Por que o Machine Learning impulsiona empresas?

Imagine a Inteligência Artificial como um grande guarda-chuva. O Machine Learning ou Aprendizagem de Máquina é a área da Inteligência Artificial que ensina as máquinas/computadores a aprender a partir da própria experiência e tem aumentado o crescimento de empresas no mundo inteiro.

Nesse artigo, você aprenderá o que é Machine Learning, seus conceitos principais, assim como também principais exemplos de usos. Continue a leitura!

Máquinas treinadas para aprender e identificar padrões

A ideia central por trás do Machine Learning é treinar máquinas alimentando-as com dados e definindo recursos.

Os computadores aprendem, crescem, se adaptam e se desenvolvem por conta própria quando são alimentados com dados novos e relevantes, sem depender de programação explícita.

Assim, o aprendizado leva em consideração o conjunto de dados, identifica padrões nele, aprende automaticamente com o comportamento e faz previsões.

A aprendizagem a partir da experiência precisa ter pelo menos duas coisas:

• A metodologia utilizada, ou seja, o processo que vai fazer com que a máquina aprenda, que para nós são os algoritmos;

• Os insumos pelos quais ele vai adquirir a experiência, isto é, aprender, que para nós são os dados.

Quais dados serão utilizados e qual algoritmo ou técnica vão potencializar esse processo é uma responsabilidade do Cientista de dados.

Nessa aprendizagem, a metodologia utilizada permite que o computador extraia padrões nos dados e crie um conjunto de regras ou modele uma equação que permita a ele efetuar a tarefa de interesse.

E, o que permite que a máquina se encaminhe a cada experiência para um resultado mais assertivo é a forte base dos algoritmos na Matemática e/ou Estatística.

Dentro do Machine Learning, os dados possíveis de análise vão desde números e texto até mesmo a fotos, áudios e vídeos, como veremos em exemplos mais adiante.

O fluxo do Machine Learning

O fluxo típico de Machine Learning começa quando os dados a serem analisados são alimentados.

A partir daí, definimos os recursos específico para que modelo de dados seja construído de acordo.

O modelo de dados é então treinado usando o conjunto de dados com que foi previamente alimentado.

Desse modo, depois que o modelo é treinado, o algoritmo de aprendizado de máquina está pronto para fazer uma previsão na próxima vez que um novo conjunto de dados for carregado.

Para dados que não são originalmente numéricos é preciso extrair informações numéricas deles de forma que agregue o máximo de informação para a resolução do problema.

Por exemplo, em imagens é comum quantificar a intensidade das cores.

Além disso, diversos tratamentos são realizados como a correção de dados incompletos ou faltantes, informações discrepantes e ainda são aplicados métodos para entender a relação e a importância dos dados para o problema que precisa ser resolvido, assim como também os métodos de aprendizado que podem ser utilizados.

Quais são os benefícios do Machine Learning para empresas?

Segundo a Cientista de Dados da Trade Technology, Nicole Rozin Hervis, os benefícios do Machine Leanings são inúmeros e dependem muito do contexto em que se aplica.

De modo geral, explica a cientista, o Machine Learning adiciona eficiência ao negócio, seja gerando resultados que apoiam uma tomada de decisão mais rápida e assertiva ou na automação de processos aumentando a produtividade.

Até mesmo porque, o Machine Learning pode ser usado em basicamente todas as áreas em que existem dados.

Entretanto, sua necessidade é encontrada para tarefas muito complexas ou lentas para ser realizada pela atividade humana ou pelo processo habitual e, principalmente, quando não existem regras exatas precisas para o problema.

Como por exemplo: a concessão de crédito e a classificação do risco associado, previsão do tempo, de vendas, entre outros.

O Machine Learning já está por toda parte

Confira abaixo alguns exemplos que aproxima o Machine Learning da nosso cotiadiano:

• Recomendações de filmes em streamings como a Netflix;
• Sugestão de compra em marketplaces como a Amazon;
• Identificação das placas dos carros registradas por radares de velocidade;
• E-mails automaticamente colocados na caixa de spam;
• Bancos e contas digitais que usam reconhecimento facial para validações de assinatura em um documento;
• Identificar transações de cartão de crédito que podem ser fraudulentas;
• Análise de exames e históricos médicos para determinar de forma mais precoce possíveis doenças;
• Controle de estoque e de produção de diversos seguimentos;
• e esses são apenas alguns exemplos do que o Machine Learning é capaz!

Para empresas, de que forma o machine learning pode auxiliar a potencializar resultados?

Assim como você conferiu nos tópicos anteriores, as possibilidades de potencializar seus negócios com aprendizado de máquina são realmente extraordinárias.

Pois, ao aliar modelos estatísticos/matemáticos com base de dados passíveis de serem alimentadas, o Machine Learning:

• Potencializa vendas ao entender o que cada perfil de cliente gosta e em que condições está disposto a comprar podendo auxiliar em campanha de marketing;
• Estima a venda em momentos futuros para que tenha controle de estoque ou de produção e que possa tomar decisões mais eficientes;
• Mitiga o risco na concessão de crédito e ajuda a definir as taxas de juros mais adequadas para cada cliente analisando o seu perfil de pagador;
• Aumenta a produtividade das indústrias fornecendo inspeções rápidas e automáticas;
• No Ensino, identifica a possibilidade de evasão ou até mesmo os padrões de comportamento para que seja possível tomar ações antes de que ocorra e capitar novamente esse aluno.

De fato, a área de Machine Learning para empresas se expande com sucesso a cada segundo.

E, enquanto você lia esse artigo, mais ideias e modelos de aprendizagem foram criados para que soluções inteligentes e assertivas fossem tomadas.

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