21 de Julho de 2020

machine learning - o que é?

Machine learning, ou aprendizado de máquina, é talvez um dos mais incríveis avanços da tecnologia na história recente. Com esse conceito, uma série de obstáculos vieram a ser superados, entre eles a própria limitação do raciocínio humano – ainda que nossas capacidades sejam difíceis de mensurar.

Acontece que, cedo ou tarde, o erro acontece.

Somos pessoas e, por isso, sentimos fome, cansaço, irritação e, em alguns casos, somos influenciados por sentimentos e percepções. Como fazer, então, para dar conta de tarefas complexas, considerando todas essas limitações?

É aí que as máquinas aparecem como aliadas para o desenvolvimento de uma série de soluções.

Vamos entender como isso acontece? Neste artigo, você vai descobrir como o machine learning pode qualificar a gestão de negócios.

O que é Machine Learning?

Conceitualmente, machine learning é uma área da ciência da computação relacionada ao desenvolvimento de tecnologias de aprendizado de máquinas.

Para isso, usa análise de dados para elaboração de modelos analíticos complexos, que auxiliam em diversas aplicações no cotidiano das pessoas e empresas.

Um bom exemplo de aplicação de machine learning em nossas vidas é o uso dos motores de busca como Google, Bing e Yahoo. Com o tempo e os dados que se acumulam nos navegadores, os resultados das pesquisas feitas nesses sites vão ficando mais refinados.

Quantas vezes não tivemos a impressão de que o Google lê nossos pensamentos?
É uma boa forma de começar a entender como essa tecnologia faz parte das nossa vidas.

Como surgiu e qual é a importância do machine learning?

A origem do machine learning como conceito e as primeiras tecnologias desenvolvidas a partir disso estão na década de 1950. 

Foi nessa época que Alan Turing, considerado o pai da informática moderna, criou o teste que leva o seu nome.

Basicamente, o que o teste de Turing media era o quanto máquinas seriam capazes de pensar e elaborar o raciocínio tal como seres humanos.

Depois disso, em 1956, o professor de matemática John McCarthy, do Dartmouth College, levaria ao público pela primeira vez o termo inteligência artificial (AI, na sigla em inglês).

A expressão foi usada, na verdade, como título de um projeto visando a um financiamento no Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. 

O resultado foi uma pesquisa de dois meses que culminou com a criação da inteligência artificial como área de estudos.

Mas, afinal, para que serve o machine learning? Por que há décadas perseguimos o objetivo de igualar máquinas e pessoas, pelo menos na parte intelectual?

No campo filosófico, certamente, as respostas a essas perguntas poderiam render um novo conteúdo ou mesmo um livro.

Limitando-nos às aplicações práticas do conceito, o que fica evidente é que, ao desenvolver máquinas inteligentes, busca-se eliminar ou reduzir o esforço humano, seja cognitivo, seja físico.

Assim sendo, sua importância é vital, levando em conta que hoje a necessidade de inovar é considerada uma condição indispensável para o sucesso de pessoas e negócios.

Como o machine learning funciona?

O mecanismo elementar de funcionamento do machine learning é o algoritmo que, por sua vez, consiste em uma linha de ação em face de um comando. 

Pode ser interpretado, ainda, como uma sequência de passos indispensáveis para a realização de uma tarefa qualquer.

Dessa forma, fica evidente que o aprendizado de máquinas serve também para ajudar pessoas a solucionar problemas – afinal, algoritmos geram respostas.

No entanto, essa é apenas a parte mais simples, já que esses retornos podem ser elaborados quase ao infinito.

Mais uma vez, cabe destacar o exemplo do Google, cujos algoritmos têm a função de mostrar resultados considerando uma certa quantidade de informação prévia, como localização, dispositivo usado, horário, entre outros fatores.

Quais são os tipos de machine learning?

Desde 1956, quando o termo inteligência artificial foi empregado pela primeira vez, os algoritmos evoluíram bastante – e esse processo continua até hoje.

Eles se tornaram tão sofisticados que, atualmente, as máquinas são capazes de realizar atividades e tarefas de elevada complexidade. 

Quer um outro exemplo? Os chatbots usados nos sites para atendimento ao cliente. 

Alguns deles emulam o comportamento humano com tanta perfeição que fica até difícil saber se, de fato, é um robô que está ali ou não.

Tudo isso só é possível porque a tecnologia com base em machine learning utiliza alguns tipos de aprendizado, como descrevemos a seguir.

Aprendizado supervisionado

Uma pessoa fornece um dado específico e a máquina faz uma comparação com o que dispõe em seus arquivos.

