Talvez você nem se dê conta, mas tem aproveitado os profundos benefícios do aprendizado de máquina há vários anos. Mas o que é aprendizado de máquina?, você pode se perguntar. Este é um termo que se tornou cada vez mais comum, mesmo que muitas pessoas ainda não saibam o que é ou para que serve o aprendizado de máquina nos negócios.
A verdade é que muitos de nós achariam incrivelmente difícil ou desafiador passar um dia inteiro sem usar pelo menos um serviço online ou aplicativo que é fortemente impulsionado por ele. Apenas um punhado de indivíduos com conhecimento técnico sabe e entende completamente o papel desses conjuntos de dados e algoritmos na ciência de dados.
Neste artigo, a resposta para a pergunta ‘o que é aprendizado de máquina?’ será fornecida, assim como o uso do aprendizado de máquina nos negócios.
O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina pode ser considerado a principal subárea da IA (Inteligência Artificial). Essas aplicações aprendem com dados ou experiência como os humanos, sem qualquer programação direta.
Quando expostas a dados totalmente novos, essas aplicações aprendem, começam a crescer, mudar e, eventualmente, se desenvolvem sozinhas. Em outras palavras; os computadores encontram informações muito mais perspicazes – com o aprendizado de máquina – sem que lhes digam precisamente onde procurar. Em vez disso, os computadores fazem isso alavancando fortemente algoritmos que aprendem com dados em um processo altamente interativo.
Embora o conceito dessa linguagem exista desde a época da Segunda Guerra Mundial – pense na Máquina Enigma – a capacidade de automatizar aplicações de cálculos matemáticos complexos em Big Data tem ganhado impulso progressivamente nos últimos anos.
Em um nível muito mais alto, o aprendizado de máquina é a capacidade fundamental de se adaptar favoravelmente a novos dados por meio de iterações. Em um nível básico, as aplicações aprendem com cada computação e transação anterior e também usam o que é conhecido como ‘reconhecimento de padrões’ para produzir resultados informados e confiáveis.
Agora que você entende um pouco sobre aprendizado de máquina, vamos prosseguir para aprender como ele funciona.
Como funciona o aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina, sem dúvida, se tornou uma das entidades mais eletrizantes da inteligência artificial. Ele cumpre devidamente a tarefa de aprender com dados confiáveis com entradas específicas para a máquina.
No entanto, é vitalmente importante entender precisamente o que faz o aprendizado de máquina funcionar, bem como como qualquer pessoa pode usar o aprendizado de máquina nos negócios.
O processo de aprendizado de máquina começa com a entrada de dados de treinamento de qualidade no algoritmo selecionado. Dados de treinamento referem-se a dados conhecidos – ou desconhecidos – usados para desenvolver o algoritmo final de aprendizado de máquina.
Para verificar se o algoritmo funciona perfeitamente e corretamente, novos dados de entrada são inseridos diretamente no algoritmo de aprendizado de máquina. A previsão, assim como os resultados, serão então verificados.
Se a previsão não for o esperado, o algoritmo é retreinado várias vezes até que a saída desejada seja descoberta. Isso permite que o algoritmo de aprendizado de máquina aprenda sozinho a cada ponto e também gere a resposta mais ideal que finalmente aumentará em precisão com o tempo.
Tipos de aprendizado de máquina
O aprendizado de máquina é um tanto complicado em si mesmo, e é por isso que foi dividido em duas áreas principais: aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado.
Cada uma dessas áreas vem com um propósito específico, bem como uma ação dentro do aprendizado de máquina. Cada uma produz resultados diferentes e específicos e também utiliza inúmeras formas de dados.
Cerca de 70% do aprendizado de máquina é supervisionado, enquanto o aprendizado não supervisionado varia de 10 a 12%. Outro método de aprendizado de máquina – que geralmente é menos usado – é o aprendizado por reforço.
O aprendizado semissupervisionado também não é muito popular. Mas será brevemente abordado.
Vamos dar uma olhada em cada tipo de aprendizado de máquina:
Aprendizado supervisionado
Neste tipo de aprendizado de máquina, dados rotulados ou conhecidos são usados para os dados de treinamento. Como a informação já é conhecida, o aprendizado é consequentemente supervisionado ou direcionado para uma execução bem-sucedida.
Os dados de entrada passam por esses algoritmos e geralmente são usados para treinar o modelo. Assim que o modelo estiver totalmente treinado, com base nos dados conhecidos, você pode então inserir dados desconhecidos no modelo e obter novas respostas.
Os principais algoritmos atualmente usados para aprendizado supervisionado incluem:
- Regressão linear
- Regressão polinomial
- Regressão logística
- K-vizinhos mais próximos
- Árvores de decisão
- Floresta aleatória
- Naive Bayes
Vamos verificar o próximo aspecto do aprendizado de máquina: aprendizado não supervisionado.
