Dentre os novos modelos de soluções tecnológicas para empresas, o machine learning se destaca como um dos mais adotados para que o gestor torne sua empresa mais eficiente.
O processo traz muitas inovações que impulsionam um tremendo progresso no mercado global. Desde o advento da internet como meio de comunicação de massa, o uso de robôs tornou-se ininterrupto.
Agora chegamos a outro nível, porque os robôs podem aprender e agir com autonomia, otimizando ainda mais os processos.
Os efeitos são sentidos em todas as áreas de atuação, como no monitor de tensão e nas estratégias de inbound marketing.
Acompanhe o texto abaixo e entenda o que é machine learning, os benefícios que ele pode trazer, como implementá-lo e muito mais.
Entenda o que é machine learning
O uso de tecnologias robóticas não é realmente novo, mas o machine learning oferece um novo nível de especialização e eficiência.
Esse sistema funciona interpretando grupos de dados por meio de algoritmos e respostas pré-programadas.
Até então, a programação de computadores era baseada no planejamento do que o computador faria em cada etapa da execução de uma tarefa na loja de bike, por exemplo.
Com o machine learning, é possível treinar computadores para realizar ações por conta própria, reproduzindo comportamentos e melhorando fluxos. Por exemplo, um chatbot pode adotar uma linguagem mais natural a partir do aprendizado de máquina.
Isso pode ser feito usando três formas de aprendizado: aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. Saiba mais sobre cada um deles lendo as seções abaixo.
- Aprendizado supervisionado
O processo começa quando o programador mostra ao computador uma imagem com a identificação do que ela contém. Por exemplo, uma imagem de aparelho de endoscopia veterinário com a legenda homônima.
A aprendizagem envolve a exibição de milhares de imagens com o mesmo padrão de reconhecimento. Até que os computadores possam interpretar imagens sem pistas verbais.
- Aprendizado não supervisionado
Como o nome indica, o aprendizado não supervisionado envolve a apresentação de dados a um computador sem ter que defini-los antes.
Este tipo de programação permite que a máquina separe as informações em grupos distintos, mesmo que ela não tenha acesso às suas identidades.
O direcionamento de anúncios feito pela ferramenta Twitter Ads tem muito a ver com isso, pois um conjunto específico de dados precisa ser aplicado no processo.
- Aprendizado por reforço
A ideia do aprendizado por reforço é ensinar os computadores a priorizar certos tipos de informações sob condições específicas.
Neste contexto, os computadores são introduzidos em situações mais complexas. Eles usam tentativa e erro para encontrar maneiras de resolver situações que surgem.
A máquina faz o que o programador quer que ela faça sob um sistema de recompensas e punições. Mas o programador não fornece um modelo pronto do que o computador deve fazer para ser recompensado.
Esse sistema é usado para programar robôs que jogam xadrez e outros tipos de videogames, e até computadores que controlam carros autônomos, por exemplo.
Saiba como usar o machine learning
Os avanços tecnológicos estão se acelerando e grandes quantidades de informações e dados em tempo real estão ajudando a construir negócios mais fortes e a adotar a tecnologia mais rapidamente.
Veja exemplos do uso de machine learning que separamos para este artigo.
Recomendações de conteúdo
Qualquer pessoa que use um serviço de streaming de música ou conteúdo audiovisual descobriu que os mecanismos de recomendação funcionam como “mágica”.
Mas, na verdade, o processo se trata do aprendizado de máquina e de programações para identificação do comportamento dos usuários.
Amazon, Netflix e Spotify são apenas alguns exemplos de empresas que coletam milhões de dados de compradores para refinar as recomendações de conteúdo.
Então, se você gosta de um novo artista ou vê uma série muito legal aparecer em seu catálogo, saiba que é todo o trabalho de machine learning a partir de seus hábitos anteriores.
Detecção de fraudes
Bancos e empresas de cartão de crédito são os primeiros a usar o aprendizado de máquina para fins mais comerciais. A tecnologia é usada para identificar transações potencialmente fraudulentas.
Portanto, da próxima vez que um emissor de cartão de crédito entrar em contato com você para verificar uma compra específica que você fez recentemente, eles provavelmente usarão o aprendizado de máquina para rastreá-la, com base nos padrões de consumo.
Pesquisas
Google, Bing e outros mecanismos de pesquisa usam o machine learning para melhorar seu desempenho minuto a minuto.
Se isso já parece ótimo, saiba que eles também podem analisar dados sobre quais links os usuários clicam em resposta a consultas para melhorar seus resultados.
O aprendizado de máquina também pode melhorar o processamento de linguagem natural e fornecer respostas específicas para determinadas perguntas.
É por isso que é cada vez mais fácil encontrar resultados para perguntas mais longas sobre o preço câmara fria para cerveja, por exemplo.
Logística
As empresas de transporte enfrentam problemas para configurar horários e rotas, tarefa considerada complexa e demorada.
Os sistemas de aprendizado de máquina estão ajudando a identificar maneiras mais eficientes e econômicas de mover pacotes, mercadorias e até pessoas de um ponto para outro, considerando caminhos e custos.
