Talvez voc\u00ea nem se d\u00ea conta, mas tem aproveitado os profundos benef\u00edcios do aprendizado de m\u00e1quina h\u00e1 v\u00e1rios anos. Mas o que \u00e9 aprendizado de m\u00e1quina?, voc\u00ea pode se perguntar. Este \u00e9 um termo que se tornou cada vez mais comum, mesmo que muitas pessoas ainda n\u00e3o saibam o que \u00e9 ou para que serve o aprendizado de m\u00e1quina nos neg\u00f3cios.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
A verdade \u00e9 que muitos de n\u00f3s achariam incrivelmente dif\u00edcil ou desafiador passar um dia inteiro sem usar pelo menos um servi\u00e7o online ou aplicativo que \u00e9 fortemente impulsionado por ele. Apenas um punhado de indiv\u00edduos com conhecimento t\u00e9cnico sabe e entende completamente o papel desses conjuntos de dados e algoritmos na ci\u00eancia de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Neste artigo, a resposta para a pergunta \u2018o que \u00e9 aprendizado de m\u00e1quina?\u2019 ser\u00e1 fornecida, assim como o uso do aprendizado de m\u00e1quina nos neg\u00f3cios.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
O aprendizado de m\u00e1quina pode ser considerado a principal sub\u00e1rea da IA (Intelig\u00eancia Artificial). Essas aplica\u00e7\u00f5es aprendem com dados ou experi\u00eancia como os humanos, sem qualquer programa\u00e7\u00e3o direta.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Quando expostas a dados totalmente novos, essas aplica\u00e7\u00f5es aprendem, come\u00e7am a crescer, mudar e, eventualmente, se desenvolvem sozinhas. Em outras palavras; os computadores encontram informa\u00e7\u00f5es muito mais perspicazes \u2013 com o aprendizado de m\u00e1quina \u2013 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.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Embora o conceito dessa linguagem exista desde a \u00e9poca da Segunda Guerra Mundial \u2013 pense na M\u00e1quina Enigma \u2013 a capacidade de automatizar aplica\u00e7\u00f5es de c\u00e1lculos matem\u00e1ticos complexos em Big Data tem ganhado impulso progressivamente nos \u00faltimos anos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Em um n\u00edvel muito mais alto, o aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 a capacidade fundamental de se adaptar favoravelmente a novos dados por meio de itera\u00e7\u00f5es. Em um n\u00edvel b\u00e1sico, as aplica\u00e7\u00f5es aprendem com cada computa\u00e7\u00e3o e transa\u00e7\u00e3o anterior e tamb\u00e9m usam o que \u00e9 conhecido como \u2018reconhecimento de padr\u00f5es\u2019 para produzir resultados informados e confi\u00e1veis.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Agora que voc\u00ea entende um pouco sobre aprendizado de m\u00e1quina, vamos prosseguir para aprender como ele funciona.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n
Como funciona o aprendizado de m\u00e1quina?<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n O aprendizado de m\u00e1quina, sem d\u00favida, se tornou uma das entidades mais eletrizantes da intelig\u00eancia artificial. Ele cumpre devidamente a tarefa de aprender com dados confi\u00e1veis com entradas espec\u00edficas para a m\u00e1quina.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n No entanto, \u00e9 vitalmente importante entender precisamente o que faz o aprendizado de m\u00e1quina funcionar, bem como como qualquer pessoa pode usar o aprendizado de m\u00e1quina nos neg\u00f3cios.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n O processo de aprendizado de m\u00e1quina come\u00e7a com a entrada de dados de treinamento de qualidade no algoritmo selecionado. Dados de treinamento referem-se a dados conhecidos \u2013 ou desconhecidos \u2013 usados para desenvolver o algoritmo final de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Para verificar se o algoritmo funciona perfeitamente e corretamente, novos dados de entrada s\u00e3o inseridos diretamente no algoritmo de aprendizado de m\u00e1quina. A previs\u00e3o, assim como os resultados, ser\u00e3o ent\u00e3o verificados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Se a previs\u00e3o n\u00e3o for o esperado, o algoritmo \u00e9 retreinado v\u00e1rias vezes at\u00e9 que a sa\u00edda desejada seja descoberta. Isso permite que o algoritmo de aprendizado de m\u00e1quina aprenda sozinho a cada ponto e tamb\u00e9m gere a resposta mais ideal que finalmente aumentar\u00e1 em precis\u00e3o com o tempo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Tipos de aprendizado de m\u00e1quina<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n O aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 um tanto complicado em si mesmo, e \u00e9 por isso que foi dividido em duas \u00e1reas principais: aprendizado supervisionado e aprendizado n\u00e3o supervisionado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Cada uma dessas \u00e1reas vem com um prop\u00f3sito espec\u00edfico, bem como uma a\u00e7\u00e3o dentro do aprendizado de m\u00e1quina. Cada uma produz resultados diferentes e espec\u00edficos e tamb\u00e9m utiliza in\u00fameras formas de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Cerca de 70% do aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 supervisionado, enquanto o aprendizado n\u00e3o supervisionado varia de 10 a 12%. Outro m\u00e9todo de aprendizado de m\u00e1quina \u2013 que geralmente \u00e9 menos usado \u2013 \u00e9 o aprendizado por refor\u00e7o.