plataformas. Para isso, elas armazenam e interpretam uma infinidade de dados de cada usuário. Com o tempo, o sistema consegue gerar recomendações personalizadas com base no comportamento do usuário. 

3. Predição de pesquisas

Quando você entra no Google para pesquisar sobre EPI e EPC em proteção radiológica e o site completa os termos para você, é o Machine Learning em ação. Os mecanismos de busca usam essa tecnologia para melhorar os resultados de busca e o processamento de linguagem natural.

Por isso, está cada vez mais fácil achar respostas para perguntas maiores. Inclusive, nesta situação, além do comportamento comum do usuário ao navegar, são levadas em consideração dúvidas mais comuns entre os internautas, visando responder com mais qualidade a busca realizada.

4. Bots de SAC

As estratégias de automação de atendimento vieram para ficar. Hoje em dia, a maioria das empresas com presença na internet usam bots para acompanhar a experiência dos clientes. Os bots fazem o processamento dos dados e da linguagem do cliente por meio de Machine Learning.

De modo semelhante ao caso dos motores de busca, a qualidade das respostas melhora à medida que o bot tem contato com mais consumidores. Logo, uma empresa de curso de socorrista por exemplo deve investir em robôs para atender às pessoas interessadas com um grau de personalização igual ou maior ao atendimento face a face, agilizando o tempo de resposta e melhorando a experiência com a página.

5. Estratégias de logística

Encontrar modelos adequados de rotas e horários pode ser uma tarefa extremamente complicada para as empresas de transporte. A aprendizagem da máquina possibilita que isso seja feito bem mais rápido para fazer o transporte de mercadorias e até mesmo de pessoas.

6. Oportunidades de negociação

Quem trabalha no setor de comércio precisa acompanhar a realidade do mercado sempre com atenção. No entanto, esse é um cenário muito variável e, como consequência, complexo de analisar. Identificar quais são as melhores épocas de comprar matérias-primas, por exemplo, é vital para obter uma margem de lucro alta, posteriormente. Nesse sentido, o Machine Learning auxilia decisivamente na identificação das oportunidades. 

Quais são os benefícios do Machine Learning?

Se você chegou até aqui, já tem uma boa noção do que se trata o Machine Learning, desde a definição do termo até as aplicações da tecnologia. Para finalizar, vamos apontar com detalhes os benefícios de usá-la na avaliação de prestação de serviços virtuais e muito mais, confira!

1. Melhora o gerenciamento de informações

Uma tendência crescente no ramo corporativo é a produção de volumes imensuráveis de dados relacionados a clientes, transações e aspectos semelhantes. São dados que precisam ser devidamente armazenados e aplicados de forma contextualizada e estratégica.

O número é tão grande que fazer isso manualmente já não é viável. Assim, com técnicas de Machine Learning é possível cruzar dados internos e externos automaticamente, gerando insights de valor e guiando a atuação da empresa de um jeito totalmente otimizado.

2. Automatiza funções

Já existem computadores capazes de fazer diagnósticos médicos, cálculos, planejamentos de gestão e avaliações jurídicas de forma muito avançada. Essa é uma das características determinantes do Machine Learning: não se trata apenas da realização de tarefas repetitivas, mas, também, de tarefas que precisam da inteligência humana.

Mas não se preocupe. A ideia não é substituir completamente a mão de obra humana com robôs operários. Afinal, são tecnologias que podem ser empregadas para alcançar resultados de alta eficiência enquanto os funcionários se dedicam a outras áreas estratégicas da empresa.

3. Aprende constantemente

Conforme destacamos, os computadores agregados com Machine Learning aprimoram os conhecimentos à medida que trabalham. Eles conseguem absorver dados e informações do meio que o rodeiam e usá-los para oferecer resultados ainda mais expressivos. Ou seja, quanto mais eles são utilizados, melhores eles ficam. Trata-se de um nível de aprendizado virtualmente infinito.

4. Mostra soluções

Os softwares também podem fazer análises de risco, antecipando a possível ocorrência de acidentes, desvalorização da marca e queda nas vendas, para citar exemplos clássicos da realidade dos empreendedores. A partir daí, existem alguns cenários possíveis.

O computador pode apresentar o cenário e mostrar soluções, oferecer uma consultoria altamente personalizada ou fazer correções de forma completamente autônoma. Esse ponto é especialmente fundamental para instituições que dependem de resultados rápidos, como hospitais e o agronegócio.

Machine Learning, o futuro dos negócios

O progresso tecnológico é, desde sempre, o termômetro que define as melhorias da atuação das empresas. Se nos séculos passados esse progresso era simbolizado por locomotivas e máquinas pesadas, hoje em dia a revolução é cada vez mais digital.

O surgimento da internet causou mudanças na essência das relações humanas, desde as conversas entre amigos até as transações financeiras, por isso trouxemos os pontos mais pertinentes da aplicação do Machine Learning na área empresarial, exemplificando possíveis usos e benefícios que podem ser obtidos com isso, de modo que os negócios possam - cada vez mais - se desenvolverem.

Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Business Connection,
onde você pode encontrar centenas de outros conteúdos informativos 


Nueva llamada a la acción

Nenhum vídeo selecionado

Selecione um tipo de vídeo na barra lateral.

arrow_back

Machine Learning: o que é, como funciona e por que utilizar?

A presença da tecnologia no nosso cotidiano não é uma novidade. Mas, nos últimos tempos, ela tem se tornado muito mais notável. A emergência do Machine Learning é um bom exemplo disso.

Estamos falando de um ramo da Inteligência Artificial, conjunto de soluções tecnológicas que revoluciona continuamente as relações comerciais que acontecem na internet. O “aprendizado da máquina”, tradução literal do termo em inglês, vem para trazer mais eficiência e assertividade no uso de robôs em contextos comerciais: agora, eles podem “aprender”.

Parece enredo de filme de ficção científica, mas é real e tem impactos excelentes em setores como controle de pedidos delivery, indústria alimentícia e muitos outros. Leia este texto para entender o que é Machine Learning e conferir dicas de uso e os benefícios dessa tecnologia de última geração.

Afinal, o que é Machine Learning?

Antigamente, todas as atividades eram realizadas por seres humanos. Dirigir, desenvolver remédios e identificar fraudes só poderia acontecer se um ou mais seres humanos se debruçassem sobre as questões. Mas o tempo passou e o mundo e as tecnologias mudaram muito.

Hoje em dia, há sistemas que podem fazer as mesmas funções tão bem ou até melhor que nós, principalmente quando lidam com grandes números de informações ou atividades repetitivas. Neste cenário surge o sistema de Machine Learning, que interpreta modelos de conjuntos de dados por meio de algoritmos. A partir dessa interpretação, ele é capaz de prever e classificar novos valores.

Só para comparar, no modelo de programação tradicional é necessário determinar cada estágio que o programa tem que executar a fim de conseguir resultados. Com o Machine Learning, o programa pode aprender os pontos de cada estágio e se desenvolver. Nesse sistema, os algoritmos têm três tipos de aprendizagem, conheça-as a seguir.

1. Aprendizagem supervisionada

É muito usada para fazer a identificação de imagens. Vamos supor que o algoritmo está sendo treinado para identificar fotos de pisante de concreto. A partir daí, o programa passa a “ver” uma série de imagens de pirômetros digitais, junto com a identificação de cada uma delas. Milhares de fotos depois, o programa passa a ser plenamente capaz de “saber” como é um pirômetro digital, sem a necessidade de indicação.

2. Aprendizagem não supervisionada

Nesse outro tipo de aprendizagem, os dados apresentados para o computador não têm rótulos. Ou seja, ele é programado para separar as informações em grupos sem precisar que seja feita a identificação delas. Então, o sistema consegue atribuir grupos aos dados mesmo que não “saiba” o que eles são.

3. Aprendizagem por reforço

A aprendizagem por reforço serve para ensinar ao computador qual é a ação que ele deve priorizar em alguma situação específica. Os programas desenvolvidos para a direção de veículos autônomos, precisam transitar pela cidade e levar passageiros de um distribuidor de produtos em segurança, por exemplo.

Para isso, o computador precisa “prestar atenção” à volta dele para não cometer infrações de trânsito, e a leitura desses ambientes e dos comportamentos esperados podem ser previamente traçadas, fazendo com que ele identifique situações de risco e responda adequadamente à elas. Por isso, é pertinente programá-lo para priorizar o transporte seguro de passageiros em relação ao tempo que ele gasta para percorrer uma determinada distância.

Onde eu posso usar Machine Learning?

Como já apontamos que as tecnologias de inteligência artificial estão presentes em várias partes da vida cotidiana, é de se esperar que o Machine Learning tenha muitas funções e aplicações. A versatilidade dessa técnica é muito alta, de modo que ela pode auxiliar ramos totalmente diferentes, como administradora de condominios residenciais ou uma consultoria jurídica. 

1. Identificação de fraudes

Não é à toa que instituições como bancos e operadoras de cartões de crédito estão entre as primeiras a investir comercialmente na área de Machine Learning. Nesses contextos, ela é usada para detectar transações financeiras possivelmente fraudulentas. Quando a empresa de cartão de crédito entra em contato com o cliente para validar alguma compra, é o Machine Learning sendo aplicado para garantir a segurança dele.

2. Ferramentas de recomendação

Quem usa serviços de streaming de áudio e vídeo sempre se depara com uma aba de recomendação de músicas, séries e filmes. Essas recomendações são geradas automaticamente pelo sistema das plataformas. Para isso, elas armazenam e interpretam uma infinidade de dados de cada usuário. Com o tempo, o sistema consegue gerar recomendações personalizadas com base no comportamento do usuário. 