Aprendizado não supervisionado
Aqui, os dados de treinamento não são rotulados e desconhecidos; isso significa que ninguém nunca viu os dados antes de agora. Sem esse aspecto de dados conhecidos, a entrada não pode ser totalmente guiada para o algoritmo. É daí que se origina o termo não supervisionado.
Os dados são inseridos no algoritmo da máquina e são então usados para treinar o modelo. O modelo treinado faz o seu melhor para pesquisar os dados e, em seguida, fornece a resposta desejada.
Neste caso particular, é muito parecido com o algoritmo fazendo o seu melhor para quebrar um código como a Máquina Enigma, mas sem o envolvimento da mente humana, apenas uma máquina.
Os principais algoritmos atualmente usados para aprendizado não supervisionado incluem:
- Fuzzy means
- Apriori
- Mínimos quadrados parciais
- K-means clustering
- Decomposição de valor singular
- Análise de componentes principais
- Clustering hierárquico
Aprendizado semissupervisionado
O conjunto de dados contém dados não estruturados e estruturados que guiam os algoritmos no caminho para tirar conclusões independentes.
A combinação desses tipos de dados em um conjunto de dados de treinamento permite que os algoritmos de aprendizado de máquina aprendam ou descubram dados não rotulados.
Aprendizado por reforço
Como os tipos convencionais de análise de dados, o algoritmo concebe dados por meio de um processo de tentativa e erro. Em seguida, decide qual ação específica resultará em recompensas muito maiores.
Três componentes principais constituem o aprendizado por reforço: o agente, o ambiente e as ações. O agente refere-se ao tomador de decisões ou aprendiz. O ambiente inclui tudo mais com que o agente interage, enquanto as ações são precisamente o que o agente faz.
O aprendizado por reforço ocorre quando o agente escolhe ações que aumentam a recompensa esperada durante um período específico. Isso é mais fácil de alcançar, especialmente quando o agente está trabalhando dentro de estruturas de políticas sólidas.
Por que o aprendizado de máquina é importante no mundo de hoje
O aprendizado de máquina, assim como a mineração de dados – que é um componente dele – são ferramentas vitais no processo de obter insights de conjuntos de dados massivos mantidos por pesquisadores e empresas hoje.
Existem duas razões principais para isso:
- A escala dos dados: As organizações enfrentam continuamente variedades de dados e volumes massivos que precisam ser fortemente processados. O poder de processamento está prontamente disponível e muito mais eficiente. Modelos que podem ser facilmente programados para processar dados de forma independente e não assistida, determinar conclusões e identificar padrões são inestimáveis.
- Descobertas inesperadas: Como os algoritmos de aprendizado de máquina se atualizam sem controle externo, a precisão analítica melhora significativamente a cada execução, pois se ensina continuamente a partir dos conjuntos de dados que analisa. A natureza iterativa do aprendizado é valiosa e única, pois ocorre sem qualquer intervenção humana. Isso proporciona a capacidade de revelar insights ocultos sem ser particularmente programado para isso.
Quem usa aprendizado de máquina?
As empresas alavancam algoritmos para classificar dados e também otimizar as operações de negócios, embora isso não seja algo novo.
A alavancagem de algoritmos se estende além dos modelos de marketing digital, como aplicativos ou serviços da web. Também se estende a qualquer setor ou organização onde os dados são coletados, e isso inclui o seguinte:
- Serviços financeiros
- Saúde
- Marketing e vendas
- Petróleo e gás
- Governo
- Transporte
- Varejo físico
- Amazon, Facebook, Google e Netflix usam algoritmos de máquina para impulsionar recomendações, pesquisas, publicidade direcionada e muito mais há mais de uma década.
- O Uber Eats, por exemplo, compartilhou em um artigo do GeekWire que a organização usa aprendizado de máquina e mineração de dados para estimar os tempos de entrega.
Uso do aprendizado de máquina nos negócios
As empresas sempre se beneficiarão de aplicativos que podem ajudar a coletar, organizar, interpretar e usar grandes quantidades de dados.
De acordo com a Harvard Business Review, o aprendizado de máquina – que facilitará a descoberta de padrões e automatizará a extração de valor em várias áreas – se baseará na revolução da inteligência de negócios dos últimos anos.
Os dados impulsionarão progressivamente uma economia em tempo real, onde os recursos serão mobilizados de forma ainda mais eficiente. E a produção de bens e serviços se tornará disponível quando solicitada, com taxas de falha muito menores e melhor previsibilidade.
Nos próximos parágrafos, você descobrirá o uso do aprendizado de máquina nos negócios:
Análise de dados de vendas
As funções de vendas se beneficiaram do crescimento significativo nos dados focados em vendas, graças ao aumento geral da interação digital. As equipes de vendas agora podem aproveitar as métricas obtidas de plataformas de mídia social, visitas a sites e testes A/B.