Ou seja, o que está disponível na web em geral e em seu banco interno, no cenário empresarial.

Nesse caso, informamos ao computador o tipo de busca desejada para que a máquina identifique em suas características outros dados iguais ou próximos.

É o que acontece nas situações em que fornecemos uma foto ao computador e ele procura outras relacionadas a essa imagem inicial.

Esse tipo de aprendizado permite, por exemplo, usar dados históricos para prever eventos, sendo importante para apoiar processos de planejamento, entre outras aplicações.

Aprendizado não supervisionado

Já o aprendizado não supervisionado ocorre com base em dados não rotulados historicamente. 

Nesse caso, é necessário que a própria máquina explore as informações e localize o resultado mais adequado à pesquisa feita.

Para essa modalidade não existe uma resposta específica a ser buscada, mas sim a análise de dados que resultará em alternativas para sustentar uma determinada ação.

Não é possível efetuar uma previsão quanto ao produto do cruzamento de informações, senão pelo agrupamento delas. 

Estes, por sua vez, podem alterar os resultados conforme as variáveis consideradas.

Sendo assim, ele consiste em uma busca cuja resposta é definida pelo tipo de característica da pesquisa, e não pelas informações previamente armazenadas.

Aprendizado por reforço

Finalmente, o aprendizado por reforço é aquele baseado em tentativa e erro para apurar as situações com maior retorno, sendo muito usado em navegação, jogos e robótica.

A máquina deve identificar a ação a ser priorizada para cada circunstância apresentada por meio de condições estabelecidas pelo programador. 

Assim, são determinadas as ações a serem priorizadas. 

Um exemplo desse tipo de aprendizado está no desenvolvimento de veículos autônomos.

5 benefícios do machine learning

As potencialidades do machine learning se estendem indefinidamente, se considerarmos as múltiplas combinações das modalidades de aprendizado.

Outro aspecto que faz dele um aliado poderoso é que o processo de acúmulo de conhecimento é contínuo. 

Ou seja, quanto mais informação uma máquina recebe e é acionada, mais inteligente ela fica

Com isso, suas respostas vão ficando cada vez mais precisas e sofisticadas.

Assim, veja na sequência quais benefícios as máquinas inteligentes trazem no contexto das empresas e em atividades produtivas em geral.

1. Mais insights de negócios

Uma característica do aprendizado de máquinas que o torna tão útil é que, com ele, somos capazes de processar grandes volumes de informações.

Dessa forma, nos habilitamos a ver oportunidades onde antes só havia dados dispersos e sem sentido

Com máquinas inteligentes, essas informações podem ser organizadas, transformando-se em insights para guiar diversas atividades e processos

Por consequência, isso resulta no desenvolvimento de business intelligence, ou inteligência de negócios.

2. Decisões mais ágeis

É muito raro encontrar um gestor que nunca se viu indeciso diante de um desafio em suas rotinas diárias. 

Que tipo de produto agrada mais ao cliente? Quais melhorias implementar em um serviço para atrair novos públicos? Como fazer para reduzir a burocracia e agilizar rotinas?

Para essas e muitas outras questões, o machine learning oferece respostas exatas, já que uma máquina pode ser programada para trabalhar com soluções sob demanda. 

É o caso, por exemplo, dos sistemas ERP projetados para empresas, considerando seus softwares legados e rotinas operacionais, financeiras e contábeis.

3. Maior capacidade de resposta

Crises geram oportunidades, certo? Depende. 

Na verdade, se o gestor não está preparado e não conta com as ferramentas certas, crises podem significar apenas problemas.

Tendo máquinas inteligentes para apoiar o processo decisório e o tratamento de dados, aumenta-se a capacidade de responder aos desafios diários, não importa de que tipo sejam.

Imagine, por exemplo, que um concorrente baixou seus preços. 

Com o machine learning, você seria capaz de coletar dados do mercado, tratá-los e, a partir disso, precificar com exatidão de maneira a continuar atraindo clientes.

4. Poder de antecipação

A proatividade está na moda, e não é de hoje. 

Ela consiste em adotar uma postura não reativa, na qual o profissional não apenas responde a estímulos, mas se antecipa aos problemas antes mesmo que eles apareçam.

Essa capacidade pode ser consideravelmente incrementada com o machine learning, já que computadores podem ser treinados para dar respostas, ainda que não sejam solicitadas.

No setor financeiro isso é feito constantemente ao apontar oportunidades de investimento e possíveis riscos em certos tipos de aplicação, por exemplo.

5. Uso consciente dos dados

O tráfego de informação na internet provocou um boom, com o qual um volume colossal de dados passou a circular de forma nunca antes vista. 

