“Eu sei o que você fez no clique passado”

Você sabe o que é machine Learning, famosamente relacionada com a ideia de computadores aprenderem sozinhos a partir de uma grande quantidade de dados que fornecemos no nosso dia a dia? Será que ela impacta em nossas vidas?

Não sabe?

Então fica aqui, que vou te contar tudo o que você precisa saber dessa tecnologia que faz parte das nossas vidas o tempo todo e nem percebemos. Neste artigo veremos:

 

  • O que é Machine Learning;
  • Por que usar a Aprendizagem de Máquina;
  • Exemplos de Aplicações;
  • Machine Learning no seu dia a dia;
  • Aprendizado de Máquina e a Indústria 4.0;
  • 4 Métodos mais populares;
  • Inteligência Artificial x Machine Learning x Deep Learning.

 

O que é machine learning?

 

Machine learning ou Aprendizagem de máquina, como dizemos no português, é um dos ramos da Inteligência Artificial capaz de identificar padrões, tomar decisões, modificar seu comportamento, de forma autônoma, com base na análise de dados e de suas experiências, com o mínimo de interferência humana.

Genericamente falando, o aprendizado de máquina pertence à esfera da Ciência da Computação que possibilita fazer previsões, automatizar repostas e executar tarefas, simulando comportamentos do cérebro humano, por meio de algoritmos de aprendizado, com técnicas de Inteligência Artificial e Big Data.

Esse complexo sistema faz parte do nosso dia a dia. E eu vou te falar como.

Todas as vezes que você usa um serviço de streaming como o Spotify, assiste a séries na Netflix, ou recebe anúncios de produtos baseado em seus interesses, você está recebendo o resultado de uma ampla análise de dados que orientou computadores a aprender por conta própria, suas preferências.

Se você quer saber melhor como isso funciona e outros exemplos vamos seguir, ainda tenho muito pra te contar.

Mas antes quero te dar uma dica. Em sua maioria, grandes empresas de inovação utilizam Metodologias Ágeis para desenvolver e otimizar seus projetos. Então, para você que gostou deste tema e tem vontade de trabalhar em empresas inovadoras, preparamos para você um curso de Introdução ao Agile SCRUM, totalmente GRATUITO.

 

Vamos iniciar nosso aprofundamento conhecendo as vantagens do método, afinal, o termo Machine learning tem aparecido com muita frequência no nosso dia dia e é importante saber o por quê.

 

Por que usar a Aprendizagem de Máquina?

 

Com o avanço da internet passamos a ter um grande volume de dados, formado por nossos comportamentos, preferências e escolhas, que formam o Big data.

A capacidade humana deixa de ser eficiente para tratar todos esses dados e os métodos computacionais se tornam um caminho promissor.

A partir disso o Machine Learning se torna mais evidente, por ser um método capaz de analisar todos esses dados, criar modelos, encontrar estruturas e fazer a automatização de processos e decisões. Veja então quais são os benefícios dessa tecnologia.

 

Eficiência

Os algoritmos inteligentes do aprendizado de máquina conseguem automatizar tarefas e fazer previsões precisas em tempo real, com taxas de assertividade altíssimas, que praticamente excluem o erro humano dos processos, ajudando a reduzir custos e alavancar os resultados positivos.

 

Adaptabilidade 

Por conseguir tratar os dados em tempo real, os algoritmos ajudam a traçar e ajustar as estratégias dos negócios com agilidade, permitindo acompanhar as mudanças aceleradas do mercado.

 

Competitividade

Utilizar machine learning em seu negócio significa poder fazer previsões de mercado com base nos resultados passados, melhorando seu modelo de negócio e suas vantagem em relação aos concorrentes.

 

Segmentação e Conversão de Clientes

Com base na análise dos padrões comportamentais é possível segmentar grupos de clientes que possuem preferências similares, permitindo abordagens de venda individuais para cada grupo, na hora certa e com os produtos certos.

Agora que você já sabe os ganhos imensuráveis que o Aprendizado de Máquina pode trazer, vamos ver alguns exemplos de aplicações.

 

Exemplos de Aplicação do Machine Learning

 

Segurança 

Governos e instituições financeiras têm usado o Machine Learning na cibersegurança para analisar suas múltiplas fontes de dados. Conseguem aumentar a eficiência econômica, detectar fraudes e roubos de identidade.

 

Saúde 

Com o advento dos sensores e wearables, o aprendizado de máquina tem se tornado um grande aliado de médicos na análise dos dados de seus pacientes, ajudando a aperfeiçoar diagnósticos, tratamentos e a prever possíveis alertas de complicações.

 

Marketing e Vendas 

Neste caso a aprendizagem de máquina ajuda a conhecer as preferências de compra e comportamento dos clientes, permitindo a produção de conteúdos e promoções específicos para cada grupo e um caminho de vendas personalizado que gera uma conversão maior para a empresa.

 

Transporte

Sendo referência em identificar padrões a partir da análise de dados, essa tecnologia tem sido primordial na elaboração de rotas mais eficientes e identificação de potenciais problemas.

Percebeu como essa tecnologia influencia na nossa vida, inclusive nos induzindo a tomar decisões e escolher certos produtos e empresas? Tenho mais alguns exemplos de como o machine learning está presente diretamente no seu dia a dia.

