Se você já ouviu falar sobre aprendizado de máquina e está lendo este post é porque quer saber direitinho o que é machine learning, certo?

Pois bem, neste post vamos falar sobre como essa tecnologia vem sendo amplamente utilizada para resolver os mais diversos tipos de problemas do cotidiano, automatizando tarefas, feitas normalmente por humanos, com assertividade e velocidade muito superior à nossa.

Se você tem interesse em saber como essa tecnologia pode ajudar a sua empresa a se destacar no mercado e estar um passo à frente da concorrência, acompanhe este post!

O que é machine learning?

Traduzido também como aprendizado de máquina, machine learning é compreendida como sendo a habilidade do computador em aprender sozinho.

Machine learning é um subcampo da inteligência artificial. É uma tecnologia composta por diversos algoritmos e metodologias que fazem com que os computadores aumentem seu desempenho conforme são alimentados por amostras de dados de todos os tipos e tamanhos.

Essa tecnologia utiliza softwares específicos e permite que seus algoritmos evoluam de forma rápida e eficiente ao longo do tempo de processamento. Com isso, é possível que as máquinas reconheçam padrões e tendências, façam previsões e tomem decisões com um percentual muito alto de assertividade.

As previsões obtidas por meio do aprendizado de máquina são baseadas na análise de modelos de dados, considerando informações históricas e atuais, e simulando a capacidade humana.

Quer ver um processo simples que explica bem o que é machine learning e como ela funciona? Vamos lá!

Imagine uma máquina que foi programada para realizar uma determinada tarefa. Conforme a máquina executa a atividade ela analisa os resultados das ações realizadas e compara-os com os objetivos predefinidos em sua programação.

Considerando parâmetros de qualidade, a máquina consegue detectar as ações bem-sucedidas e as falhas que cometeu. Após toda essa verificação, a máquina entende o comportamento dos dados e aprende se as ações por ela realizadas devem ser repetidas, corrigidas ou aprimoradas, melhorando seu desempenho ao longo do tempo. Simples, não?

Para que o aprendizado de máquina ocorra, um processo de treinamento dos algoritmos deve ser realizado. Nesse processo, são oferecidos ao computador uma quantidade considerável de dados categorizados para que ele treine a aplicação do algoritmo.

Ao final do treino, o algoritmo é submetido a testes de validação com uma nova quantidade de dados, dessa vez desconhecidos para a máquina. É nesse momento que é possível confirmar se o algoritmo pode generalizar o aprendizado e analisar outras fontes de dados com a mesma ou melhor precisão que no momento do treino.

Esse processo faz com que o computador evolua e que seus algoritmos aprendam sozinhos e mais a cada dia, fazendo previsões sobre um grande volume de informações.

Resumidamente, os computadores registram os erros e os acertos, aprendem com eles e seguem evoluindo de forma independente e automática conforme são expostos a novos dados.

O mais importante nisso tudo é que o aprendizado de máquina permite o compartilhamento do conhecimento adquirido por um computador com outros dispositivos e máquinas. O Machine learning está em, praticamente, todos os lugares. Mesmo quando nós não percebemos, a aprendizagem de máquina está agindo!

Qual a aplicabilidade desta tecnologia?

O uso de machine learning possibilita classificar grande quantidade de informações, prever o comportamento de algo em determinadas situações e agrupar dados com ações semelhantes. Tudo é feito com o intuito de automatizar e beneficiar a execução de uma determinada tarefa.

São inúmeras as aplicações dessa tecnologia em nosso cotidiano. Você mesmo já deve conhecer alguma coisa que utiliza o aprendizado de máquina. Veremos algumas delas a seguir!

Ofertas e recomendações online

Nesse contexto destacam-se as redes sociais, com as sugestões de amizades e feed de notícias do Facebook e também com a possibilidade de saber o que os seus clientes dizem sobre sua empresa no Twitter.

As sugestões de compra da Amazon e as sugestões de séries e filmes da Netflix são outros bons exemplos de aprendizado de máquina, pois são constituídas de algoritmos treinados para entender o comportamento das pessoas e generalizar resultados.

Carros autônomos

Incluem-se aqui carros de passeio, táxis e caminhões. Esses veículos não precisam de motoristas para se locomoverem, eles dirigem sozinhos! Eles saem de fábrica configurados com rotas pré-determinadas e podem reconhecer sinais de trânsito fechados e alguns obstáculos que possam surgir em sua frente, tomando as providências cabíveis.

Outros exemplos

Existem ainda outros exemplos do uso de machine learning que são muito importantes para as pessoas e para as empresas, veja só:

  • aplicativos que identificam quem é a pessoa na foto;

  • resultados de pesquisa em motores de busca na web;

  • celulares capazes de reconhecer a voz humana;

  • assistente virtual — como o Google Assistant e a Siri, da Apple;

  • aplicativos de tradução automática;

  • aplicativos que sugerem a melhor rota para um carro chegar ao destino desejado;

  • software de detecção de tumores, fraturas e riscos médicos;

  • filtragem de spams nos e-mails;

  • software antivírus que identificam códigos maliciosos no meio de dados limpos;

  • softwares de investimentos que podem prever se as ações de uma empresa vão subir ou cair na bolsa de valores;

  • supercomputadores — como o Watson da IBM.

Quais os benefícios dessa tecnologia para a gestão empresarial?

Boa parte da vantagem competitiva que grandes e até pequenas empresas têm conseguido atualmente é devido a utilização de práticas de machine learning em seus negócios.

Com o grande volume e variedade de dados ao alcance de todos e os recursos computacionais cada vez mais poderosos e acessíveis é possível analisar automaticamente diversas fontes de dados. Dessa forma, com o aprendizado de máquina fica mais fácil analisar padrões e fazer previsões sobre os dados.

Essas análises oferecem ao gestor informações estratégicas de alto valor e em tempo real, auxiliando-o na tomada de decisão e em ações mais efetivas, identificando riscos e oportunidades de negócio.

Com o machine learning é possível detectar a probabilidade de que algo aconteça nos negócios da empresa considerando, para isso, dados históricos e atuais, melhorando a avaliação sobre o futuro da organização.

Cada vez mais as empresas estão se especializando nessa área e buscando parceiros de negócios especializados para poderem aumentar o diferencial competitivo de seus produtos e serviços.

Com o aprendizado de máquina as empresas conseguem, por exemplo, oferecer aos seus consumidores produtos e serviços mais personalizados proporcionando uma melhor experiência para o usuário.

São muitos os benefícios do machine learning para as empresas, elencamos aqui alguns deles:

  1. personalização de produtos e serviços oferecidos aos clientes;

  2. fidelização e aumento da satisfação dos clientes;

  3. automatização do trabalho e aumento da produtividade;

  4. redução de custos operacionais;

  5. previsão de estoque e recursos de fábrica;

  6. previsão de demandas;

  7. previsão de falhas em equipamentos e antecipação de manutenções;

  8. aceleração do processo de recrutamento e seleção de funcionários;

  9. melhoramento das ações e investimentos em marketing;

  10. criação de novos modelos de precificação;

  11. detecção de invasão em redes de computadores;

  12. implementação de melhorias em segurança de TI e análise dinâmica de riscos.

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