Estima-se, inclusive, que nos últimos dois anos a quantidade de informação produzida superou tudo que a humanidade já havia catalogado em toda a sua história.

Em meio a essa avalanche de dados, fica difícil escolher um caminho sem a ajuda de máquinas que possam coletar, filtrar e, em seguida, transformá-los em elementos úteis. 

Essa é outra vantagem do aprendizado de máquinas, isto é, ele serve como um organizador, fazendo com que o big data seja explorado com mais inteligência.

Qual é a diferença entre machine learning, inteligência artificial e deep learning?

Até aqui, temos certeza de que você já entendeu que machine learning tem origem na inteligência artificial, certo?

Sendo assim, a AI é a base na qual o aprendizado de máquinas surge e se desenvolve.

Existe, ainda, um terceiro conceito que pode ser facilmente confundido com esses dois: o de deep learning. 

De forma sucinta, podemos compreendê-lo como a continuidade do processo evolutivo do machine learning. 

Nele, é incorporado o modelo de redes neurais, em que o desenvolvimento de tecnologias se inspira no esquema do cérebro humano e suas incontáveis tramas de neurônios.

4 exemplos de aplicações de machine learning

Conceitualmente, parece não restar mais dúvida sobre o que é machine learning. 

Mas e na prática, onde mais ele se aplica? Qual tipo de tarefa ou atividade pode se beneficiar do uso de máquinas inteligentes? 

É o que vamos saber agora com estes exemplos:

1. Processos de contratação certeiros

O aprendizado de máquinas pode ser extremamente útil em processos seletivos. 

Ele ajuda a encontrar o perfil de candidato ideal para uma empresa por meio da modelagem preditiva. 

Nela, dados de diversas fontes são combinados para formar um quadro em que é possível conhecer qual tipo de profissional deve ser contratado.

2. Formação de preços mais justos (e atraentes)

Ao integrar-se a um sistema ERP, máquinas inteligentes processam dados financeiros e de mercado para ajudar empresas a precificar melhor seus produtos e serviços. 

É como se fosse uma espécie de cotação, na qual o mecanismo fica encarregado de fazer os cálculos necessários para estipular os preços. 

Nesse processo, ela considera fatores como custos, o que a concorrência está pedindo, o ticket médio por cliente, entre outros dados.

3. Precisão em ações e estratégias de marketing

Sistemas de análise cognitiva são capazes de ajudar empresas a encontrar oportunidades escondidas ao avaliar informações geradas por clientes. 

Tal ação pode ser feita ao integrar plataformas de Customer Relationship Management (CRM) e dados de ferramentas analytics de redes sociais e sites, por exemplo.

4. Serviços e produtos sob medida

O machine learning chegou a tal ponto que até mesmo o setor de saúde já colhe os frutos da sua evolução. 

Isso pode ser visto nos casos em que médicos, com a ajuda de máquinas inteligentes, oferecem abordagens personalizadas e alternativas mais econômicas de tratamentos.

O mesmo se aplica no desenvolvimento de produtos just in time, ou seja, puxados pela demanda do mercado e elaborados conforme a preferência de nichos específicos de consumidor.

Como implementar machine learning na sua empresa?

A implementação de machine learning no contexto empresarial depende diretamente do quanto a companhia está amadurecida digitalmente. 

Sendo assim, é importante que ela esteja inserida no movimento de transformação digital que, a esta altura, está presente em todo o mundo.

Se a sua empresa ainda não está a par desse movimento ou sente que está atrás da concorrência, a FiveActs pode ajudá-la a se recuperar e ter ótimos resultados.

Para começar, uma boa dica é conhecer o DataRobot, ferramenta que possibilita automatizar o machine learning no seu negócio.

Entre outras aplicações, com ele, você pode:

  • Trabalhar a retenção de clientes
  • Direcionar o marketing para ganhar clientes
  • Aumentar as vendas
  • Identificar fraudes com maior precisão
  • Reduzir custos com manutenção e inadimplência
  • Conceder crédito de forma mais eficiente.

Conclusão

Machine learning é um conceito, mas também um tipo de abordagem voltada ao desenvolvimento de tecnologias inteligentes.

Com isso, a tendência é de que tarefas repetitivas sejam cada vez menos valorizadas, o que é bom para todos, porque deixa para as pessoas o trabalho mais nobre.

Por outro lado, sua implementação demanda esforços em equipe e, acima de tudo, a orientação de especialistas no assunto.

Se sua empresa está decidida a implementar o machine learning, fale com a gente e entre de vez na transformação digital.

 

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