Ao falarmos de Machine Learning, estamos intrinsecamente relacionando o tema aos assuntos de Inteligência Artificial e Big Data. Isso porque Machine Learning faz parte do conceito da AI (Inteligência Artificial), sendo como uma da derivações desta tecnologia. E o processo no qual o Machine Learning está inserido depende basicamente de dados. Está tudo interligado e vamos te mostrar ao longo desse artigo como o aprendizado de uma máquina está cada vez mais presente em nosso dia a dia.

Antes de mais nada, vale a pena contextualizar de que Inteligência Artificial não é um tema tão novo assim na área de tecnologia – até já falamos sobre AI em nosso blog, nesse post aqui. Sua aplicação iniciou na década de cinquenta e só de alguns anos recentes pra cá é que foi ganhando atenção e crescimento exponencial devido a popularização da tecnologia, maior acessibilidade por conta de seus custos estarem cada vez mais em conta e o escalonamento dela. A Inteligência Artificial, se formos explicar de uma forma simplista, vem do conceito de que máquinas podem pensar e se baseiam no comportamento humano para que possam resolver situações. 

Partindo disso, o Machine Learning surge como um conceito dentro do AI. Muitos acabam confundindo os temas e acreditam que sejam a mesma coisa, mas precisamos separar os conceitos: AI parte do princípio de que máquinas pensam e Machine Learning encontra padrões para realizar tarefas que seriam executadas por pessoas. 


Mas na prática, o que faz o Machine Learning?
Podemos afirmar, como humanos, que ganhamos excelência em determinada atividade após repetirmos ela com a maior frequência possível. Quanto mais praticamos determinada ação, mais ágil e preciso ficamos na atividade. Isso acontece com o Machine Learning, que conforme vai ganhando histórico e aprendizado consegue modificar seu comportamento de forma autônoma – mínima interferência humana – com base em experiência. 

Nada mais são do que modelos desenvolvidos com determinado propósito para analisar dados e entregar resultados, sendo em pequena ou grande escala. Esses dados, oriundos da Big Data – um volume extraordinário de informações baseado em comportamento e histórico – provocam uma ação, determinada pela Machine Learning. 


O uso de dados para um objetivo de negócio

Ao trazer o assunto para uma área de negócio, é preciso ter muito claro qual é o objetivo que se tem ao usar determinada informação para provocar uma ação. O uso de dados não pode ser uma definição isolada, precisa fazer parte de uma grande estratégia para que se tenha sucesso e assertividade na ação do Machine Learning.

Isso acontece através de regras definidas que permitem que os computadores tomem decisões a partir de dados inseridos previamente ou cedidos por usuários. Em termos práticos, como exemplo, tendo uma loja virtual de bicicletas, você pode criar predições de seus usuários com base em comportamento que possam orientar que ele está suscetível a realizar a compra de um capacete. Logo, isso deve ser atrelado como uma regra, de forma que o computador possa mapear essa informação e provocar ações estabelecidas em negócio para promover a venda.

Exemplos de Machine Learning
A tecnologia se expressa tanto em momentos do nosso dia a dia, como em ações de cunho estratégico para organizações. Confira abaixo:

  1. Sugestão de conteúdo: o Machine Learning faz uso de algoritmos que, a partir de dados, conseguem entender as preferências do usuário e propor conteúdos que ele tem interesse. Aqui entram as sugestões de seriados, filmes e músicas. Dados de navegação também são fontes de aprendizado para esses algoritmos.

  2. Prevenção de fraudes em serviços financeiros: graças a padrões de informações, o Machine Learning consegue detectar transações fraudulentas de compras e agir para barrar a conclusão da fraude.

  3. Personalização de compra: com base em histórico de compras e navegação, varejistas conseguem criar ações de marketing para promover o produto que o cliente teria maior propensão a realizar uma compra.

  4. Indústria do transporte: o aprendizado de rotas mais eficientes e previsibilidade para provocar o aumento de rentabilidade são maneiras de como a indústria do transporte – transportadoras e transporte público – podem agregar ao setor. 

Chegamos ao momento da larga escala do Machine Learning. Você está preparado?

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