Machine learning: qual a sua importância atual?

Machine learning: qual a sua importância atual?

Apesar de a inteligência artificial (IA) ser uma das atuais tendências de TI, o investimento nesse campo ainda gera muitas dúvidas entre os empresários. Por se tratar de uma área extensa, a IA possui diversas aplicações, sendo o machine learning (ML) uma das mais promissoras delas, já que oferece ferramentas que facilitam a tomada de decisão e contribuem para o crescimento do seu negócio.

Por isso, neste artigo, vamos entender melhor qual é a importância do machine learning para as empresas, além de vermos seus conceitos fundamentais e exemplos de onde é utilizado. Confira!

Qual a importância atual do machine learning?

O machine learning — ou aprendizado de máquina — consiste em um método que permite programas de computador tomarem decisões segundo a análise de dados baseada em determinadas regras e algoritmos. É uma forma automatizada de os softwares encontrarem informações interessantes em meio a uma grande quantidade de dados, sem a necessidade de especificar o que exatamente eles devem procurar.

Ou seja, conforme são alimentados com mais dados, esses programas são capazes de aprender a reconhecer padrões e fornecer insights relevantes para as organizações. E é aí que está a importância do machine learning para as empresas.

À medida que as ferramentas de ML coletam dados de dentro e de fora de uma organização, elas conseguem adquirir conhecimentos estratégicos para o negócio. A análise do funcionamento de processos internos de acordo com o desempenho dos colaboradores ou a verificação da satisfação dos clientes segundo comentários nas redes sociais são alguns exemplos.

Continue lendo para saber mais sobre essas e outras aplicações em que o machine learning é utilizado.

Quais são os conceitos fundamentais de machine learning?

Além das ideias relacionadas à definição que explicamos na seção anterior, o ML conta com outros conceitos. Acompanhe!

Modelagens matemáticas

Para tentarem descobrir padrões ou prever resultados, as ferramentas de aprendizagem de máquina tentam descobrir equações (modelos matemáticos) que ajudem a extrair algum significado de um conjunto de dados. É por isso que o termo “modelagem” é tão recorrente em textos e discussões sobre machine learning.

Classificação

Sistemas de classificação são muito utilizados em machine learning. Um exemplo seria a classificação de candidatos sobre sua situação em relação a uma vaga de emprego. Segundo informações passadas dos currículos de candidatos e como se saíram depois do processo seletivo (aprovados ou reprovados), é possível classificar um novo candidato como capacitado para a vaga ou não.

Aprendizagem supervisionada

Na aprendizagem supervisionada, o programa recebe um conjunto de dados para ser treinado e conseguir entender como eles se relacionam. Assim, quando o software precisar analisar novos dados, ele saberá o tipo de problema que precisará resolver e será capaz de chegar a conclusões por conta própria.

O exemplo acima, sobre a classificação de candidatos, se encaixa na categoria de aprendizagem supervisionada.

Aprendizagem não supervisionada

Já na aprendizagem não supervisionada, o programa também recebe um conjunto de dados, mas não sabe exatamente o tipo de solução que deve procurar. Dessa forma, ele tenta descobrir algum relacionamento interessante entre os dados ou tendências que contribuam para facilitar a tomada de decisão.

Nesse caso, imagine o exemplo dos candidatos a uma vaga de emprego, mas sem as informações sobre candidatos aprovados e reprovados no passado. O sistema teria apenas dados dos currículos dos candidatos e usaria algoritmos para tentar descobrir algum insight nessa análise.

Onde o machine learning é mais utilizado?

O ML já vem sendo utilizado em soluções que vão desde filtros contra spam em sistemas de e-mail até carros que dirigem sem precisar da intervenção do motorista.

Listamos abaixo algumas das práticas mais relevantes de aprendizado de máquina para as empresas.

Análise de desempenho de profissionais e processos

Ao utilizar dados de ferramentas corporativas de gestão, como um sistema ERP, um programa de machine learning consegue identificar padrões entre profissionais e as tarefas que executam com melhor desempenho.

Assim, os gestores podem alocar os colaboradores nos projetos em que eles têm maior potencial para serem produtivos, o que torna os processos da sua empresa mais eficientes.

Análise de sentimento

Por meio da análise de publicações em texto no Twitter ou Facebook, por exemplo, sistemas de ML conseguem avaliar se os consumidores estão satisfeitos ou não com um serviço da sua empresa.

É uma maneira valiosa de analisar feedbacks honestos dos seus clientes sem precisar pedir explicitamente a opinião deles. Além disso, é uma oportunidade para descobrir o que é preciso para melhorar a qualidade dos seus serviços.

Detecção de fraude

Com base no histórico de navegação, comportamento de compra de clientes pela Internet, cruzamento entre CPF e o número de cartão de crédito e outros dados é possível detectar uma fraude no momento em que um pedido é feito em um site de e-commerce, por exemplo.

Com isso, empresas que trabalham com negócios online reduzem custos com verificação manual de operações e evitam possíveis custos com procedimentos judiciais.

Recomendação personalizada

Empresas de e-commerce, como a Amazon, utilizam os dados de compra e navegação do usuário dentro do seu site para recomendar produtos que eles possam gostar.

Serviços de streaming também trabalham com aprendizado de máquina. Empresas como Spotify e Netflix fazem recomendações, respectivamente, de acordo com as músicas que os usuários costumam ouvir e filmes/séries que os assinantes assistem e avaliam.

Vale a pena investir em machine learning?

Como vimos, o ML já tem aplicações em áreas como gestão, marketing, vendas e varejo e é um ramo promissor, que trará ainda mais inovações para o mercado corporativo.

Ao aplicar as metodologias certas e utilizar um conjunto de dados apropriado, existe a possibilidade de prever — com uma boa confiança — oportunidades de negócio que dificilmente seriam descobertas com análises humanas. Esse é, portanto, um ótimo diferencial competitivo, que trará inúmeras vantagens e destacará a sua empresa frente aos concorrentes.

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