O que eu preciso saber sobre machine learning?

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O mercado tem se aperfeiçoado cada vez mais. Novas tecnologias de automação e aprimoramento das práticas empresariais são desenvolvidas, aprofundadas e aplicadas às rotinas de trabalho, a fim de gerar melhores resultados para o ambiente corporativo.

Uma das mais desenvolvidas e utilizadas atualmente é o machine learning. Aplicada às mais diversas áreas, é uma revolução no processo de automação e, atualmente, é utilizado nas áreas financeiras, cultural, audiovisual, na geração de carros autônomos, na criação de conteúdo, entre outros.

Continue a leitura deste artigo e entenda as razões pelas quais essa metodologia se torna cada vez mais popular, qual a sua importância para os negócios e veja quais são as principais metodologias utilizadas.

O que é machine learning?

Machine learning (em português, aprendizado de máquinas) são conjuntos de protocolos, regras e procedimentos baseados em reconhecimentos de modelo e Inteligência Artificial que orientam computadores — por meio de algoritmos — a tomar decisões inteligentes para a realização de uma tarefa específica.

Outro ponto que a define (e aí entra o ponto do “aprendizado”) é a capacidade de aprender e melhorar com o próprio processo que realiza, a partir de novos inputs — esse talvez seja o importante diferencial da metodologia.

Assim, por meio da capacidade de se aperfeiçoar para a análise de padrões de dados e suas respectivas classificações, o programa pode fazer previsões mais precisas e oferecer soluções e decisões mais efetivas. Ou seja, é o aprendizado pela experiência.

Por que essa metodologia está se tornando cada vez mais popular?

Em um mundo com cada vez mais informações e dados sendo gerados constantemente, precisão e agilidade tornam-se essenciais para se destacar no mercado — e o machine learning é um importante aliado nesse processo.

Outro ponto de destaque é a versatilidade do processo: ele pode ser aplicado às mais diversas áreas de atuação, como finanças, logística, RH, marketing, setor de compras, vendas, entre outros — basta a adequação do algoritmo para as necessidades do setor.

Não são só as empresas de tecnologia que se beneficiam com o uso de machine learning. Todo e qualquer negócio que atue com dados pode utilizá-lo para otimizar processos e auxiliar na tomada de decisões.

Qual é a importância do machine learning para os negócios?

Além do que falamos anteriormente, há ainda uma série de vantagens para as empresas que decidem utilizá-lo nas suas rotinas diárias.

Quer ver um exemplo claro da importância do machine learning para os negócios? Um dos grandes diferenciais competitivos da Netflix no mercado é a capacidade de indicar filmes e séries que podem agradar o usuário com uma margem de erro muito pequena (menos da metade de uma estrela).

Sabe como essas indicações são realizadas? Quando você assiste a determinado conteúdo e o classifica no final, o algoritmo responsável analisa as características principais daquela produção e indica outras que também poderiam agradá-lo. Por meio de tentativa e erro, o mecanismo aperfeiçoa o seu sistema de indicação, tornando-o cada vez mais preciso.

Essa é uma aplicação de machine learning que está no dia a dia de muitos usuários, tornando o serviço da plataforma de streaming atrativo para o assinante e garantindo mais lucro para os responsáveis.

Esse tipo de análise dificilmente seria tão preciso, rápido e com um bom custo-benefício se fosse realizado por meio de analistas humanos, de forma manual. Assim, o uso dessa metodologia pode representar não só agilidade na tomada de decisões, mas quando bem aplicada, torna-se um diferencial competitivo interessante.

Mais um exemplo e que está mais acessível ao dia a dia de qualquer organização: o uso de chatbots para atendimento. A partir de parâmetros preestabelecidos, o algoritmo identifica qual é a dúvida do usuário e oferece a melhor resposta para a solução dele, de forma ágil, eficiente e podendo realizar o atendimento fora do horário comercial, sem acarretar em mais custos com a contratação de novos funcionários, por exemplo.

Outra evidência da importância do machine learning no contexto atual empresarial é a possibilidade de potencializar a produtividade de processos operacionais (análise de dados) com custo reduzido (quando comparamos com a análise manual) e com menor índice de erros.

Afinal, o sistema pode funcionar 24×7, oferece uma mais velocidade de processamento e não conta com falhas humanas no processo. Além disso, contribui positivamente para tomadas de decisão mais eficientes e precisas.

Quais são os principais métodos utilizados?

Para escolher a melhor solução para o seu negócio, é importante compreender quais são os principais métodos utilizados e como eles podem ser úteis para o dia a dia da sua empresa — é possível escolher métodos diferentes a serem aplicados em áreas diversas. Conheça os principais deles.

Aprendizado supervisionado (supervised learning)

Nesse caso, o algoritmo é “treinado” pelo programador que o criou, de forma que o seu aprendizado é feito sob os parâmetros definidos previamente — o que também orienta as decisões a serem realizadas quando se recebe novos dados.

O setor de RH, por exemplo, pode utilizá-lo para análise e triagem de currículos. Ao inserir qual é o perfil dos candidatos que foram aprovados em outros processos seletivos, o algoritmo selecionará quais deles têm um perfil semelhante aos colegas contratados.

Não supervisionado (unsupervised learning)

Nesse método, o aprendizado é realizado automaticamente pelo programa, deixando a seu cargo encontrar padrões e relações entre os inputs recebidos. Normalmente o algoritmo não tinha qualquer conhecimento prévio sobre as características dos dados, tendo autonomia para estabelecer relações e definir as classificações e decisões de acordo com os parâmetros encontrados.

Aprendizado semi-supervisionado

Esse método mescla os dois anteriores, já que é possível a máquina aprender de forma autônoma e também por meio de parâmetros preestabelecidos. Ou seja, ela pode aprender sozinho com alguns dos dados apresentados, mas há regras embutidas pelo programador que devem ser seguidas.

Aprendizado por reforço

Esse modelo normalmente é utilizado mais em robótica e jogos. Seu princípio é norteado por uma noção de “recompensa em longo prazo”. Os algoritmos tentam buscar, como padrão, quais são as ações que o agente deve ter na situação apresentada, de forma a obter um resultado satisfatório.

Um exemplo comum é justamente um usuário aprendendo a jogar. De acordo com o que prossegue, ele é punido ou recompensado, e aprende qual é o melhor caminho a ser seguido, conseguindo atingir o seu objetivo final (zerar o jogo).

O machine learning no ambiente empresarial representou uma revolução para otimizar processos, melhorar tomadas de decisões e garantir agilidade e precisão nas rotinas organizacionais. Ficou alguma dúvida sobre o assunto? Deixe nos comentários.

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