Machine learning parece algo que está bem distante ainda? Pois saiba que já são muitas as suas aplicações hoje em dia, especialmente no marketing digital. Já imaginou conseguir gerar modelos que fazem a análise de dados difíceis de modo automático e rápido para entregar resultados exatos em larga escala?

Pois saiba que é exatamente isso o que o machine learning faz. Estamos falando aqui sobre uma técnica vigorosa que tem se tornado cada vez mais popular com a transformação digital das organizações. Com modelos precisos de dados, os negócios estão tendo a oportunidade de evitar erros graves e o melhor, estão encontrando oportunidades realmente lucrativas.

Calma, pois não é só isso. Os benefícios de usar essa estratégia são inúmeros e podem ser de grande auxílio até mesmo no processo de vendas e no momento de prospectar clientes. E aí, se interessou e quer saber mais sobre machine learning? Continue acompanhando e aproveite!

O que é machine learning e qual sua importância?

Machine learning, conhecido também como aprendizado de máquina (em sua tradução), é uma estratégia de análise de dados que instrui os computadores a aprenderem sozinhos, para que possam aprimorar o seu desempenho quando houver problemas a serem resolvidos.

Ou seja, em vez de serem projetados somente para ações específicas, os equipamentos fazem uso de algoritmos complexos a fim de interpretar informações e tomar decisões, executando tarefas de modo automático.

Esses programas são capazes de aprender a partir do alto poder de processamento de informações, sem que o ser humano precise intervir. Dessa forma, aprimoram as suas tarefas enquanto recebem novos dados, como se fossem estudantes dedicados e persistentes.

Você já recebeu indicações de mercadorias ou serviços com base nos seus gostos? Diariamente você vê anúncios que parecem desvendar tudo aquilo que você pensa? Pois, então, isso é machine learning.

Quais são os tipos de machine learning?

Veja, a seguir, quais são os 4 tipos de machine learning!

Aprendizado supervisionado

Nesse tipo de machine learning, um computador recebe dados com rótulos, que apontam que um deles deve ser compreendido como sendo A ou como sendo B, recebendo, assim, treinamento para reconhecer o dado dessa forma quando for apresentado a outros que apresentem o padrão semelhante.

Ficou complexo demais? Então vamos a um exemplo para ficar mais claro? Bom, uma imagem de uma pétala é registrada como uma pétala, e a de um veículo como um veículo. Em seguida, uma grande quantidade de imagens de pétalas e de veículos diferentes é mostrada para o computador para que ele conheça diferentes situações e variados modos de apresentação.

Ao término do treinamento, imagens de pétalas e de veículos sem identificação visível são mostradas e o computador é capaz de fazer a diferenciação corretamente.

Aprendizado não supervisionado

Aqui acontece o contrário: não existe uma resposta correta. Logo, o cruzamento das informações é inesperado e depende das condições que são colocadas no sistema. Nesse modelo, portanto, o computador é exposto a diversas informações sem a presença de um rótulo — sendo assim, não se sabe nada sobre as informações apresentadas.

Vamos a um exemplo para entender melhor. Podemos citar a análise de vídeos. Assim que máquina é exposta de forma contínua a vários vídeos, ela não recebe informações sobre o assunto ou sobre o que está havendo.

Assim que a máquina for avisada que determinada imagem repetida diz respeito a determinado objeto que foi analisado, ela começa identificar quais são as imagens que representam o padrão que precisa ser encontrado.

Aprendizado semi-supervisionado

Quanto ao semi-supervisionado, podemos afirmar que ele combina os dois tipos de informações já mencionados, as rotuladas e as sem rótulos. Sem dúvidas, é uma boa oportunidade para aqueles que não podem pagar o preço de colocar rótulos em seus dados. Enfim, é um método que permite o uso de dados não rotulados em conjunto a uma pequeno número de dados com rótulos.

Aprendizado por reforço

Por fim, vamos falar sobre o aprendizado por reforço. Esse se difere de todos os outros que citamos, pois não apresenta nenhum conjunto preliminar de informações.

Podemos pensar em um robô que esteja em um ambiente totalmente desconhecido. Ele pode realizar tarefas e ser recompensado pelo ambiente por todas as atividades desenvolvidas.

De ação em ação, o seu comportamento vai ficando cada vez mais inteligente e complexo, ou seja, ele está sendo treinado para que consiga ter um comportamento mais eficaz a cada momento.

Quais são os benefícios do machine learning?

Conheça os principais benefícios do machine learning a seguir!

Rapidez na tomada de decisão

Tomar a decisão correta antes dos concorrentes pode mudar completamente o futuro do negócio. Por isso, o machine learning tem sido indispensável nesse processo, disponibilizando as decisões mais rápidas e os caminhos mais eficientes aos gestores. Afinal, a máquina é capaz de ter um olhar muito mais aprofundado ao processar tantas informações.

Adaptabilidade

Os algoritmos apresentam resultados atuais, de hoje, e não somente em relação aos dados históricos. Desse modo, os gestores podem fazer alterações no curso do seu negócio simultaneamente, sempre no movimento veloz das mudanças.

Eficiência

O machine learning com foco em eficiência é capaz de transformar os processos da organização. Só precisamos pensar, por exemplo, em algoritmos inteligentes automatizando tarefas e fazendo previsões rigorosas para diminuir custos e melhorar os resultados para entender toda essa eficiência.

Redução de custos

Além de aumentar a produtividade da empresa, o machine learning também acaba facilitando a troca de serviços que os fornecedores disponibilizam por soluções muito mais práticas.

Como as empresas têm incorporado essa tecnologia?

Empresas de diferentes tamanhos estão cada vez mais em busca de soluções de machine learning para automatizar cargas de trabalho e, dessa forma, conseguir estimular os seus negócios.

Um bom exemplo de uso dessa estratégia para categorização de imagens é da N2B, uma startup de nutrição aqui do Brasil voltada para clientes e empresas de academias. A partir do app, os usuários podem submeter fotos dos seus pratos para que sejam avaliados pelos profissionais da nutrição. O propósito é identificar as vitaminas presentes e, claro, saber se estão alcançando os seus objetivos.

Outro exemplo é de um importante site de comércio eletrônico nos Estados Unidos, a Etsy, que conseguiu entregar para o cliente um eficiente sistema de recomendação, aumentando a taxa de conversão de compra ao recomendar produtos quando o usuário estava procurando ativamente no site. Para tanto, a empresa recorreu ao machine learning para reconhecer padrões e fazer a classificação das imagens de forma automática.

Na área de logística, essa incrível tecnologia permite a redução do tempo gasto entre pegar um produto e entregá-lo ao cliente. Isso pode ser feito a partir de avaliação de quais são as rotas de entrega mais viáveis, levando em conta a qualidade das vias e o tempo de percurso. No caso da UPS, por exemplo, a economia chegou a US$ 400 milhões por ano somente com a redução do tempo.

Enfim, hoje em dia, as empresas estão cada vez mais dependentes dos recursos e da tecnologia da IA. Por isso, o monitoramento de dados para machine learning e o desenvolvimento de algoritmos é, muito além do que apenas um segmento promissor, uma área realmente atrativa e convidativa para as empresas que desejam se consolidar no mercado.

E aí, ficou interessado e quer saber mais detalhes para incorporar essa tecnologia incrível na sua empresa? Então não perca mais tempo e entre em contato conosco agora mesmo!

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