Segundo a Gartner, empresa global de pesquisa em TI, Machine Learning é o resultado de diversas combinações tecnológicas — de aprendizagem profunda a processamento de linguagem natural, passando por redes neurais e Inteligência Artificial.

Dizendo de uma maneira ainda mais simples, trata-se de um conceito que envolve a aquisição de aprendizado pelas máquinas por conta própria. Abrange um tipo de Inteligência Artificial que possibilita que softwares e hardwares ganhem precisão na previsão de resultados sem que precisem ser explicitamente programados.

Continue lendo para entender na prática o que é Machine Learning, qual relação esse conceito tem com o Analytics e de qual maneira é possível utilizá-lo no seu negócio!

Como funciona o Machine Learning

Os cientistas de dados usam muitos tipos diferentes de algoritmos de aprendizado de máquina para descobrir padrões em volumes exponenciais de dados. Em um nível alto, eles podem ser classificados em dois grupos com base na maneira como “aprendem” para fazer previsões: aprendizado supervisionado e não supervisionado.

Aprendizado supervisionado

O aprendizado de máquina supervisionado é o mais comumente usado. Inclui algoritmos como regressão linear e logística, classificação de várias classes e máquinas de vetores de suporte. É assim chamado porque o cientista de dados atua como um guia para “ensiná-lo” quais conclusões ele deve apresentar.

Esse tipo de aprendizado requer que as saídas possíveis do algoritmo já sejam conhecidas e que os dados usados ​​para “treiná-lo” estejam rotulados com respostas corretas. Por exemplo, um algoritmo de classificação aprenderá a identificar animais depois de ser parametrizado em um conjunto de imagens que estão adequadamente rotuladas com as espécies e algumas características de identificação.

Aprendizado não supervisionado

Por outro lado, o aprendizado de máquina não supervisionado está mais alinhado com o que alguns chamam de “Inteligência Artificial verdadeira” — a ideia de que um computador pode aprender a identificar processos e padrões complexos sem que um ser humano forneça orientação ao longo do caminho.

Embora esse tipo de aprendizado seja bastante complexo para alguns casos de uso empresarial mais simples, ele abre as portas para a solução de problemas que os humanos normalmente não resolveriam.

Alguns exemplos de algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados incluem agrupamento k-means, análise de componente principal e independente e regras de associação.

Não importa qual é a categoria do algoritmo, os processos de Machine Learning serão sempre semelhantes aos de modelagem preditiva e mineração de dados. Ou seja, vão requerer a pesquisa de grandes volumes dados para buscar padrões e ajustar as ações.

Em suma, o objetivo de todos os algoritmos de Machine Learning é estimar um modelo preditivo que melhor se generalize para um tipo particular de dados. Portanto, para resolver um problema por aprendizado de máquina, é preciso ter um grande número de exemplos que podem ser usados ​​pelo algoritmo para entender o comportamento do sistema. Tipos similares de previsões podem ser gerados quando o algoritmo é apresentado com novos exemplos de dados.

Qual a relação entre os conceitos de Machine Learning e de Analytics

O conceito de Machine Learning vem crescendo especialmente nas empresas da chamada “nova economia”, aquelas que estão empreendendo estratégias de transformação digital — criando produtos e serviços virtualizados ou aproveitando deles para ganhar diferenciação e escala.

Neste movimento, o conceito se relaciona intimamente com o Analytics que, em poucas palavras, é o processo de descobrir e comunicar os padrões significativos que podem ser encontrados nos dados. Ou seja, por meio de aplicações como Business Intelligence e CRM, as organizações conseguem realizar análises profundas de grandes quantidades de dados para transformá-las em informações úteis para os seus negócios.

Investindo em Contact Center, com implementação de softwares de análise de fala integrados a aplicativos do tipo “assistente virtual” para detectar padrões de interação e conduzir relacionamentos mais voltados para a experiência do usuário/consumidor.

Assim, ao implementar ferramentas e métodos de Machine Learning e Analytics, as empresas dão um passo importante para aumentar a eficiência, obtendo mais vantagens competitivas e potencializando ainda mais seus lucros.

Alguns exemplos de como o Machine Learning está sendo aplicado nas empresas

Um exemplo bem claro de Machine Learning, que já está incorporado no nosso dia a dia, são os anúncios que recebemos em sites que navegamos após fecharmos uma compra — ou mesmo uma consulta — em uma loja virtual.

Os aplicativos por trás do e-commerce “aprendem” quais são nossos interesses e, a partir disso, personalizam recomendações. Ou seja, o algoritmo “observa” nosso histórico de navegação, entre outros dados, e processa as ações de comunicação e marketing pré-configuradas pelos anunciantes.

A HubSpot, desenvolvedora de sistemas para Inbound Marketing e vendas, usa a tecnologia de aprendizado de máquina e de processamento de linguagem natural em seu sistema interno de gerenciamento de conteúdo para identificar melhor os eventos desencadeadores, atrair clientes em potencial e atender os já conquistados.

A TrademarkVision, líder mundial em reconhecimento de imagem, usa o Machine Learning em sua plataforma para determinar se um novo logotipo é aceitável ou viola as marcas registradas existentes.

Além dessas aplicações típicas de marketing e vendas, já há organizações usando o Machine Learning para detecção inteligente de tentativas de fraude em lojas virtuais, filtragem de spam em caixas de e-mail, detecção de ameaças de segurança em redes de computadores, manutenção preditiva de infraestrutura de TI etc.

Quais são os benefícios práticos de uma estratégia de Machine Learning

Uma pesquisa recente conduzida pelo MIT Technology Review em conjunto com o Google Cloud mostra que o aprendizado de máquina se tornou uma prioridade de TI para muitas das grandes organizações americanas. O estudo afirma que 60% delas já está usando esse conceito de alguma maneira.

Entre as vantagens observadas pelos gestores de TI e negócios que implementam uma estratégia consciente/sistematizada de Machine Learning, destacam-se as seguintes:

  • melhor análise de dados e obtenção de insights relevantes;
  • análise e percepção de riscos e oportunidades mais rápidas;
  • tomadas de decisão com insights detectados em tempo hábil;
  • melhoria da eficiência interna (produtividade e satisfação dos colaboradores);
  • melhor compreensão dos clientes, dos parceiros de negócios e da concorrência.

Como você viu ao longo deste texto, o Machine Learning já é uma realidade no mundo corporativo. É um conceito que pode potencializar o poder analítico das organizações, além de fornecer camadas mais inteligentes de automação de processos, favorecer a competitividade dos negócios.

Se a sua empresa já conta com uma solução de Business Intelligence, poderá combinar esse conjunto de tecnologias com métodos de Analytics para obter insights ainda melhores e elevar resultados em áreas como finanças, produção, marketing e vendas etc.

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