Machine Learning ou, em tradução livre, aprendizagem de máquina, é uma tecnologia cada vez mais presente no dia a dia. É por meio dela que serviços de streaming podem recomendar o filme e a série perfeita para determinado usuário.
A solução também possibilita, por exemplo, que um chatbot aprenda com as interações com as pessoas, dando respostas mais adequadas e completas com o passar do tempo.
A tecnologia impacta não só a vida do público. Empresas se beneficiam dessa inovação a partir do momento em que dados coletados podem se tornar ferramentas ainda mais poderosas, quando usados para o aprendizado das máquinas.
A seguir, conheça o conceito de Machine Learning e um panorama sobre o uso dessa tecnologia no mundo. Veja também:
- Como funciona a aprendizagem de máquina
- Relação entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning
- Tipos de Machine Learning
- Impacto da tecnologia para as empresas
- Áreas em que a aprendizagem de máquina é aplicada
- Vantagens do uso da tecnologia
O que é e como funciona o Machine Learning
Em linhas gerais, Machine Learning é um conjunto de tecnologias que permite que as máquinas aprendam a partir de respostas obtidas pela associação de dados diversos. Imagens, estatísticas e, até mesmo, combinações de palavras podem ser usados pelos computadores em seu processo de aprendizado.
Para isso, os algoritmos avançados de Machine Learning são compostos por tecnologias como Deep Learning e Redes Neurais.
A estrutura de Machine Learning é bem diferente daquela que é usada na programação de softwares tradicionais. Nesse caso, regras previamente definidas geram determinada resposta quando os dados introduzidos são processados.
Já os algoritmos usados no processo de aprendizagem de máquina são criados a partir de dados que serão analisados e, também, das respostas esperadas dessa avaliação. Ao final, o sistema computacional cria as próprias perguntas e regras. Ou seja, aprende a partir dos dados coletados de fontes diversas, muitas vezes, sem qualquer intervenção do homem.
Não à toa, o mercado global de Machine Learning deve alcançar valor de US$ 96,7 bilhões até 2025. As tecnologias que compõem a aprendizagem de máquina fazem parte do vasto campo de Inteligência Artificial (IA). E, ao que tudo indica, é uma área que conquistará cada vez mais a atenção das organizações.
A pesquisa da consultoria McKinsey & Company The State of AI in 2021 revela que a adoção de IA pelas organizações cresce a cada ano. Segundo 56% dos entrevistados, suas empresas usam a tecnologia em pelo menos uma área das operações. Em 2020, essa porcentagem era de 50%.
Adicionalmente, os resultados da pesquisa da McKinsey também sugerem que as organizações com melhor performance no uso de IA podem ter conquistado maior eficiência com o uso da infraestrutura de nuvem.
Relação entre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning
Apesar de serem três conceitos intimamente ligados, Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning têm suas diferenças. No campo tecnológico, Inteligência Artificial é o termo usado para se referir a inteligências que tenham similaridade com a humana, mas façam parte de máquinas, como um computador ou robô.
Machine Learning é um conceito que faz parte do universo da Inteligência Artificial. O nome aprendizagem de máquina já reforça do que se trata esse subcampo de IA: máquinas que aprendem sozinhas tendo como base dados inseridos, sejam eles numéricos ou não. A partir desse processo conquistam a capacidade de desenvolver certas tarefas, como dar uma resposta em um chat, com precisão cada vez maior.
Deep Learning, por sua vez, faz parte do universo de Machine Learning. Por meio dele, as máquinas podem realizar certas atividades de forma precisa e sem intervenção humana. Incluem-se nesse subcampo reconhecimento de fala, identificação de imagens e sistemas de recomendação. Entre eles, os que são amplamente usados por empresas como Netflix e Amazon.
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Alguns tipos de Machine Learning
Deep Learning é um dos métodos que fazem parte do universo de Machine Learning. Além desse tipo, há, ainda, outros três modelos que se enquadram dentro do conceito de aprendizagem de máquina: aprendizado supervisionado, não-supervisionado e por reforço. Saiba mais sobre cada um deles:
Aprendizado supervisionado
Esse método de aprendizagem de máquina tem início a partir de um conjunto de dados pré-estabelecidos e, também, de uma ideia relativa à classificação dessas informações. O modelo de aprendizado supervisionado tem como objetivo buscar e encontrar padrões em que os dados possam ser usados em determinado processo de análise.
