Machine learning, também conhecido como aprendizado de máquina, é um conceito da ciência da computação que automatiza respostas, por meio de big data ou inteligência artificial.
O assunto está em pauta nos últimos tempos, no entanto muitas pessoas ainda não compreendem qual é a ideia por trás dessa tecnologia. Mas as empresas precisam se atentar porque ela faz toda a diferença para as estratégias.
A verdade é que o machine learning tem grande influência em muitos momentos do dia a dia, inclusive durante o acesso à internet, visto que a navegação na rede passa pelo aprendizado de máquina e a inteligência artificial.
Em plataformas de streaming a tecnologia é usada para sugerir vídeos do interesse do usuário. Da mesma forma, o GPS faz uso desse recurso para que o motorista chegue ao seu destino em segurança e com maior rapidez, evitando trânsito e vias interditadas.
Com base nesses exemplos, é nítida a interação que os usuários possuem com a tecnologia, mas ela pode ser usada de muitas outras maneiras.
O presente artigo busca apresentar o conceito de machine learning, como funciona, sua importância, quais são os métodos presentes, os desafios, os benefícios que traz e veja alguns exemplos de uso.
O que é machine learning
Machine learning forma de análise de dados que ajuda os computadores a aprenderem por conta própria, aprimorando seu desempenho, levando em conta problemas específicos.
As máquinas utilizam algoritmos complexos que embasam as tomadas de decisões, interpretam dados e executam tarefas automaticamente. O programa consegue aprender por meio do poder de processamento de dados, sem intervenção humana.
As tarefas são aperfeiçoadas, conforme novas interações surgem e faz parte do campo da inteligência artificial.
Ele está presente no dia a dia das pessoas, por exemplo, quando alguém visualiza um anúncio sobre brise metálico vertical nas redes sociais.
Como funciona
Existem áreas da inteligência artificial que estudam as estruturas do cérebro e o modelo de funcionamento dos neurônios para desenvolver máquinas.
Mas mesmo diante da evolução tecnológica, ainda não se espera, pelo menos nas próximas décadas, que as máquinas terão o mesmo resultado que o cérebro humano é capaz de ter.
O funcionamento do machine learning depende dos algoritmos, que nada mais são do que sequências de regras e operações que, quando atuam em conjunto, trazem determinado resultado.
Para que a máquina possa aprender, os algoritmos trabalham com determinados métodos que se dividem em diferentes abordagens. A primeira abordagem é supervisionada e ocorre quando o algoritmo recebe dados com a resposta correta.
No caso da abordagem não supervisionada, os dados recebidos não são rotulados, fazendo com que os efeitos das variáveis sejam imprevisíveis.
É uma abordagem mais complexa e avançada porque a máquina encontra padrões desejados e aprimora seus filtros, conforme seu uso.
Importância do machine learning
Dentro de uma empresa de gerenciamento de frota de caminhões, os colaboradores oferecem o seu melhor para as atividades manuais e intelectuais, mas tudo é feito dentro do possível.
Mas diante de um mundo cada vez mais informatizado a produção de informações aumentaram muito, e aqui entra o big data, uma ferramenta que aproveita os dados por meio das máquinas.
Ao usar o GPS, por exemplo, o usuário fornece informações sobre a velocidade de deslocamento na via onde está dirigindo. Com base nessas informações e outros dados colhidos por outras pessoas na mesma via, o aplicativo recomenda ou não o trajeto.
Mesmo uma equipe gigante de seres humanos não seria capaz de colher todas essas informações e transformá-las em sugestões de trajetos em tempo real. Os algoritmos do aplicativo funcionam 24 horas por dia e realizam esse trabalho.
Mesmo com a ajuda do big data, ainda existe muita informação desperdiçada, e o machine learning permite que as máquinas possam aprender por conta própria, de modo que possam processar todos os dados e dar uma utilidade a eles.
A partir disso, softwares e equipamentos usados por uma empresa para desenvolver painel propaganda luminoso conseguirão usar todas essas informações complexas e numerosas, de maneira rápida e automática.
Como resultado, as informações serão muito mais rápidas e precisas, com baixo risco, mesmo em grande escala.
Métodos do machine learning
Diferentes tipos de algoritmos são usados para o aprendizado de máquinas e os profissionais da área aprendem os principais para escolher a melhor opção de acordo com a situação.
