Machine Learning: Entenda o que é e como a sua empresa pode usar

Machine Learning: Entenda o que é e como a sua empresa pode usar

Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é um conceito da tecnologia associado à Inteligência Artificial, que está presente no dia a dia de praticamente todas as pessoas, porém, talvez você ainda não conheça o termo.

Outra coisa muito comum é a confusão entre esses dois conceitos, o machine learning e a inteligência artificial, entretanto, eles não são sinônimos. 

No meio empresarial, esses são apenas alguns, entre os tantos conceitos-chave para a criação de uma base de conhecimento sólida a respeito dos processos digitais, que permitem planejamentos estratégicos e a tomada de decisões assertivas.

Machine learning se refere a um ramo da Inteligência Artificial que trata da automação da construção de modelos analíticos, ou seja, do aprendizado do próprio sistema sobre os dados que recebe por meio de uma análise automatizada.

Dessa forma, ele pode identificar padrões, assim como tomar decisões, com uma necessidade mínima de intervenção humana.

Continue lendo e entenda mais sobre essa tecnologia e quais são suas principais aplicações nos negócios dos mais diversos ramos e segmentos, como uma empresa de monitoramento de alarme ou uma grande siderúrgica. 

Machine Learning e a Inteligência Artificial

Como falamos, o machine learning é uma vertente bem específica da Inteligência Artificial, voltado para o aprendizado do sistema.

Inteligência Artificial é o campo da ciência que visa o desenvolvimento de mecanismos computacionais para mimetizar habilidades humanas, ou seja, basear-se no comportamento humano para a solução de problemas.

E uma das principais características do ser humano é justamente a capacidade de aprender com diferentes situações e aperfeiçoar habilidades com a prática repetida de uma ação. 

Essa tecnologia já vem sendo desenvolvida há um certo tempo, mas o aperfeiçoamento de cálculos complexos com big data, quantidades gigantes de dados, tem trazido novidades exponenciais.

Citando alguns exemplos de sua aplicação, certamente você conhece o Google: desde o famoso mecanismo de buscas até outras tecnologias, como os carros autônomos que estão sendo desenvolvidos por essa gigante da tecnologia, tudo conta o aprendizado de máquina.

Por exemplo, ao digitar no buscador “empacotadora”, existe uma série de contextos para os resultados, mas com o machine learning, o algoritmo pode identificar padrões conforme as buscas anteriores, para direcionar o resultado para máquinas empacotadoras.

Caso as experiências das buscas anteriores tivessem outro contexto, ou seja, o aprendizado fosse diferente, como pesquisas por vagas de emprego e oportunidades de trabalho, certamente o resultado estaria ligado à profissão de empacotador.

É essa compreensão do contexto por analisar diferentes parâmetros e conectá-los, possibilitando uma boa decisão, que traz a otimização da experiência do usuário.

Outro exemplo são as recomendações de plataformas de serviços de streaming, ou mesmo os anúncios patrocinados. Todos contam com algoritmos para direcionar suas indicações conforme o aprendizado da plataforma sobre os gostos e preferências do usuário.

Os sistemas de detecção de fraudes são mais uma aplicação de machine learning, feita em massa e no mundo todo. Não há empresa capitalizada que forneça segurança a seus clientes e ao próprio patrimônio, que não conte com um sistema desse.

Desde uma administradora predial até um sistema bancário, soluções tecnológicas de ponta são empregadas, e isso inclui, obviamente, o aprendizado de máquina.

O Deep Learning e a Mineração de Dados

Em sistemas de segurança, uma abordagem mais específica e muito utilizada, é o Deep Learning, uma aprendizagem profunda em que diferentes camadas neurais de rede processam gigantescas quantidades de dados.

Assim, são capazes de fazer um reconhecimento visual preciso, como de faces ou objetos em vídeos e imagens estáticas. Como você pode ver, machine learning envolve outras tecnologias, como a deep learning e a mineração de dados.

Todas elas compartilham o objetivo de extrair insights próprios a partir de padrões observados e da análise de contexto para a tomada de decisão, mas possuem abordagens diferentes.

A principal característica do Aprendizado de Máquina, é que seu o objetivo mais específico é entender a estrutura dos dados para a definição das lógicas a serem seguidas. 

Já a mineração de dados é um superconjunto de métodos para a extração dos insights. Ela normalmente é uma somatória de aprendizado, métodos estatísticos tradicionais e análises seriais, e está relacionada ao armazenamento e a manipulação de dados.

