Tudo o que você precisa saber sobre Machine Learning e suas aplicações

A transformação digital abriu espaço para um ambiente em que a produção de empresas e indústrias pode ser otimizada consideravelmente. Entre essas tecnologias, uma das mais úteis e promissoras é o Machine Learning. Por meio dele, máquinas e softwares são capazes de se tornar mais inteligentes, o que amplia de modo significativo sua eficiência.

Apesar dos benefícios do Machine Learning, porém, muitas pessoas ainda consideram a tecnologia complexa e distante. Um conceito que obviamente está errado, pois, na realidade, ela é muito presente em nosso dia a dia. Pensando nisso, resolvemos elaborar este conteúdo com informações mais precisas a respeito do Machine Learning. Continue a leitura e descubra tudo o que você deve saber sobre a tecnologia e suas aplicações!

O que é Machine Learning

À primeira vista o Machine Learning — ou, em uma tradução mais literal, Aprendizado da Máquina — pode aparentar ser um conceito distante. A verdade, porém, é que a tecnologia é muito comum nas nossas rotinas. Sempre que uma pessoa faz uma pesquisa em um motor de buscas, como o Google, é justamente o Machine Learning que permite ao buscador identificar os melhores resultados, por exemplo.

Basicamente, o Machine Learning pode ser descrito como uma tecnologia que permite a um software aprender, por meio da análise prescritiva de dados e com o mínimo de interferência humana. Logo, ele se torna capaz de apresentar alta eficiência na resolução de problemas específicos.

O objetivo da tecnologia é permitir que a máquina tome decisões ou apresente respostas precisas para uma pergunta. Esse resultado é possível porque o software, que orienta o hardware, conta com algoritmos capazes de analisar dados e informações, identificando padrões que tendem a apontar a solução mais adequada ao contexto, apresentado pelo usuário.

Diferente de um software comum, que só é capaz de apontar soluções desenvolvidas em código fonte, um sistema que faz uso do conceito de Machine Learning pode aprender enquanto desempenha sua função. Tal característica amplia de forma significativa a sua eficiência, tornando o sistema mais útil e inteligente.

O surgimento do Machine Learning

As máquinas podem pensar? Talvez essa pergunta, elaborada pelo pai da computação, Alan Turing, pareça ser simples. Mas a sua resposta é capaz de impactar a vida humana em diversas áreas. Afinal, máquinas pensantes, inteligentes, têm o potencial de otimizar a produtividade humana, melhorando seu padrão de vida.

Com essa questão em mente, no ano de 1952, o engenheiro Arthur Samuel, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), criou um programa capaz de aprender. E o primeiro software a melhorar seu desempenho por meio do aprendizado foi um jogo de damas. A cada partida, o programa aprendia técnicas analisando o jogo, o que lhe permitia criar estratégias mais eficientes.

Sim, o primeiro software capaz de aprender era um pouco mais simples, ao menos quando comparado às tecnologias de hoje. Contudo, ele pode ser considerado uma das maiores inovações da humanidade. Afinal, foi justamente ele o grande responsável por provar que máquinas eram capazes de aprender por conta própria.

Motivado por esse avanço, o engenheiro Arthur Samuel usou, pela primeira vez, o termo Machine Learning — que até hoje é adotado por entusiastas e especialistas no assunto.

É verdade que existe uma grande diferença entre um sistema que é capaz de aprender, com a análise de dados, e um software com a habilidade de pensar por conta própria. Apesar desse fato, o Machine Learning abriu espaço para uma série de inovações, que hoje são amplamente utilizadas em várias áreas.

Com o decorrer do tempo, o avanço da tecnologia tende a elevar ainda mais esses benefícios, o que faz do Machine Learning uma das conquistas mais importantes do ser humano!

