Machine Learning: como essa tecnologia pode ajudar nos negócios

O avanço da Inteligência Artificial (IA) já fez surgir diversas aplicações para os negócios. Uma das mais promissoras, criada dentro do cenário da Transformação Digital e que vem sendo amplamente utilizada por todo tipo de empresa, é o machine learning (ML) ou, na tradução para o português, aprendizado de máquina. 

Isso porque, com as ferramentas de ML, é possível fazer com que as máquinas tomem decisões baseadas em análises de dados, de acordo com regras e algoritmos determinados, o que faz com que os programas sejam capazes de não só reconhecer padrões e desenvolver ações em cima disso, como disponibilizar importantes insights para as organizações. Ou seja, é uma forma de adquirir conhecimento estratégico para os negócios, de aperfeiçoar tarefas sem que a tecnologia precise receber instruções explícitas.

Mas por ser uma tecnologia relativamente nova – e extensa, ainda há muitas dúvidas sobre o seu funcionamento e sobre de que forma ela pode contribuir, de fato e na prática, para o crescimento dos negócios. 

Seja na análise de dados, no aperfeiçoamento de tarefas, na automatização de ações, na melhora da experiência do usuário ou para encontrar as mais variadas soluções para o negócio, se a sua empresa procura por um diferencial competitivo no mercado, certamente essa tecnologia tem muito a contribuir. 

Por isso, preparamos esse artigo hoje para nos aprofundarmos um pouco mais sobre o que é machine learning, de que forma essa tecnologia pode ajudar nos negócios e quais os primeiros passos para a implantação.

O que é Machine Leaning 

Sabe quando a Netflix ou o Spotify sugerem filmes, séries, podcasts ou músicas dentro do seu perfil? Isso só é possível graças à Inteligência Artificial e o machine learning.  Eles funcionam a partir de estratégias ancoradas em uma extensa compilação de dados. Mas não são apenas dados demográficos, como idade e sexo, por exemplo. Essas plataformas também acompanham dados de comportamento dos usuários.

Vamos usar o exemplo da Netflix: tudo que fazemos dentro da plataforma, como o tempo que gastamos pesquisando conteúdo, a quantidade de vezes que acessamos, quais categorias escolhemos mais e quanto tempo gastamos avaliando cada uma delas, entre diversos outros exemplos, são transformados em dados. Eles são chamados de data points.

E é através deles que a plataforma constrói cenários perfeitos para os usuários (modelos preditivos) usando machine learning. Esses dados são coletados e utilizados em um novo algoritmo de treino, que são testados com os assinantes através de um teste A/B para conferir a preferência do usuário. A análise dessa estratégia permite descobrir tendências e desenvolver probabilidades para oferecer ao telespectador títulos de acordo com o modelo preditivo. 

Esse é um resumo de como funciona o sistema de recomendação de filmes e séries da Netflix. É apenas um exemplo de aplicação de machine learning para que você entenda como, na prática, essa tecnologia estuda algoritmos com a capacidade de reconhecer padrões e aperfeiçoar a execução de tarefas, chegando a conclusões sem que as máquinas tenham sido especificamente programadas para isso.

Na teoria, machine learning é um campo da Inteligência Artificial que funciona com um conjunto de algoritmos que se baseiam em análises estatísticas para gerar resultados, esses resultados são fruto das descobertas do próprio algoritmo.

É uma tecnologia inovadora, uma área ou uma aplicação da Inteligência Artificial, que permite a automatização de tarefas que antes precisavam, necessariamente, ser realizadas por humanos. Ela permite que as máquinas adquiram conhecimento de maneira autônoma, simulando a nossa inteligência. Mas com a habilidade de realizar, de forma rápida e automática, cálculos matemáticos complexos ao Big Data. Ou seja, machine learning utiliza modelos matemáticos para descobrir esses padrões e prever resultados. 

Funciona assim: em uma sequência de ações precisas são reconhecidos e aplicados padrões para o aprendizado da máquina. E cada sequência ativa um comando. Essa é a forma como a máquina aprende a fazer previsões e reagir de forma inteligente diante das situações, usando a experiência obtida através da base de dados.

Além de serviços, como a Netflix, o Spotfy, o Waze, Google Maps, entre diversos outros, machine learning também vem sendo muito usado para vendas, como para aprender as preferências de usuários e sugerir produtos semelhantes aos que já foram consumidos ou pesquisados anteriormente, como é o caso da Amazon. A plataforma utiliza dados de compra e navegação para sugerir produtos que os clientes possam gostar.

A tecnologia é usada também para diversas análises, como analise de sentimento, para avaliar se os consumidores estão satisfeitos ou não com os serviços e produtos de uma empresa a partir do que eles expõem em redes sociais, por exemplo; ou análise do desempenho dos próprios profissionais, usando dados de ferramentas corporativas de gestão, o que vale também para análise dos processos internos das empresas.

Ou seja, são inúmeras as aplicações, que vão desde soluções simples dentro das empresas até fazer com que carros dirijam sozinhos. 

Separe um tempo para ler também o nosso artigo sobre Como machine learning pode otimizar resultados no marketing digital.

Quais são os primeiros passos para aplicar o machine learning

Agora que você já conhece todos os conceitos de machine learning, o primeiro passo para aplicar essa tecnologia na sua empresa é entender que não existe um padrão a ser seguido, por isso é preciso definir, antes de qualquer coisa, qual problema quer resolver, para, só assim, identificar o método mais adequado, ou seja, o algoritmo que vai ser escolhido. Saber a forma correta de aplicar o machine learning é fundamental para o sucesso nos resultados.

E, apesar do seu sistema “automático”, a máquina vai depender da inteligência humana para fazer o que é “mandado”, a partir da definição do algoritmo certo.

Além disso, como a ferramenta favorece a tomada de decisões e leva a realização de tarefas de forma automática através da interpretação de dados, é preciso ter em mente ainda que quanto mais dados você tiver, melhor, já que machine learning trabalha com o aprendizado a partir deles. Por isso, machine learning é uma tecnologia que está atrelada ao Big Data, porque é esse o conceito que vai oferecer as informações para o machine learning trabalhar.

Portanto, um passo importante na implantação de machine learning em sua empresa é a construção de um conjunto de dados (dataset) de qualidade, com grande volume, para que eles sejam processados e analisados e sejam extraídas as informações relevantes. Além de enriquecer o dataset com dados brutos, variáveis derivadas e hipóteses de negócio.

Outro ponto fundamental é a Inteligência Artificial. Como vimos, machine learning é uma aplicação da IA e, portanto, não existe sem ela. 

Esses são os primeiros e fundamentais passos para começar a implantar machine learning na sua empresa.

Mas se a essa altura você estiver pensando que essa tecnologia é complexa demais e serve apenas para as gigantes, como Amazon e Netflix, lembre que machine learning pode ser aplicada a diversos tipos e tamanhos de negócio. O corretor automático das nossas mensagens ou os bots de atendimento dos sites, por exemplo, utilizam machine learning.

Porque sua empresa deve investir em machine learning

Obter respostas mais precisas para diminuir as chances de erros nos negócios, tomar decisões mais ágeis e assertivas, obter insights e ter mais eficiência nos processos internos estão entre as principais vantagens de trabalhar com tecnologias como machine learning.

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