3. Predição de pesquisas

Quando você entra no Google para pesquisar sobre EPI e EPC em proteção radiológica e o site completa os termos para você, é o Machine Learning em ação. Os mecanismos de busca usam essa tecnologia para melhorar os resultados de busca e o processamento de linguagem natural.

Por isso, está cada vez mais fácil achar respostas para perguntas maiores. Inclusive, nesta situação, além do comportamento comum do usuário ao navegar, são levadas em consideração dúvidas mais comuns entre os internautas, visando responder com mais qualidade a busca realizada.

4. Bots de SAC

As estratégias de automação de atendimento vieram para ficar. Hoje em dia, a maioria das empresas com presença na internet usam bots para acompanhar a experiência dos clientes. Os bots fazem o processamento dos dados e da linguagem do cliente por meio de Machine Learning.

De modo semelhante ao caso dos motores de busca, a qualidade das respostas melhora à medida que o bot tem contato com mais consumidores. Logo, uma empresa de curso de socorrista por exemplo deve investir em robôs para atender às pessoas interessadas com um grau de personalização igual ou maior ao atendimento face a face, agilizando o tempo de resposta e melhorando a experiência com a página.

5. Estratégias de logística

Encontrar modelos adequados de rotas e horários pode ser uma tarefa extremamente complicada para as empresas de transporte. A aprendizagem da máquina possibilita que isso seja feito bem mais rápido para fazer o transporte de mercadorias e até mesmo de pessoas.

6. Oportunidades de negociação

Quem trabalha no setor de comércio precisa acompanhar a realidade do mercado sempre com atenção. No entanto, esse é um cenário muito variável e, como consequência, complexo de analisar. Identificar quais são as melhores épocas de comprar matérias-primas, por exemplo, é vital para obter uma margem de lucro alta, posteriormente. Nesse sentido, o Machine Learning auxilia decisivamente na identificação das oportunidades. 

Quais são os benefícios do Machine Learning?

Se você chegou até aqui, já tem uma boa noção do que se trata o Machine Learning, desde a definição do termo até as aplicações da tecnologia. Para finalizar, vamos apontar com detalhes os benefícios de usá-la na avaliação de prestação de serviços virtuais e muito mais, confira!

1. Melhora o gerenciamento de informações

Uma tendência crescente no ramo corporativo é a produção de volumes imensuráveis de dados relacionados a clientes, transações e aspectos semelhantes. São dados que precisam ser devidamente armazenados e aplicados de forma contextualizada e estratégica.

O número é tão grande que fazer isso manualmente já não é viável. Assim, com técnicas de Machine Learning é possível cruzar dados internos e externos automaticamente, gerando insights de valor e guiando a atuação da empresa de um jeito totalmente otimizado.

2. Automatiza funções

Já existem computadores capazes de fazer diagnósticos médicos, cálculos, planejamentos de gestão e avaliações jurídicas de forma muito avançada. Essa é uma das características determinantes do Machine Learning: não se trata apenas da realização de tarefas repetitivas, mas, também, de tarefas que precisam da inteligência humana.

Mas não se preocupe. A ideia não é substituir completamente a mão de obra humana com robôs operários. Afinal, são tecnologias que podem ser empregadas para alcançar resultados de alta eficiência enquanto os funcionários se dedicam a outras áreas estratégicas da empresa.

3. Aprende constantemente

Conforme destacamos, os computadores agregados com Machine Learning aprimoram os conhecimentos à medida que trabalham. Eles conseguem absorver dados e informações do meio que o rodeiam e usá-los para oferecer resultados ainda mais expressivos. Ou seja, quanto mais eles são utilizados, melhores eles ficam. Trata-se de um nível de aprendizado virtualmente infinito.

4. Mostra soluções

Os softwares também podem fazer análises de risco, antecipando a possível ocorrência de acidentes, desvalorização da marca e queda nas vendas, para citar exemplos clássicos da realidade dos empreendedores. A partir daí, existem alguns cenários possíveis.

O computador pode apresentar o cenário e mostrar soluções, oferecer uma consultoria altamente personalizada ou fazer correções de forma completamente autônoma. Esse ponto é especialmente fundamental para instituições que dependem de resultados rápidos, como hospitais e o agronegócio.

Machine Learning, o futuro dos negócios

O progresso tecnológico é, desde sempre, o termômetro que define as melhorias da atuação das empresas. Se nos séculos passados esse progresso era simbolizado por locomotivas e máquinas pesadas, hoje em dia a revolução é cada vez mais digital.

O surgimento da internet causou mudanças na essência das relações humanas, desde as conversas entre amigos até as transações financeiras, por isso trouxemos os pontos mais pertinentes da aplicação do Machine Learning na área empresarial, exemplificando possíveis usos e benefícios que podem ser obtidos com isso, de modo que os negócios possam - cada vez mais - se desenvolverem.

Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Business Connection,
onde você pode encontrar centenas de outros conteúdos informativos 


Nueva llamada a la acción

Nenhum vídeo selecionado

Selecione um tipo de vídeo na barra lateral.