Diferenças entre Machine Learning e Inteligência Artificial

Embora o termo Inteligência Artificial tenha se tornado popular — principalmente graças ao número de vezes que foi abordado em obras de ficção científica, como filmes e livros —, ainda falta um entendimento mais claro, para a maioria da população, sobre o que é de fato essa tecnologia.

De uma forma mais clara, podemos alegar que uma Inteligência Artificial é um software capaz de analisar informações, de forma lógica, e chegar a uma série de conclusões. Isso sem nenhuma interferência humana. Logo, uma IA é um sistema que pensa por conta própria e, assim, toma decisões como um ser humano.

É claro que essa é apenas uma abordagem simples. Afinal, uma IA não precisa necessariamente ter um raciocínio lógico semelhante ao humano. O ponto principal é que o sistema apresenta um processamento de informações que de fato pode ser considerado um “pensamento”.

Nesse conceito, o Machine Learning é fundamental. Isso ocorre graças a sua funcionalidade de permitir que programas aprendam sem o auxílio humano. Portanto, é possível chegar à conclusão de que o Aprendizado da Máquina é um dos conceitos — como o que é Big Data — que viabilizam a Inteligência Artificial.

Entretanto, é válido ressaltar que, por mais avançadas que estejam as pesquisas nessa área, nenhuma delas ainda conseguiu desenvolver um software que pode pensar. Apesar disso, os avanços já alcançados têm gerado uma série de benefícios. Principalmente para empresas, indústrias e instituições de pesquisa.

Tipos de Machine Learning

Quando pensamos em todos os problemas com os quais uma empresa precisa lidar, é fácil chegar à conclusão de que uma solução única e padronizada não consegue solucionar todos eles. Por esse motivo, diferentes estratégias e práticas devem ser implementadas, pelos gestores e seus colaboradores, diariamente.

De um modo bem parecido, um único tipo de Machine Learning não é capaz de atender a todas as expectativas que foram colocadas sobre a tecnologia. Frente à situação, diferentes tipos de Aprendizado da Máquina foram desenvolvidos. Continue a leitura e descubra algumas de suas principais vertentes!

Aprendizado supervisionado

Via de regra, em um banco de dados bem administrado, todas as informações registradas estão corretas. A grande questão é que, por mais que um dado seja verdadeiro, nem sempre ele é útil no momento. Por isso a habilidade de filtrar as diversas informações e identificar a que atende a necessidade do usuário é fundamental para muitos softwares.

Com a finalidade de atender a essa demanda, foi desenvolvido o aprendizado supervisionado. Nesse tipo de Machine Learning, o sistema recebe um conjunto de dados — entre eles está a resposta que o usuário procura. Podemos dizer, então, que no aprendizado supervisionado a informação já está disponível. Cabe à máquina a tarefa de identificá-la e apresentá-la ao usuário. Um dos exemplos mais práticos é a pesquisa de imagens em buscadores, como o Google.

Aprendizado não-supervisionado

Diferente de uma pesquisa de imagens, porém, em algumas situações não existe uma resposta correta, ou mesmo padrões definidos que indiquem uma possível solução. Esse tipo de evento é comum na execução de tarefas como a pesquisa de um público-alvo, ou em estudos a respeito da eficiência de uma empresa.

Diante desse cenário, a máquina precisa analisar todos os dados disponíveis e, por meio deles, identificar padrões que possam ser utilizados como indicadores. Embora seja mais complexo, esse tipo de Machine Learning, conhecido como aprendizado não-supervisionado, é um dos mais úteis, pois fornece ao usuário indicadores precisos para a tomada de decisões.

Aprendizado semi-supervisionado

Se pensarmos nas funcionalidades dos aprendizados supervisionados e não-supervisionados, não é difícil chegar à conclusão de que os dois apresentam características úteis, voltadas para a resolução de um tipo diferente de problema.

Nesse contexto, a união dos dois conceitos abre espaço para um Aprendizado da Máquina capaz de usar um pequeno volume de informações previamente estabelecidas. Assim, analisa-se de forma mais completa um amontoado de dados, em busca de padrões de comportamento.

