Termos como Inteligência Artificial (IA) ou Machine Learning (ML) são termos frequentemente utilizados em conversas e conteúdos relacionados à tecnologia, mas muitas vezes sem uma explicação clara do seu significado. Isso pode dificultar a compreensão do valor real que essas tecnologias podem trazer para as empresas. Neste artigo, vamos apresentar de forma simples e objetiva o que é o Machine Learning e como ele funciona.

Basicamente, o Machine Learning é um processo pelo qual os computadores reconhecem padrões em dados e são capazes de fazer previsões sem a necessidade de intervenção humana. Desde a detecção de fraudes em cartões de crédito até a publicidade direcionada em redes sociais, o Machine Learning tem sido utilizado para automatizar tarefas que antes eram realizadas por humanos, por meio de algoritmos que se baseiam em bancos de dados de informações.

Neste artigo, vamos explorar mais a fundo o que é o Machine Learning, como ele se diferencia da Inteligência Artificial e como ele pode ser aplicado para melhorar processos e resultados em diversos setores.

Antes de apresentar uma explicação de como o Machine Learning  é utilizado nos negócios e  como funciona sua operação, é necessário, primeiramente, compreender como o algoritmo funciona.  Vamos detalhar abaixo as quatros etapas da operação: 

O programa identifica uma conexão estatística entre duas ações, o que dá uma probabilidade dependendo da frequência com que essas ações ocorrem. Por exemplo, um cliente que compra um produto alimentício de uma categoria específica (X) provavelmente também compraria da categoria Y. Como esse resultado, podemos recomendar a categoria Y aos consumidores que compram da categoria X, pois há 50% de chance, por exemplo,  deles se interessarem por isso.

Para o Machine Learning gerar previsões, os sistemas precisam ser ajustados a um modelo de dados coletados. Como exemplo, vamos supor que queremos categorizar os consumidores por meio de nível de satisfação através dos seus sentimentos (feliz, neutro ou insatisfeito). Ao compilar todas as informações que temos dos clientes e criar uma regra para enquadrá-lo  em uma das categorias, em seguida, com base nas informações o algoritmo poderá classificar os novos consumidores de acordo com o nível de satisfação. 

A aprendizagem supervisionada utiliza um conjunto de treinamento para educar os modelos usando dados que já estão rotulados ou marcados com a resposta correta. Os algoritmos podem ser treinados para categorizar corretamente os dados ou prever resultados. Como resultado, a aprendizagem supervisionada permite que as empresas resolvam problemas do mundo real em escala, como separar o spam do seu e-mail. 

A aprendizagem não supervisionada, avalia e agrupa dados não rotulados, encontrando informações por conta própria. Esses algoritmos descobrem automaticamente padrões ocultos ou agrupamentos de dados. Comparado à aprendizagem supervisionada, os algoritmos de aprendizado não supervisionado podem lidar com problemas mais complicados.

Tem como objetivo treinar os modelos de aprendizado por computador para realizarem escolhas. O computador resolve problemas por tentativa e erro, e pode ser recompensado ou punido para realizar o que o programador desejar. Após uma série de tentativas aleatórias, o computador deve determinar a melhor forma de realizar a tarefa para maximizar a recompensa. Atualmente, o aprendizado por reforço é a melhor maneira de inspirar a criatividade de uma máquina.

O aprendizado de máquina pode ajudar as empresas a converterem os seus dados em insights. O Machine Learning lhe concede avaliações mais abrangentes onde podem avaliar informações e executar diversos cenários potenciais no tamanho e velocidade necessários para tomar o melhor curso de ação, sendo assim, ajudar aos seus usuários a realizarem e tomarem melhores decisões.

Alguns exemplos de Chat bots conhecido popularmente são Alexa, Siri e Google Assistente que são modernos acessíveis a grande maioria dos usuários de smartphones. Eles reagem às solicitações dos usuários através de interações por meio da detecção de uso de palavras-chaves.  

Com uso de dados históricos de preços e outros conjuntos de dados, as empresas podem utilizar o  Machine Learning para certas condições de precificação de serviços.  Esse método de precificação é visto com mais frequência no setor de transporte, como preços de pico no Uber ou de passagens aéreas. O Insight do Machine Learning ajuda as empresas a precificar dinamicamente com base em determinados fatores. 

As soluções de Machine Learning continuarão a integrar mudanças nas operações fundamentais das empresas e se tornarão cada vez mais comuns em nossas vidas cotidianas.

O AutoML simplifica a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para atividades do mundo real. Com o AutoML, qualquer pessoa pode usar modelos e métodos sofisticados de aprendizado de máquina sem conhecimento prévio. O AutoML pode automatizar as seguintes etapas do desenvolvimento do modelo de aprendizado de máquina:

• Melhorar a qualidade dos dados, converter dados não estruturados em dados estruturados;
• Automatizar recursos usando técnicas de aprendizado de máquina para recursos mais flexíveis;
• Extrair características de vários conjuntos de dados para melhorar os resultados e diminuir o tamanho do processamento de dados;
• Algoritmo automático e seleção de hiperparâmetros e entre outros.

Realizar escolhas baseadas em dados é essencial para conduzir as operações da empresa com sucesso. No entanto, com palavras-chave, como “aprendizado de máquina” constantemente circulando em conteúdo relacionado ao setor, pode ser difícil estar informado sobre as mais novas técnicas analíticas que podem ajudar nessas escolhas.