Quem não gostaria de poder descobrir tendências e padrões específicos que nenhum ser humano seria capaz de prever? Nas últimas décadas, o Machine Learning (aprendizado de máquina) surgiu como um componente-chave da automação.

Com a democratização da internet, o aumento da presença online e mais dispositivos conectados, uma grande quantidade de informação é gerada. Agora as indústrias dependem cada vez mais de algoritmos para resolver problemas com boas garantias de soluções inteligentes.

Neste artigo, você vai entender o conceito de Machine Learning, saber como funciona, como e quando surgiu, quais os modelos e os benefícios para o seu negócio. Boa leitura!

O que é Machine Learning?

É um ramo da Inteligência Artificial (IA) que apresenta sistemas com a capacidade de aprender automaticamente a aumentar sua precisão sem serem programados. O objetivo principal é permitir que os sistemas de máquinas aprendam por conta própria, sem qualquer forma de intervenção humana.

Um exemplo simples de Machine Learning é quando navegamos em lojas virtuais e o site recomenda um produto semelhante ao que procuramos. Ou, então, mostra uma combinação de itens com a mensagem: “a pessoa que comprou esse produto também comprou este”. 

Como funciona?

O algoritmo é orientado por meio de um conjunto de dados de treinamento para criar o modelo. Quando novos dados de entrada são introduzidos no algoritmo Machine Learning, uma previsão é feita.

Em seguida, ela é avaliada quanto à precisão e, se for aceitável, o algoritmo é implantado. Em caso de não aceitação, o algoritmo passa por outros treinamentos repetidas vezes. Esse é apenas um exemplo de alto nível, pois existem muitos fatores e diferentes etapas envolvidas.

Quando e como surgiu?

Em 1943, o neurofisiologista Warren McCulloch e o matemático Walter Pitts redigiram um artigo sobre o funcionamento dos neurônios. A partir daí, os dois decidiram criar um modelo usando um circuito elétrico e, portanto, foi assim que a rede neural nasceu.

Em 1950, Alan Turing criou o mundialmente famoso Teste de Turing, no qual o computador simulava ações humanas. Outro exemplo precoce ocorreu em 1959, quando Bernard Widrow e Marcian Hoff criaram dois modelos na Universidade de Stanford. 

O primeiro foi chamado ADALINE e detectava padrões binários. A próxima geração foi chamada MADALINE e eliminava o eco nas linhas telefônicas. Por esse motivo, tinha uma aplicação útil no mundo real. 

Em 1982, o interesse pelas redes neurais voltou a aumentar quando John Hopfield sugeriu a criação de uma rede com linhas bidirecionais, semelhante à maneira como os neurônios realmente funcionam. 

Em 1997, o IBM Blue Deep, um computador de xadrez, venceu o campeão mundial de xadrez. Desde então, houve muito mais avanços no setor, como em 1998, quando pesquisas nos laboratórios da AT&T Bell com reconhecimento de dígitos resultaram em boa precisão na detecção de códigos postais manuscritos do Serviço Postal dos EUA. 

Quais são os modelos de aprendizados do Machine Learning?

São três os principais: supervisionado, não supervisionado e por reforço. Acompanhe a definição de cada um.

Aprendizado supervisionado

É um conjunto de dados que atua como professor com o objetivo de treinar o modelo ou a máquina. Depois disso, começa a fazer a previsão ou decidir quando novos dados são fornecidos. 

Aprendizado não supervisionado

O modelo aprende por meio da observação e encontra estruturas nos dados. Em seguida, busca padrões e relacionamentos no conjunto de dados, criando clusters. 

Aprendizado por reforço

É a capacidade de um agente interagir com o ambiente e descobrir qual é o melhor resultado. É recompensado ou penalizado com pontos por uma resposta correta ou errada. Com base na pontuação de recompensas positivas, o modelo treina a si próprio. E, novamente, uma vez treinado, se prepara para prever os novos dados apresentados.

Quais são os benefícios do Machine Learning para a indústria?

Agora que você já sabe o que significa o aprendizado de máquina, conhece a origem e os modelos, acompanhe os benefícios de implementá-lo.

Prever o comportamento do cliente

Uma análise mais profunda dos hábitos do cliente fornece informações valiosas sobre os padrões de compra. Imagine ser capaz de fazer inferências tão precisas quanto à razão pela qual o usuário escolhe um produto ou serviço em detrimento de outro?

Tomar decisões de negócio em tempo real

As indústrias confiam em informações precisas para tomar as decisões corretas no momento ideal. O Machine Learning permite transformar grandes conjuntos de dados em conhecimento e inteligência acionável. As informações são integradas aos processos de negócios e atividades de rotina para responder às mudanças típicas do mercado.

Eliminar tarefas manuais

O século passado foi marcado pela ineficácia da automação para substituir as operações manuais que exigiam considerações para parâmetros variáveis e alterações de sistemas imprevisíveis. 

A introdução das novas tecnologias ajudou a preencher esse vazio por meio de modelos de análise preditiva aplicados a pontos de dados que mudam em tempo real, oferecendo suporte a decisões e executando tarefas de automação. 

Melhorar a segurança e o desempenho da rede

Riscos à segurança cibernética, intrusões e anormalidades na rede geralmente ocorrem em tempo real, com pouco ou nenhum aviso prévio. Entretanto, os algoritmos monitoram o comportamento da rede em busca de erros no momento em que acontecem. A integração de sistemas também é importante nesse processo.

Dessa forma, é possível realizar medidas proativas automaticamente. Na medida em que dados os treinam, o estado da cibersegurança melhora continuamente, se adapta às mudanças e substitui a pesquisa e a análise manuais para desvendar insights específicos relacionados à segurança.

Reduzir a despesa operacional

Com as tecnologias de aprendizado de máquina, a exemplo de chatbots e outros meios de comunicação com respostas automatizadas, o atendimento ao usuário é feito em escala. Além do mais, o processo é feito a um custo mais baixo, com alta precisão e, o mais importante, sem que fique esperando na fila de atendimento.

Percebeu como as indústrias que aproveitam o potencial do Machine Learning vão conseguir se posicionar à frente da concorrência e tomar medidas proativas para manter a vantagem competitiva em tempo real? Pense nisso!

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