Não é necessário saber programar os algoritmos, visto que normalmente são usadas bibliotecas que possuem funções que os implementam.
Um dos mais usados é o KNN (K-Nearest Neighbors). É como se o código de algumas cores fosse jogado em um plano cartesiano para se ter uma visão do que acontece.
É necessário indicar quais são as cores claras e escuras para o computador, um processo que pode ser considerado como um treinamento, tendo em vista que a máquina está aprendendo.
Para desenvolver o sistema que uma empresa de escavação manual vai usar, é necessário garantir que todos os dados estão corretos.
Depois do treinamento, a máquina pode receber uma cor que nunca viu antes, então, o KNN verifica quem são os vizinhos mais próximos, e o profissional pode indicar quais deles devem ser analisados.
Desafios do machine learning
Assim como qualquer outra mudança, ao implementar o machine learning no negócio, o gestor pode encontrar alguns desafios, tais como:
- Encontrar especialistas;
- Qualidade dos dados;
- Insegurança;
- Objetivo e precisão;
- Aperfeiçoar processos;
- Prevenção de fraudes.
O mercado de especialistas em machine learning é muito escasso, e isso pode atrapalhar na hora de obter um bom desenvolvimento com o projeto.
Além disso, o banco de dados de algumas empresas não possui organização ou aprofundamento em determinados assuntos, o que dificulta a análise de informações para um resultado assertivo.
Uma empresa de higienização de poltronas precisa do trabalho manual em vários processos internos, assim como acontece com muitos outros negócios, mesmo assim, muitos profissionais temem a substituição de seu trabalho pelo machine learning.
Isso gera uma insegurança que pode acarretar resistência por parte dos funcionários em utilizar o recurso. Além do mais, sem a falta de conhecimento necessário, pode ser difícil agilizar e aperfeiçoar processos.
Também é necessário adotar uma postura preventiva quando se trata de recursos tecnológicos, evitando assim fraudes e outros problemas para o negócio.
Benefícios do machine learning
O machine learning traz muitos benefícios para pessoas e empresas, como no caso de aprendizado e melhoria contínuos. A máquina terá capacidade de aprender de maneira autônoma e entregar respostas assertivas.
Sempre que o recurso tiver contato com outras variáveis ele vai atualizar as configurações, de acordo com os dados recém-chegados.
Com a quantidade de dados gerados no dia a dia, seria humanamente impossível processar todos eles sem o respaldo da tecnologia.
Uma empresa de táxi dog utiliza o big data e outras ferramentas para captar, analisar e integrar as informações, permitindo ler conteúdos em diferentes tamanhos e formatos.
Com isso, é possível gerar insights que melhoram a experiência do usuário, visto que a automatização do gerenciamento de dados traz informações, como hábitos e histórico dos consumidores, possibilitando interpretação assertiva.
Outra vantagem é a eficiência operacional, algo que também costuma ser meta das empresas, e isso acontece porque ajuda a reduzir os custos e a aumentar as receitas.
Por meio da automatização do gerenciamento de dados, uma escola de cursos de primeiros socorros permite que informações, como hábitos históricos dos consumidores, possam ser processados e tenham interpretação assertiva.
Os processos internos se tornam mais assertivos, rápidos e as estratégias e objetivos do negócio conseguem se ajustar perfeitamente a diferentes variáveis.
Exemplos do machine learning
Existem vários exemplos da aplicação do machine learning no dia a dia, como no caso da criação de banco de dados autônomo. Com o auxílio da ferramenta, esses bancos conseguem lidar de maneira automatizada com várias tarefas.
O profissional, por sua vez, pode cuidar de outras atividades, o que acaba por diminuir os riscos de indisponibilidade da aplicação por falha humana.
Uma clínica de topografia da córnea pode combater fraudes em sistemas de pagamento por meio do recurso, fazer recomendações de conteúdo, traduzir textos, dentre outros exemplos de uso.
Considerações finais
A tecnologia já se mostrou uma importante aliada da sociedade, visto que trouxe mais facilidades para o dia a dia, ajuda os usuários de muitas maneiras e agiliza os processos internos das organizações.
Embora seja cada vez mais aplicado nos dias de hoje, o machine learning surgiu há um bom tempo mas, mesmo diante de tanta evolução, ele só está começando.
A tendência, assim como outros recursos tecnológicos, é que ele melhore ainda mais, continue evoluindo e traga mudanças cada vez mais positivas para as organizações.
Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.