E o deep learning, como o exemplo de sua principal aplicação, é direcionado para análises que envolvem interações entre redes complexas de dados.

Nesta introdução já demos alguns exemplos das diversas aplicações do machine learning, afinal é um conceito de fácil explicação pelos seus empregos, mas tratar de suas questões técnicas e processos lógicos exige um conhecimento mais profundo do tema.

Vamos agora pontuar outras aplicações, de forma que você possa ter mais ideias sobre como empregar imediatamente essas funcionalidades em sua empresa de calibração de instrumentos, por exemplo, e se beneficiar dessa tecnologia.

Conheça algumas aplicações práticas 

O machine learning, assim como os outros processos da Inteligência Artificial, é o que torna viável a existência de diversos recursos tecnológicos.

Dessa forma, podemos dizer que essa é uma tendência do presente, que já estamos vendo na prática, e esteja certo que seu uso só tende a aumentar e se diversificar ainda mais.

Entre os tipos de serviços e empresas que já o empregam ativamente, incluem-se os diversos segmentos que trabalham com big data, como:

  • Serviços financeiros;
  • Agências governamentais;
  • Operadoras de saúde;
  • Setores de Marketing e vendas;
  • Setores de petróleo, gás e transportes. 

A vantagem competitiva gerada a partir dos insights obtidos em tempo real pela análise automatizada de dados, é gigantesca.

E esses resultados se aplicam também a empresas de pequeno e médio porte, como um negócio especializado em instalação de direção hidraulica, uma vez que se tratam de soluções corporativas.

Banco de dados autônomo

O  machine learning permite automatizar diversas tarefas que eram realizadas por um administrador de banco de dados autônomo. Assim permite que esse profissional possa se dedicar a tarefas mais específicas, além de diminuir o risco de falha humana no processo.

Combate a fraudes em sistemas de pagamento

Infelizmente a prática de fraudes com cartões de crédito e outros meios de pagamento, principalmente online, é um fato constante.

Qualquer organização precisa estar atenta e preparada para lidar com isso, principalmente empresas do modelo B2B, que trabalham com altos valores, como uma transportadora de máquinas.

Como solução, o aprendizado de máquina permite que os sistemas de combate a fraudes possam lidar com diferentes ações e barrar de forma cada vez mais eficaz essas tentativas.

Tradução de textos

A tradução de textos para diferentes idiomas não é um desafio apenas para as pessoas, mas também para as máquinas, então, o machine learning trouxe a solução para essa questão.

Ao fazer uma tradução, além do significado literal de cada termo, é necessário considerar diversos parâmetros, como o contexto, estilos de linguagem e expressões regionais, como as gírias. Assim os tradutores automáticos estão sendo otimizados.

Saiba qual a importância do machine learning

Ao ver sua aplicação nos mais diversos setores do mercado, fica simples entender a importância dessa tecnologia.

Aproveitar essa funcionalidade do mundo moderno nos processos de sua empresa, que pode ser um fabricante de máquina de alinhamento, por exemplo, significa garantir resultados rápidos e o crescimento do negócio.

Com o uso crescente de dados, de alta variedade e volume, o processamento computacional é a forma mais barata, simples e inteligente de tratar, armazenar, analisar e acessar esse contingente. Isso significa rapidez e precisão, independentemente da escala. 

De forma bem prática, podemos dizer que a principal importância do machine learning é sua capacidade e acurácia ao construir modelos que permitem a uma organização, evitar riscos desnecessários e identificar oportunidades de bons negócios.

Considerações finais

Desde uma empresa do segmento de construção civil e sondagem de solo, até empreendedores da saúde, indústria têxtil, empresas de marketing e os demais segmentos, podem e vão se beneficiar do machine learning em seus negócios.

Ainda que já estejamos vendo a aplicação ampla, não só do aprendizado de máquina exclusivamente, mas da Inteligência Artificial como um todo, esse é apenas o começo, e o fato é que em pouco tempo será global.

Se atualmente elas já se mostram impressionantemente úteis, com o passar do tempo e o aumento do fluxo de dados tratados em diferentes períodos, essas tecnologias estarão exponencialmente melhores.

Além disso, as possibilidades tecnológicas têm evoluído diariamente também, e você deve associar à evolução do próprio sistema que acabamos de citar. 

E a tendência para o futuro é essa: novas tecnologias virão para a solução dos mais diversos problemas da sociedade, sejam questões de mercado, produtividade em geral, governabilidade, sustentabilidade e desenvolvimento.Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.

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