Nos últimos anos, a tecnologia cognitiva tem se destacado como uma das grandes promessas no…
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 com a alimentação dos dados a serem analisados. A partir daí, definimos os recursos específicos para construir o modelo de dados adequado.
Em seguida, treinamos o modelo usando o conjunto de dados alimentado. Depois de treinado, o algoritmo de aprendizado de máquina está pronto para fazer previsões sempre 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, Realizam-se diversos tratamentos, como a correção de dados incompletos ou faltantes, a resolução de informações discrepantes e a aplicação de métodos para entender a relação e a importância dos dados para o problema a ser resolvido, além da escolha dos métodos de aprendizado a serem 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, a cientista explica que o Machine Learning adiciona eficiência ao negócio, gerando resultados que apoiam uma tomada de decisão mais rápida e assertiva ou automatizando processos para aumentar 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 e matemáticos a bases de dados que podem ser 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.
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