É possível imaginar, por exemplo, um aplicativo de Machine Learning que consiga fazer a distinção de espécies de plantas, tendo como base apenas fotos e descrições. Outro exemplo de aprendizado supervisionado importante é a busca de imagens do Google.
Aprendizado não-supervisionado
Se no aprendizado supervisionado há um resultado esperado e o ponto de partida são dados previamente rotulados, no modelo não-supervisionado isso não acontece. Nesse caso, o cruzamento de informações depende das variáveis inseridas.
Uma pesquisa sobre hábitos de consumo de certo grupo de consumidores, por exemplo, não tem uma resposta aguardada. Afinal, tudo depende da combinação de diversas informações inseridas, como frequência de compra, principais produtos adquiridos etc.
Outros exemplos de aprendizado não-supervisionado são sistemas de detecção de spam no e-mail e mecanismos usados em redes sociais como Twitter e Instagram.
Aprendizado por reforço
Já no aprendizado por reforço não há nenhum tipo de conjunto de dados de amostra prévio. Nesse tipo de abordagem, os algoritmos de Machine Learning recebem o feedback da análise das informações inseridas e, a partir daí, orientam o usuário para o resultado que seria o mais adequado.
Muitas empresas de investimentos, por exemplo, usam esse recurso ao sugerir aos seus clientes o melhor portfólio para aplicarem seu dinheiro. O aprendizado nesse método se dá por tentativa e erro. Ou seja, muitas vezes o algoritmo acerta em suas recomendações. Em outras, oferece produtos que não têm a ver com o perfil daquele usuário.
A importância da aprendizagem de máquina para empresas
As organizações devem incorporar o Machine Learning aos seus processos por diversas razões estratégicas. Uma das principais é que a tecnologia oferece benefícios reais, como a possibilidade de descobrir padrões e correlações na interação com os consumidores, a chance de aprimorar a segmentação de clientes e, até mesmo, aumentar o lucro do negócio.
Ou seja, ao usar o Machine Learning, abre-se a oportunidade de descobrir mudanças no comportamento do cliente que não seriam identificadas por meio de pesquisas e, sim, apenas por padrões que só poderiam ser descobertos com uma análise precisa de dados.
Entre as principais vantagens de se investir em Machine Learning está a oportunidade de antecipar e identificar possíveis desafios antes mesmo deles se tornarem reais, usando os algoritmos avançados na previsão de resultados.
Além disso, ao automatizar processos e usar os dados corretos para determinada atividade, a tomada de decisão é mais acurada e não baseada em poucas informações ou achismos. Veja alguns segmentos nos quais o uso de Machine Learning está em crescimento:
Saúde
O setor de Saúde usa cada vez mais Inteligência Artificial e, especificamente, Machine Learning, para não só aprimorar o atendimento aos pacientes e ter melhor controle de dados como, também, inovar na descoberta de novos medicamentos.
Segundo a Forbes, a aprendizagem de máquina usa a análise preditiva na filtragem de grandes quantidades de dados médicos para identificar padrões que, no futuro, podem ser usados no aprimoramento do tratamento de pacientes.
Segundo a publicação, a previsão é que, futuramente, o setor foque mais na aplicação de tecnologias de Machine Learning na descoberta e no desenvolvimento de medicamentos. Além disso, outra tendência é usar os algoritmos para melhorar os processos da indústria farmacêutica.
Um exemplo é o uso da aprendizagem de máquina na previsão de respostas medicamentosas de determinada pessoa. Esses dados podem ajudar a identificar quais pacientes se beneficiarão mais de um tratamento ou de outro.
Varejo
De acordo com a Juniper Research, em estudo de abril de 2019, o investimento anual de varejistas em Inteligência Artificial terá crescimento de 230%: de US$ 3,6 bilhões em 2020 para US$ 12 bilhões em 2023.
O principal objetivo da implementação de Machine Learning no varejo será o uso de ferramentas relacionadas a essa tecnologia para prever potenciais demandas.
No varejo, Machine Learning tem sido usado nas mais diversas atividades. Entre elas estão gestão de estoque, análise do comportamento dos consumidores com o uso de chatbots e assistentes virtuais, além de detecção de itens em falta em lojas.