No entanto, apesar da disponibilidade de tantos dados que as equipes de vendas precisam analisar, elas geralmente são sobrecarregadas pelo tempo e pela análise necessários para identificar os insights necessários.
Graças ao aprendizado de máquina, este último pode acelerar todo o processo de descoberta até mesmo dos dados ou informações mais valiosos. O aprendizado de máquina faz a maior parte do trabalho pesado, especialmente no processo demorado de revisão de todos os dados de vendas. Ele também pode ajudá-lo com a maior parte da análise que uma equipe de vendas precisa realizar.
Detecção de atividades suspeitas e fraudes
De acordo com pesquisas, a organização média perde até 5% de sua receita para fraudes a cada ano. É aqui que o aprendizado de máquina e a inteligência artificial podem ajudá-lo a minimizar esses números.
O aprendizado de máquina pode ajudá-lo a construir modelos baseados em transações históricas, informações de redes sociais, máquinas e outros dados para desenvolver padrões que podem ajudar na detecção oportuna de outliers, anomalias e exceções.
Por exemplo, os bancos usam dados históricos para construir algoritmos baseados principalmente em atividades fraudulentas anteriores. Isso significa que sempre que atividades fraudulentas relacionadas forem repetidas, os algoritmos ajudariam a identificar o comportamento fraudulento.
O PayPal tem feito precisamente isso há mais de 10 anos. A organização processa até US$ 10.000 por segundo e gerou até 4,9 bilhões de pagamentos em 2015 em aproximadamente 202 países.
Isso explica o grave risco a que o PayPal está propenso a cada segundo. O que muitos usuários do principal processador de pagamentos não sabem é que o PayPal, juntamente com seus matemáticos e cientistas de dados, utiliza um motor de inteligência artificial próprio para combater qualquer atividade fraudulenta.
Recomendações de produtos
Todo cliente que frequenta empresas de varejo online adora recomendações personalizadas que lhe são entregues. Isso ocorre porque melhora significativamente suas experiências de compra e também oferece uma maneira de vender ainda mais produtos.
Embora a Amazon tenha sido a primeira plataforma a introduzir algoritmos para impulsionar os processos de recomendação de produtos, as ferramentas de aprendizado de máquina aumentaram significativamente o que os proprietários de comércio eletrônico podem fazer.
Isso mostra que gigantes do comércio eletrônico como Alibaba, Amazon, etc., aderiram à onda do aprendizado de máquina. O Alibaba criou o que é conhecido como ‘Cérebro do Comércio Eletrônico’, o mecanismo de recomendação de produtos alimentado por aprendizado de máquina. Isso ajudou o varejista a aumentar consideravelmente as receitas simplesmente populando bilhões de páginas de recomendação de produtos personalizados.
Planejamento de carreira
O aprendizado de máquina também pode auxiliar na orientação adequada e recomendar aos funcionários a escolha de trajetórias de carreira que, eventualmente, levariam ao aumento da retenção, satisfação e desempenho.
Processamento de linguagem natural (PNL)
Existem várias funções onde seria ótimo ter um substituto para cuidar de tarefas tediosas ou entediantes. Isso inclui atendimento ao cliente, suporte técnico, help desks, etc.
Graças à capacidade do PNL (processamento de linguagem natural) do aprendizado de máquina, os computadores agora podem assumir o controle. Isso ocorre porque o processamento de linguagem natural oferece métodos de tradução automatizados entre linguagens humanas e de computador.
O aprendizado de máquina se concentra principalmente em escolhas de palavras, gírias, contexto, jargão, significado, bem como outras nuances vagas e indistintas nas línguas humanas. Isso o torna ainda mais humano em suas respostas.
É essa capacidade que os chatbots aproveitam e servem como comunicadores no lugar de humanos em múltiplas funções. O processamento de linguagem natural também se aplica a situações em que há necessidade de dissecar informações complexas, incluindo relatórios de pesquisa e contratos.
Gerenciamento de drones
O aprendizado de máquina pode contribuir para a inspeção oportuna de edifícios ou estruturas comerciais usando drones. Os drones podem facilmente clicar em imagens que podem ser analisadas para qualquer degradação ou rachaduras.
A esta altura, você tem a resposta para as perguntas: o que é aprendizado de máquina? E você já tem uma ideia do uso disso nos negócios.
Os algoritmos de aprendizado de máquina são atualmente usados globalmente em quase todos os setores principais. E isso inclui negócios, finanças, transporte, agricultura, governo, marketing e segurança cibernética.
A rápida adoção da linguagem de máquina em diversos setores fala do valor da ciência de dados em geral – e do aprendizado de máquina em particular – que ela cria.
Totalmente munidas de vastos insights de conjuntos de dados massivos – que geralmente ocorrem em tempo real – as empresas podem operar de forma muito mais eficiente e acabar ganhando uma vantagem competitiva.