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n O aprendizado semissupervisionado tamb\u00e9m n\u00e3o \u00e9 muito popular. Mas ser\u00e1 brevemente abordado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Vamos dar uma olhada em cada tipo de aprendizado de m\u00e1quina:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Aprendizado supervisionado<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Neste tipo de aprendizado de m\u00e1quina, dados rotulados ou conhecidos s\u00e3o usados para os dados de treinamento. Como a informa\u00e7\u00e3o j\u00e1 \u00e9 conhecida, o aprendizado \u00e9 consequentemente supervisionado ou direcionado para uma execu\u00e7\u00e3o bem-sucedida.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Os dados de entrada passam por esses algoritmos e geralmente s\u00e3o usados para treinar o modelo. Assim que o modelo estiver totalmente treinado, com base nos dados conhecidos, voc\u00ea pode ent\u00e3o inserir dados desconhecidos no modelo e obter novas respostas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Os principais algoritmos atualmente usados para aprendizado supervisionado incluem:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Vamos verificar o pr\u00f3ximo aspecto do aprendizado de m\u00e1quina: aprendizado n\u00e3o supervisionado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Aprendizado n\u00e3o supervisionado<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Aqui, os dados de treinamento n\u00e3o s\u00e3o rotulados e desconhecidos; isso significa que ningu\u00e9m nunca viu os dados antes de agora. Sem esse aspecto de dados conhecidos, a entrada n\u00e3o pode ser totalmente guiada para o algoritmo. \u00c9 da\u00ed que se origina o termo n\u00e3o supervisionado.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Os dados s\u00e3o inseridos no algoritmo da m\u00e1quina e s\u00e3o ent\u00e3o usados para treinar o modelo. O modelo treinado faz o seu melhor para pesquisar os dados e, em seguida, fornece a resposta desejada.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Neste caso particular, \u00e9 muito parecido com o algoritmo fazendo o seu melhor para quebrar um c\u00f3digo como a M\u00e1quina Enigma, mas sem o envolvimento da mente humana, apenas uma m\u00e1quina.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Os principais algoritmos atualmente usados para aprendizado n\u00e3o supervisionado incluem:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Aprendizado semissupervisionado<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n O conjunto de dados cont\u00e9m dados n\u00e3o estruturados e estruturados que guiam os algoritmos no caminho para tirar conclus\u00f5es independentes.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n A combina\u00e7\u00e3o desses tipos de dados em um conjunto de dados de treinamento permite que os algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina aprendam ou descubram dados n\u00e3o rotulados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Aprendizado por refor\u00e7o<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Como os tipos convencionais de an\u00e1lise de dados, o algoritmo concebe dados por meio de um processo de tentativa e erro. Em seguida, decide qual a\u00e7\u00e3o espec\u00edfica resultar\u00e1 em recompensas muito maiores.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Tr\u00eas componentes principais constituem o aprendizado por refor\u00e7o: o agente, o ambiente e as a\u00e7\u00f5es. O agente refere-se ao tomador de decis\u00f5es ou aprendiz. O ambiente inclui tudo mais com que o agente interage, enquanto as a\u00e7\u00f5es s\u00e3o precisamente o que o agente faz.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n O aprendizado por refor\u00e7o ocorre quando o agente escolhe a\u00e7\u00f5es que aumentam a recompensa esperada durante um per\u00edodo espec\u00edfico. Isso \u00e9 mais f\u00e1cil de alcan\u00e7ar, especialmente quando o agente est\u00e1 trabalhando dentro de estruturas de pol\u00edticas s\u00f3lidas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Por que o aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 importante no mundo de hoje<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n O aprendizado de m\u00e1quina, assim como a minera\u00e7\u00e3o de dados \u2013 que \u00e9 um componente dele \u2013 s\u00e3o ferramentas vitais no processo de obter insights de conjuntos de dados massivos mantidos por pesquisadores e empresas hoje.