Esse tipo de Machine Learning, que recebe o nome de aprendizado semi-supervisionado, garante que o usuário direcione levemente o o aprendizado do software, elevando sua eficiência.

Aprendizado por reforço

Todos os tipos que observamos até aqui podiam contar com um determinado número de informações corretas, ou com um amontoado de dados para organizar, em busca de padrões. Porém, o Aprendizado por reforço é um tipo de Machine Learning que aprende de forma totalmente independente, isso por meio da avaliação do resultado de suas ações.

Inicialmente, esse conceito pode aparentar ser mais complexo. Porém, compreender o seu funcionamento por meio de um exemplo se torna uma tarefa bem mais simples.

Digamos que um software recebe a tarefa de realizar uma operação de Day Trade — compra e venda de ações no mesmo dia. Se for um Machine Learning do tipo de aprendizado por reforço, o sistema vai aprender com os próprios erros e acertos, tornando sua operação muito mais precisa.

Na prática, podemos dizer que esse tipo de Machine Learning funciona interagindo com o ambiente e se desenvolvendo, ao analisar os resultados obtidos por meio dessa interação.

Aplicações do Machine Learning

Os diversos tipos de Machine Learning são um sinal claro de que a tecnologia pode ser usada em vários setores. E, de fato, o conceito tem sido aplicado com sucesso em áreas bem diferentes, o que demonstra o quão prática e adaptável é a estratégia por de trás dele.

Embora o Machine Learning seja presente em nossa vida diária, o melhor jeito de identificar suas aplicações é por meio de exemplos. Veja a partir de agora como o conceito tem tornado nossa vida mais fácil!

Motores de busca

Até poucos anos atrás, quando uma pessoa tinha que realizar uma pesquisa, ela se via forçada a ir até uma biblioteca, onde precisava folhear uma série de livros até encontrar o assunto de seu interesse. Em situações como essas, existia o risco de que o livro necessário não estivesse disponível — o que levaria a pessoa em outra biblioteca, em busca do conteúdo.

Atualmente, porém, por meio de motores de busca, qualquer indivíduo pode ter acesso a diversos conteúdos, isso sem precisar deixar o conforto de seu lar. A tecnologia chegou a um ponto que pode indicar até mesmo serviços, lojas e empresas, tornando também as antigas listas telefônicas desnecessárias.

Detecção de spam

O e-mail é outra tecnologia muito útil. Afinal, por meio dele, indivíduos podem se comunicar de um modo ágil, seguro e prático, o que reflete positivamente até mesmo no ambiente de trabalho e em nas relações corporativas.

Infelizmente o spam é um problema que reduz a segurança da operação, pois pode conter vírus e malwares. Um Machine Learning eficiente, no entanto, sabe identificar mensagens de fontes duvidosas e direcioná-las para pastas exclusivas, onde não podem causar problemas — e até mesmo de bloquear seus remetentes, para que esses não enviem mais mensagens suspeitas.

Reconhecimento biométrico

No momento em que vivemos, a acirrada disputa por posições no mercado coloca a informação, muito valiosa, como um recurso que deve ser protegido. Esse cenário, então, cria uma demanda por sistemas de segurança mais modernos e eficientes.

Nesse contexto, as soluções que exigem o reconhecimento biométrico — ou de voz — para liberar o acesso à determinada informação ou área se demonstram uma alternativa interessante. Isso porque lidam com fatores mais difíceis de burlar. Assim como ocorre com a detecção de spam, o Machine Learning tem o potencial de complementar essa tecnologia, tornando suas análises mais rápidas e precisas.

Soluções em automação

A robotização de processos e a automação de máquinas, equipamentos e serviços apresentam uma série de benefícios para empresas e indústrias. Ao fazer uso dessas tecnologias, as instituições conseguem reduzir seus custos e elevar a segurança de suas operações, eliminando o erro humano.