Finanças
O segmento financeiro também é beneficiado com o uso de Machine Learning. Isso porque a tecnologia é uma grande aliada na identificação de fraudes bancárias e em cartões de crédito.
Os algoritmos avançados analisam os padrões de consumo dos clientes e alertam quando há movimentações fora do comum em determinadas contas. Assim, a aprendizagem de máquina pode ser usada, ainda, para sugerir os melhores produtos financeiros para cada perfil de cliente.
Vantagens de investir em Machine Learning
A aposta em Inteligência Artificial, Machine Learning incluída, é inegável. De acordo com a consultoria Gartner, até 2025, a IA Generativa será responsável por 10% dos dados produzidos. Hoje, essa porcentagem é de 1%.
Entre os benefícios de acompanhar essa tendência e investir na implementação da aprendizagem de máquina, destacam-se a agilidade na tomada de decisões e o aumento da satisfação do consumidor. Veja algumas vantagens de investir em Machine Learning:
Maior eficiência operacional
O uso de Machine Learning permite automatizar grande parte das tarefas burocráticas. Nesse sentido, as empresas não só reduzem custos como podem direcionar suas equipes para atividades relacionadas ao core business no negócio. Além disso, a aprendizagem de máquina pode apoiar na manutenção preditiva. Na prática, isso evita problemas antes mesmo que eles aconteçam.
Agilidade na tomada de decisões
Outro benefício do Machine Learning para negócios de diversos segmentos é ganhar mais agilidade nos processos de tomada de decisões. Isso porque os algoritmos usados por essa tecnologia fazem a análise de dados existentes e, a partir deles, têm maior compreensão do comportamento humano.
Com esses resultados em mãos, fica mais fácil tomar as melhores decisões corporativas. Ou seja, investir em Machine Learning permite que as empresas transformem dados em conhecimento e, em seguida, em ações. Com o uso do aprendizado de máquina, líderes podem tomar decisões em tempo real, o que mantém o negócio à frente dos concorrentes que não contam com essa tecnologia.
Aumento da satisfação do cliente
Uma vantagem competitiva importante da adoção do Machine Learning é o possível aumento da satisfação do cliente. Além dos consumidores terem a possibilidade de receberem sugestões personalizadas de acordo com o seu perfil, a aprendizagem de máquina também torna o atendimento mais ágil e humanizado, mesmo quando realizado por um chatbot.
Mais segurança
A cibersegurança e as invasões de rede são temas centrais para as empresas. A tecnologia Machine Learning ajuda na análise do comportamento da rede e executa etapas para evitar automaticamente qualquer ataque cibernético.
O algoritmo se adapta às mudanças, substituindo pesquisas e análises manuais, atuando de forma preventiva nesse campo.
O uso de Machine Learning só é possível com a existência de dados. Afinal, é a partir de números, imagens e palavras inseridos em determinado contexto que as máquinas darão início ao seu processo de aprendizagem. Nesse cenário, o Big Data faz a diferença a partir do momento que permite o armazenamento dos dados de forma mais econômica e eficiente, principalmente na nuvem.
Maior rapidez e confiabilidade de rede na gestão de grande quantidade de dados são outros benefícios de usar o Big Data aliado ao Machine Learning. As vantagens de conjugar a aprendizagem de máquina com Big Data são muitas. No entanto, é possível trabalhar com Machine Learning mesmo sem ter Big Data.
Por outro lado, é impossível falar de Machine Learning sem mencionar conectividade. A expectativa é que com a chegada da tecnologia 5G a utilização desse tipo recurso ficará ainda mais rápida e ágil.
Conclusão
Inteligência Artificial e Machine Learning são tecnologias que vieram para ficar. Afinal, ao apostar em algoritmos que podem agilizar os processos do dia a dia, além de transformar os dados coletados em ferramentas realmente estratégicas, a empresa se torna mais competitiva e alcança melhores resultados.
Para investir nessa tecnologia, é essencial contar com infraestrutura tecnológica que permita o amplo uso de tudo o que a aprendizagem de máquina pode oferecer.
Para isso, a Vivo Empresas oferece um portfólio completo de produtos e serviços para apoiar negócios dos mais diferentes setores na adoção de ferramentas inovadoras como essa.
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