 

Machine Learning no seu dia a dia

Estamos sendo observados o tempo todo, a cada clique. Estamos produzindo dados a cada escolha que fazemos na internet, cada movimento de mouse, seleção de conteúdo e produto, e quem faz a análise de todos esses dados para nos proporcionar experiências mais práticas, rápidas e assertivas é o aprendizado de máquina. Veja alguns exemplos:

 

  • Redes Sociais como o Facebook e o Instagram, analisam suas últimas conversas e interações com amigos para selecionar a ordem de exibição de storys e postagens.
  • Lojas com serviços online como Amazon e Mercado Livre observam suas buscas e compras, horários e categorias de produtos para formular anúncios específicos para você e proporcionar compras mais personalizadas.
  • Serviços de transportes e rotas como o Maps conseguem elaborar rotas mais eficientes, com menos riscos de acidentes, roubos de carga, usados tanto por transportadoras como usuários individuais.

Um outro tema que está em alta e é totalmente correlacionado com o que estamos vendo é a Indústria 4.0.

 

Aprendizado de máquina e a Indústria 4.0

A Indústria 4.0, também conhecida como a 4º Revolução Industrial, traz para o “chão de fábrica” a prática das tecnologias digitais, buscando fábricas inteligentes e mais eficientes, baseadas na automação, computação e conectividade.

E isso tem tudo a ver com o nosso tema!

O aprendizado autônomo a partir da análise de dados é de extrema importância pois garante à indústria resultados mais confiáveis que podem ser aplicados de forma integrada por todas as máquinas.

Os robôs autônomos são um bom exemplo. Eles são capazes de realizar tarefas e cumprir objetivos sem a intervenção humana, captando dados do ambiente em que estão para se guiar e “aprender”. Desta forma, podem substituir o trabalho humano em situações de perigo e realizar tarefas repetitivas ou até inviáveis para o ser humano. 

Além de tudo, eles conseguem realizar as atividades de forma mais rápida, segura, reduzindo os custos.

Vamos ver agora 4 métodos mais conhecidos de Aprendizado de máquina que podem ser desenvolvidos.

 

Métodos mais populares de Machine Learning

 

1. Aprendizado Supervisionado

Neste caso o sistema já tem entradas e saídas definidas, ou seja, ele sabe quais são seus problemas e suas respectivas soluções. Desta forma, o algoritmo consegue comparar as respostas reais com as respostas esperadas para encontrar os erros, aprender e fazer os ajustes necessários para chegar ao modelo esperado. Este método é mais utilizado nos casos em que se pode prever prováveis eventos futuros a partir de dados históricos.

 

2. Aprendizado Semi-Supervisionado

Este método segue as mesmas aplicações  do método Supervisionado, porém com uma diferença. Neste caso temos uma grande massa de incertezas alinhada a uma pequena quantidade de dados definidos que irão guiar o aprendizado das máquinas. É muito útil quando os dados conhecidos, ou também chamados de rotulados, têm um custo muito alto para se aplicar o método anterior.

 

3. Aprendizado Não Supervisionado

A aprendizagem não supervisionada, ao oposto da primeira, não recebe nenhuma saída definida, ou seja, não existe uma solução ou resposta correta. A intenção é analisar todos os dados e encontrar alguma semelhança ou estrutura entre eles. É muito utilizado para segmentar grupos que tenham atributos em comum, como por exemplo, perfil de clientes e frequências de compra.

 

4. Aprendizado por Reforço

Diferente de todos os métodos anteriores, este tipo de aprendizagem não possui nenhuma massa de dados inicial.  Neste caso, o algoritmo coleta impressões do ambiente e através de tentativas e erros ajusta seu modelo para melhorar seus resultados de acordo com os retornos positivos e negativos que recebe do ambiente. É muito comum em softwares financeiros, jogos, navegação e robótica.

Por último, mas não menos importante, vamos ver outros dois temas que estão sempre associados ao Machine Learning e que geram muita dúvida. 

 

Inteligência Artificial x Deep Learning x Machine Learning

 

Muitas pessoas acham que aprendizado de máquina, inteligência artificial e deep learning são a mesma coisa, mas apesar de estarem relacionados têm significados diferentes. Saiba o que é cada uma delas.

Inteligência Artificial: Genericamente falando, a IA é a capacidade das máquinas de simular nosso raciocínio, ou seja, imitar algumas características humanas, como tomadas de decisões e reconhecimentos audiovisuais. Pode ser implementada de muitas formas, desde lógicas simples até algoritmos de treinamentos neurais mais complexos.

Machine Learning: O aprendizado de máquina é um dos desdobramentos da Inteligência Artificial. É a capacidade das máquinas aprenderem, se corrigirem e ajustarem modelos a partir de uma grande quantidade de dados, com a mínima interferência humana. Vale dizer que todo método de aprendizagem utiliza IA.

Deep Learning: Também conhecida como Aprendizagem Profunda, é um subconjunto do machine Learning. Trata de redes neurais artificiais que imitam a complexidade e o funcionamento dos neurônios. São utilizadas para soluções complexas e precisas, como reconhecimento de imagem e som.

 

Pronto para a revolução das Máquinas?

 

Como você pôde perceber o machine learning já é parte da nossa vida e essencial em várias ferramentas que utilizamos no nosso dia a dia.

Caso tenha interesse, preparamos um Workshop GRATUITO sobre Inovação e DESIGN THINKING para você continuar sua jornada de desenvolvimento.


workshop gratuito de inovação e design thinking

 

Compartilhe com os amigos e se ficou alguma dúvida, deixe nos comentários.