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Existem duas raz\u00f5es principais para isso:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Quem usa aprendizado de m\u00e1quina?<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n As empresas alavancam algoritmos para classificar dados e tamb\u00e9m otimizar as opera\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cios, embora isso n\u00e3o seja algo novo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n A alavancagem de algoritmos se estende al\u00e9m dos modelos de marketing digital, como aplicativos ou servi\u00e7os da web. Tamb\u00e9m se estende a qualquer setor ou organiza\u00e7\u00e3o onde os dados s\u00e3o coletados, e isso inclui o seguinte:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Uso do aprendizado de m\u00e1quina nos neg\u00f3cios<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n As empresas sempre se beneficiar\u00e3o de aplicativos que podem ajudar a coletar, organizar, interpretar e usar grandes quantidades de dados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n De acordo com a Harvard Business Review, o aprendizado de m\u00e1quina \u2013 que facilitar\u00e1 a descoberta de padr\u00f5es e automatizar\u00e1 a extra\u00e7\u00e3o de valor em v\u00e1rias \u00e1reas \u2013 se basear\u00e1 na revolu\u00e7\u00e3o da intelig\u00eancia de neg\u00f3cios dos \u00faltimos anos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Os dados impulsionar\u00e3o progressivamente uma economia em tempo real, onde os recursos ser\u00e3o mobilizados de forma ainda mais eficiente. E a produ\u00e7\u00e3o de bens e servi\u00e7os se tornar\u00e1 dispon\u00edvel quando solicitada, com taxas de falha muito menores e melhor previsibilidade.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Nos pr\u00f3ximos par\u00e1grafos, voc\u00ea descobrir\u00e1 o uso do aprendizado de m\u00e1quina nos neg\u00f3cios:<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n An\u00e1lise de dados de vendas<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n As fun\u00e7\u00f5es de vendas se beneficiaram do crescimento significativo nos dados focados em vendas, gra\u00e7as ao aumento geral da intera\u00e7\u00e3o digital. As equipes de vendas agora podem aproveitar as m\u00e9tricas obtidas de plataformas de m\u00eddia social, visitas a sites e testes A\/B.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n No entanto, apesar da disponibilidade de tantos dados que as equipes de vendas precisam analisar, elas geralmente s\u00e3o sobrecarregadas pelo tempo e pela an\u00e1lise necess\u00e1rios para identificar os insights necess\u00e1rios.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Gra\u00e7as ao aprendizado de m\u00e1quina, este \u00faltimo pode acelerar todo o processo de descoberta at\u00e9 mesmo dos dados ou informa\u00e7\u00f5es mais valiosos. O aprendizado de m\u00e1quina faz a maior parte do trabalho pesado, especialmente no processo demorado de revis\u00e3o de todos os dados de vendas. Ele tamb\u00e9m pode ajud\u00e1-lo com a maior parte da an\u00e1lise que uma equipe de vendas precisa realizar.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Detec\u00e7\u00e3o de atividades suspeitas e fraudes<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n De acordo com pesquisas, a organiza\u00e7\u00e3o m\u00e9dia perde at\u00e9 5% de sua receita para fraudes a cada ano. \u00c9 aqui que o aprendizado de m\u00e1quina e a intelig\u00eancia artificial podem ajud\u00e1-lo a minimizar esses n\u00fameros.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n O aprendizado de m\u00e1quina pode ajud\u00e1-lo a construir modelos baseados em transa\u00e7\u00f5es hist\u00f3ricas, informa\u00e7\u00f5es de redes sociais, m\u00e1quinas e outros dados para desenvolver padr\u00f5es que podem ajudar na detec\u00e7\u00e3o oportuna de outliers, anomalias e exce\u00e7\u00f5es.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Por exemplo, os bancos usam dados hist\u00f3ricos 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.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n O PayPal tem feito precisamente isso h\u00e1 mais de 10 anos. A organiza\u00e7\u00e3o processa at\u00e9 US$ 10.000 por segundo e gerou at\u00e9 4,9 bilh\u00f5es de pagamentos em 2015 em aproximadamente 202 pa\u00edses.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Isso explica o grave risco a que o PayPal est\u00e1 propenso a cada segundo. O que muitos usu\u00e1rios do principal processador de pagamentos n\u00e3o sabem \u00e9 que o PayPal, juntamente com seus matem\u00e1ticos e cientistas de dados, utiliza um motor de intelig\u00eancia artificial pr\u00f3prio para combater qualquer atividade fraudulenta.