Para que a automação seja aplicada, porém, uma solução em Machine Learning é indispensável. Afinal, é por meio dela que a máquina em questão poderá realizar suas atividades, tornando-se cada vez mais eficiente, com o aumento de seu aprendizado.

É válido ressaltar que a automação vai muito além do parque de máquinas em uma indústria. Atualmente, pesquisas realizadas por grandes empresas têm dado passos largos em direção a um futuro em que carros podem se locomover de forma autônoma — um avanço que seria impossível sem o Machine Learning.

Vantagens de aplicar o Machine Learning

Agora que você sabe como funciona o Aprendizado da Máquina e entende algumas de suas principais aplicações, é hora de conhecer seus benefícios. Prossiga e tenha acesso às principais vantagens!

Otimização da tomada de decisões

Frente à concorrência de outras empresas e à disputa por clientes e espaço no mercado, a equipe de gestão deve elaborar estratégias eficientes. Sem esse cuidado, conquistar novos consumidores e até mesmo manter a carteira atual tende a ser uma tarefa muito complexa. A grande questão é que, para que uma estratégia seja elaborada, os responsáveis por ela precisam ter acesso a informações precisas.

As operações diárias da empresa, bem como sua interação com clientes e também com os seus colaboradores, geram um elevado número de informações — que podem ser utilizadas para embasar o processo para tomada de decisões. O problema é que a quantidade e a complexidade dessas informações tornam a tarefa de analisá-las mais difícil.

Nesse contexto o Machine Learning é uma ferramenta muito útil, pois ele é capaz de estudar o Big Data, organizando suas informações e identificando padrões. Isso permite que a equipe de gestão compreenda as informações que tem à disposição e, assim, tome suas melhores decisões.

Uso mais inteligente dos recursos

Outro fator determinante para o sucesso ou o fracasso de uma empresa é o modo como ela aloca seus recursos, sejam eles físicos ou financeiros. Isso ocorre porque um empreendimento que administra mal seus bens tende a sofrer prejuízos frequentes e apresentar baixas taxas de produtividade.

Infelizmente, a tarefa de mapear processos para que os gargalos e falhas de produção sejam identificados costuma ser lenta quando feita de forma manual. Afinal, o responsável por ela deve avaliar uma série de procedimentos, o que exige muito tempo.

Além disso, por mais dedicado e eficiente que seja o time responsável pelo mapeamento de processos, o grande número de informações com as quais ele precisa lidar pode induzi-lo ao erro.

Ao fazer uso de soluções em automação e Machine Learning, porém, a empresa passa a tornar uma série de processos autônomos. Logo, há um aumento da eficiência do processo, a eliminação do risco de erro humano e, ainda, a abertura de espaço para que o time de gestão possa acompanhar cada detalhe da operação, de um modo mais preciso.

Gestão mais eficiente

Uma das atividades mais importantes realizadas pela equipe de gestão é procurar e identificar oportunidades de investimentos e novos negócios para a empresa. Assim, administrar os recursos da companhia de uma maneira eficiente é fundamental. Entretanto, sem vender seu produto ou serviço dificilmente um empreendimento seria capaz de financiar sua operação ao longo do tempo.

Por mais difícil que seja encontrar boas oportunidades, elas sempre estão disponíveis, mesmo em momentos de crise. E, nesse contexto, o Aprendizado da Máquina surge mais uma vez, como uma opção pertinente.

Isso ocorre porque, por meio de tal tecnologia, a equipe pode utilizar um software que saiba pesquisar uma vasta fonte de dados e, por meio da análise da cultura data driven, apontar oportunidades interessantes para a empresa.

Embora essa utilização da IA seja recente, ela tem apresentado excelentes perspectivas para os próximos anos, o que tem animado gestores e especialistas em tecnologia.