Bots para atendimento ao cliente
Muitas pessoas precisam de ajuda no atendimento ao cliente. Contudo, cada vez mais é possível resolver as questões, problemas e dúvidas usando bots.
Bots, do inglês “robots” (robôs), processam linguagem natural e dados sobre vários negócios de forma totalmente automatizada.
Com isso, se tornam aptos a servir os consumidores nas situações mais comuns e também a melhorar a qualidade de resposta ao longo do tempo.
Conheça as métricas de machine learning
Ao criar classificadores para o escritório pronto para alugar usando aprendizado de máquina, os desenvolvedores devem considerar o quão preditivo é seu modelo e quais as oportunidades o modelo de negócio proporciona.
Portanto, ao treinar um modelo de aprendizagem, certas métricas podem ser usadas para avaliação:
- Acurácia;
- Sensibilidade;
- Valor preditivo negativo;
- Especificidade.
Saiba mais sobre elas nos tópicos a seguir.
Acurácia
Essa métricas é considerada uma das mais simples e importantes para o machine learning, pois avalia o percentual de acertos do processo.
Um número pode ser obtido com a razão entre o número de acertos e o total de entradas programadas no SAC da loja de porta de aço de enrolar manual, por exemplo.
Sensibilidade
Outra medida que pode ser utilizada é a sensibilidade (também conhecida como recall).
Ela é usada para calcular o número de detecções de resultados positivos a partir de uma fórmula matemática.
Valor preditivo negativo
O valor preditivo negativo (VPL) é uma métrica que fornece informações sobre quantas observações classificadas como negativas são realmente negativas.
Ou seja, de todas as observações que se prevê serem negativas, quantas estão corretamente identificadas.
Por exemplo, dos pacientes classificados como não doentes, quantos estão corretamente identificados.
Especificidade
Especificidade é a proporção de observações verdadeiramente negativas de todas as observações identificadas em seu conjunto de dados.
Ou seja, de todas as observações negativas, quantas o modelo identificou dessa forma adequadamente. Assim, representa a capacidade de um modelo de prever a classe negativa.
Por exemplo, de todos os pacientes que não estão doentes, quantos estão devidamente classificados.
Dicas para aprender e aplicar machine learning
As empresas não precisam de um plano extremamente detalhado para criar um produto bem aprimorado com machine learning.
A recomendação é promover pequenos experimentos em diferentes áreas de negócios com tecnologias de IA específicas, não inicialmente com ROI como objetivo principal.
Na verdade, pode fazer sentido integrar processos voltados para operações de ciência de dados e aprendizado de máquina em todos os departamentos, incluindo vendas, marketing, recursos humanos e finanças, mas de forma gradativa.
Empresas interessadas, mas em dúvida sobre machine learning e como resolver problemas de ciência de dados, podem veicular seus dados em plataformas específicas
Nelas, equipes de cientistas de dados, estatísticos, programadores de software e outros profissionais relacionados ao processo podem auxiliar a resolver problemas difíceis focados no desenvolvimento de soluções e na introdução de sistemas no negócio.
Com isso, você pode encontrar recursos básicos e avançados para aprimorar o negócio.
Quais são os benefícios?
Todas as áreas que usam dados, como bancos e hospital veterinário emergência, se beneficiam do machine learning.
Para ter uma ideia em primeira mão do mundo de oportunidades disponíveis, leia os tópicos abaixo.
Dados cruzados
A capacidade de identificar e interpretar padrões torna o machine learning essencial em muitos setores.
Na área médica, aplica-se à identificação de doenças que não podem ser detectadas pelas tecnologias utilizadas no diagnóstico médico.
A referência cruzada de dados fornece uma visão completa e profissional de vários problemas, promovendo uma atuação mais direcionada.
Análise de documentos complexos
As tecnologias descritas aqui podem analisar documentos grandes em questão de segundos.
A interpretação de documentos relativos à empresa prestadora de serviços terceirizados ou escritórios de advocacia, por exemplo, pode ser feita em um curto espaço de tempo, principalmente quando comparado aos serviços feitos de forma mais manual.
Com isso, você pode poupar tempo e dedicar-se a operações mais eficientes e menos burocráticas.
Tradução automática
A internet oferece uma vasta quantidade de conteúdo de todas as áreas de conhecimento concebíveis e em diferentes idiomas.
Hoje em dia, as pessoas podem fazer diversos cursos em instituições renomadas sem sair de casa. No entanto, a barreira do idioma continua a ser um problema no acesso à informação.
Nesse sentido, as plataformas de tradução automática utilizam o machine learning para detectar o idioma em que o texto está escrito e podem, então, traduzir esse material para o idioma desejado pelo usuário, minimizando as barreiras linguísticas no acesso aos materiais online.
Agora você tem um panorama bem completo dos impactos do machine learning. Planeje-se para implementá-lo com qualidade nas diferentes linhas de negócio e possibilite ações mais direcionadas e estratégicas desde a captação de potenciais clientes até a tomada de decisões.Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Business Connection, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.
