Machine learning: entenda o que é e por que utilizá-lo

Os computadores recebem inúmeras informações e estímulos diariamente. Isso ocorre ao pesquisar filmes na Netflix, interagir nas redes sociais, usar o Waze para se deslocar e muito mais. É por esse motivo que existe o conceito de machine learning, que possibilita a aprendizagem das máquinas à medida que dados são analisados.

Isto é, você já parou para pensar em como os consumidores atuais, se tornaram cada vez mais exigentes? Assim, se as máquinas fossem desenvolvidas apenas para executar ações específicas, elas teriam muitas limitações. Isso não se alinha mais com o nível de exigência dos consumidores, o que contribuiria para que os negócios perdessem a relevância.

Quer entender mais sobre o que é machine learning, a sua importância e os impactos trazidos para os negócios? Continue a leitura e fique por dentro dessa e de outras informações relevantes sobre o assunto!

O que é machine learning?

Machine learning é uma expressão do inglês que significa aprendizado de máquina. Isto é, da mesma maneira que os humanos precisam potencializar a aprendizagem e aprender a aprender, as máquinas devem fazer o mesmo.

Nesse sentido, elas contam com análise de dados, algoritmos e Inteligência Artificial (IA). Esses recursos ajudam na interpretação de comportamentos e tomada de decisões mais inteligentes com uma menor intervenção humana.

Por exemplo, ao coletar informações a partir de dados de navegação de um usuário, uma máquina traça o perfil de interesses dele. Logo, é possível adotar um sistema de recomendação para exibir ao público itens relacionados.

Assim, sempre que aparecerem anúncios na internet relacionados aos interesses do usuário, lembre-se que é o machine learning por trás. Isso beneficia o consumidor final por ter a experiência otimizada e as lojas virtuais, por elevarem a satisfação do cliente.

Quais são os tipos de machine learning?

Para maior compreensão do conceito de machine learning, é importante acompanhar seus principais diferentes tipos. Saiba mais sobre eles a seguir!

Machine learning supervisionado

Trata-se do aprendizado de máquina conduzido pela intervenção humana. Isto é, um profissional exibe dados para as máquinas, que devem memorizá-los. Assim, elas conseguem entender quando ocorre semelhanças ou discordância com as informações apresentadas, por exemplo.

Esse tipo de machine learning é o mais utilizado, já que as respostas apresentadas nas máquinas são pré-estabelecidas. Dessa maneira, os computadores não precisam ser completamente ensinados para resolver problemas.

Machine learning não supervisionado

Diferentemente da versão apresentada, a machine learning não supervisionada é mais independente, já que não tem ajuda humana. Ou seja, é como se houvesse a confiança de que o computador consegue identificar processos e formular respostas sozinho.

Contudo, isso leva muito mais tempo, se comparada à aprendizagem com intervenção humana. Por essa razão, a machine learning não supervisionado é pouco usual. É como se alguém com pouco conhecimento em uma área estudasse sozinho, em vez de contar com um professor.

Machine learning por reforço

No aprendizado de máquina por reforço a máquina utiliza métodos de tentativas e erros para encontrar uma solução e atingir uma meta. Assim, são oferecidas penalizações ou recompensas, conforme o desempenho dela. Esse é o tipo de técnica comumente usada em games e robótica.

Como escolher o melhor tipo de machine learning?

Agora que você já conhece um pouco das características dos dois tipos de machine learning. Assim, é natural que tenha se perguntar qual é a melhor escolha entre eles. Essa resposta não pode ser padrão, já que depende das necessidades de cada empresa.

Mas, em geral, a escolha do melhor tipo de machine learning deve considerar o volume dos dados, a finalidade da máquina e a estrutura em que será aplicada. De todo modo, o machine learning serve para diferentes objetivos, como classificação de imagem, sistemas de recomendação etc.

Como o machine learning funciona na prática?

Ao longo da leitura, foi possível entender do que se trata o machine learning. Especialmente se ainda restam dúvidas sobre a definição desse conceito, fica mais fácil aprender com exemplos práticos. Confira a seguir!

Sistema de recomendação

Para facilitar a pesquisa e a decisão de consumo dos usuários, o sistema de recomendação sugere produtos relacionados aos interesses e desejos deles. Isso ocorre com auxílio da tecnologia de Inteligência Artificial, análise de dados e algoritmos.

Eles coletam informações deixadas pelos usuários em pesquisas e interações na web. Logo, é possível recomendar conteúdos, produtos e serviços relacionados. Desse modo, empresas podem elevar o Retorno Sobre o Investimento (ROI), engajamento dos clientes e muito mais.

Respostas automáticas

O machine learning também pode ser útil ao fornecer respostas automáticas para os clientes. Isso facilita o atendimento empresarial e melhora a experiência do usuário (UX). Por exemplo, algumas respostas automáticas podem ser ‘’o anexo não chegou’’, a partir da interpretação disso pelas máquinas.

Além disso, também é possível contar com chatbots, que interagem com o público similarmente às interações humanas. Assim, o atendimento se torna instantâneo e rápido, elevando o nível de satisfação do usuário.

Aplicativos de transporte

Para que o preço da corrida e a escolha do motorista seja definida em aplicativos de transporte é necessário contar com a machine learning. Isto é, as máquinas fazem análise de trânsito e da rota, além de mapear os motoristas mais próximos do usuário. Tudo isso ocorre rapidamente e possibilita ao cliente uma melhor experiência de uso.

Qual é a diferença entre machine learning e Inteligência Artificial?

Você pode ter percebido uma relação entre machine learning e Inteligência Artificial, não é à toa que os conceitos costumam ser confundidos. Contudo, IA corresponde a ciência que tenta reproduzir comportamentos humanos nas máquinas. Enquanto, machine learning é uma área da IA que imita a inteligência humana ao aprender com dados.

Qual é a importância da machine learning?

Ao longo da leitura, ficou mais fácil entender a importância da machine learning. Afinal, essa tecnologia facilita o cotidiano dos usuários em atividades que antes demandavam mais tempo.

Além disso, as empresas ganham por satisfazer os clientes e elevar a eficiência das operações. Inclusive, pesquisas da Oracle mostram que 64% dos colaboradores confiam mais em máquinas do que nos gerentes.

Então, conseguiu entender a importância da machine learning e por que ela se tornou tão relevante? Esse conceito eleva o nível de satisfação do público e consequentemente, a vantagem competitiva das empresas.

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