Exemplos de Machine Learning

O Machine Learning é o que podemos chamar de uma tecnologia disruptiva, pois apresenta o potencial de otimizar diversas outras tecnologias — criando, assim, uma verdadeira revolução. Seus impactos sobre o meio corporativo já vêm gerando uma série de mudanças que beneficiam gestores e empresários.

Por fim, o melhor método para se explicar um conceito é o aplicando. Certo? Levando esse fato consideração, achamos por bem apontar algumas das maneiras em que o Aprendizado da Máquina tem sido utilizado. Continue a leitura e verifique exemplos de implementação do Machine Learning.

Automação de banco de dados

Não importa o porte ou a área de atuação de uma empresa, ter uma gestão de dados é fundamental. E a figura de um administrador para o banco de dados é de suma importância. Todavia, é necessário levar em consideração que, por mais engajado e competente que seja o profissional, ele está sujeito a cometer erros, principalmente quando precisa lidar com um grande número de tarefas.

Ao implementar uma solução em Machine Learning, a equipe de gestão tem a oportunidade de automatizar o banco de dados, permitindo que um software realize uma série de operações.

O resultado dessa ação é uma redução do peso sobre os ombros do administrador, que passa a atuar mais como um supervisor, verificando se o sistema está lidando de forma correta com as atividades que foram confiadas a ele. Além disso, a automatização de processos reduz o risco de erro humano, tornando, assim, a operação mais segura.

Proteção de sistemas contra fraudes

Com o advento da Internet e da tecnologia, um número cada vez maior de pessoas tem deixado de lado o dinheiro físico e feito uso do cartão de crédito e débito. Isso tanto para compras feitas pessoalmente quanto para aquelas realizadas por meio de dispositivos eletrônicos, como smartphones e computadores.

Diante dessa nova realidade, os golpistas começaram a clonar cartões e a fazer compras fraudulentas, lesando indivíduos, lojas e até mesmo grandes instituições financeiras. Felizmente a tecnologia, por meio de soluções em Machine Learning, tem evoluído ao ponto de evitar a grande maioria desses golpes, o que beneficia as empresas e a sociedade como um todo.

Tradução eficiente

Em um mundo globalizado, a comunicação entre pessoas que estão em pontos diferentes do globo muita vezes se faz necessária. Contudo, a diferença de linguagens tende a ser uma barreira difícil de superar.

Como uma solução para esse problema, porém, as soluções em Machine Learning, aplicadas à tradução, permitem que textos e mensagens sejam traduzidos, em tempo real, com uma precisão cada vez mais elevada.

É válido ressaltar que, conforme a máquina aprende, seus serviços de tradução tendem a se tornar cada vez mais precisos. A mesma tecnologia, utilizada para interpretar a linguagem e traduzir textos, pode ser adotada na transcrição de vídeos e mensagens de áudio, o que aumenta seu leque de possibilidades.

Consequências de não investir em Machine Learning na empresa

Embora o uso de novas tecnologias aumente o potencial de uma empresa, otimizando sua eficiência e, por consequência, sua produtividade, é importante ressaltar que o Machine Learning leva o mercado a um novo padrão de qualidade. Por esse motivo, os negócios que não se adaptarem estão correndo um sério risco de ficarem para trás, perdendo espaço e clientes.

O estudo e a adoção de soluções em Business Intelligence, Machine Learning e Inteligência Artificial é vital não apenas para o crescimento de uma empresa, mas também para sua sobrevivência e permanência no mercado. Portanto, os negócios que não investirem na tecnologia podem enfrentar graves dificuldades, uma vez que passarão a ocupar uma posição de desvantagem competitiva frente a seus correntes.

Agora que você entende como o Machine Learning pode tornar a gestão de sua empresa mais inteligente, que tal dividir esse conhecimento com seus amigos? Compartilhe o artigo em suas redes sociais e permita que eles tenham acesso a esse conhecimento!