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Recomenda\u00e7\u00f5es de produtos<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Todo cliente que frequenta empresas de varejo online adora recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas que lhe s\u00e3o entregues. Isso ocorre porque melhora significativamente suas experi\u00eancias de compra e tamb\u00e9m oferece uma maneira de vender ainda mais produtos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Embora a Amazon tenha sido a primeira plataforma a introduzir algoritmos para impulsionar os processos de recomenda\u00e7\u00e3o de produtos, as ferramentas de aprendizado de m\u00e1quina aumentaram significativamente o que os propriet\u00e1rios de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico podem fazer.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Isso mostra que gigantes do com\u00e9rcio eletr\u00f4nico como Alibaba, Amazon, etc., aderiram \u00e0 onda do aprendizado de m\u00e1quina. O Alibaba criou o que \u00e9 conhecido como \u2018C\u00e9rebro do Com\u00e9rcio Eletr\u00f4nico\u2019, o mecanismo de recomenda\u00e7\u00e3o de produtos alimentado por aprendizado de m\u00e1quina. Isso ajudou o varejista a aumentar consideravelmente as receitas simplesmente populando bilh\u00f5es de p\u00e1ginas de recomenda\u00e7\u00e3o de produtos personalizados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Planejamento de carreira<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n O aprendizado de m\u00e1quina tamb\u00e9m pode auxiliar na orienta\u00e7\u00e3o adequada e recomendar aos funcion\u00e1rios a escolha de trajet\u00f3rias de carreira que, eventualmente, levariam ao aumento da reten\u00e7\u00e3o, satisfa\u00e7\u00e3o e desempenho.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Processamento de linguagem natural (PNL)<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Existem v\u00e1rias fun\u00e7\u00f5es onde seria \u00f3timo ter um substituto para cuidar de tarefas tediosas ou entediantes. Isso inclui atendimento ao cliente, suporte t\u00e9cnico, help desks, etc.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Gra\u00e7as \u00e0 capacidade do PNL (processamento de linguagem natural) do aprendizado de m\u00e1quina, os computadores agora podem assumir o controle. Isso ocorre porque o processamento de linguagem natural oferece m\u00e9todos de tradu\u00e7\u00e3o automatizados entre linguagens humanas e de computador.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n O aprendizado de m\u00e1quina se concentra principalmente em escolhas de palavras, g\u00edrias, contexto, jarg\u00e3o, significado, bem como outras nuances vagas e indistintas nas l\u00ednguas humanas. Isso o torna ainda mais humano em suas respostas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n \u00c9 essa capacidade que os chatbots aproveitam e servem como comunicadores no lugar de humanos em m\u00faltiplas fun\u00e7\u00f5es. O processamento de linguagem natural tamb\u00e9m se aplica a situa\u00e7\u00f5es em que h\u00e1 necessidade de dissecar informa\u00e7\u00f5es complexas, incluindo relat\u00f3rios de pesquisa e contratos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Gerenciamento de drones<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n O aprendizado de m\u00e1quina pode contribuir para a inspe\u00e7\u00e3o oportuna de edif\u00edcios ou estruturas comerciais usando drones. Os drones podem facilmente clicar em imagens que podem ser analisadas para qualquer degrada\u00e7\u00e3o ou rachaduras.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n A esta altura, voc\u00ea tem a resposta para as perguntas: o que \u00e9 aprendizado de m\u00e1quina? E voc\u00ea j\u00e1 tem uma ideia do uso disso nos neg\u00f3cios.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Os algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina s\u00e3o atualmente usados globalmente em quase todos os setores principais. E isso inclui neg\u00f3cios, finan\u00e7as, transporte, agricultura, governo, marketing e seguran\u00e7a cibern\u00e9tica.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n A r\u00e1pida ado\u00e7\u00e3o da linguagem de m\u00e1quina em diversos setores fala do valor da ci\u00eancia de dados em geral \u2013 e do aprendizado de m\u00e1quina em particular \u2013 que ela cria.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n Totalmente munidas de vastos insights de conjuntos de dados massivos \u2013 que geralmente ocorrem em tempo real \u2013 as empresas podem operar de forma muito mais eficiente e acabar ganhando uma vantagem competitiva.<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Talvez voc\u00ea nem se d\u00ea conta, mas tem aproveitado os profundos benef\u00edcios do aprendizado de m\u00e1quina h\u00e1 v\u00e1rios anos. Mas o que \u00e9 aprendizado de m\u00e1quina?, voc\u00ea pode se perguntar. 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