A automatização é uma das áreas tecnológicas que tem apresentado as maiores e mais profundas evoluções nos últimos anos. Ela já é uma realidade no dia a dia das pessoas e nas rotinas de milhares de empresas de diferentes setores.

Dentro da inteligência artificial, o machine learning é a área que permite essa automatização a partir de bases de dados. Trata-se de uma tendência que deverá se destacar com força na área de TI.

A possibilidade de produzir modelos de análise de dados complexos com alta precisão nos resultados de forma cada vez mais rápida tem feito com que as aplicações baseadas em machine learning recebam cada vez mais atenção.

Confira neste artigo como esta tecnologia funciona e onde ela pode ser aplicada.

O que é machine learning

O machine learning é um modelo de inteligência artificial capaz de realizar análises de dados e automatizar modelos analíticos. Essa tecnologia utiliza algoritmos capazes de “aprender” de forma interativa, a partir de uma série de dados previamente aportados.

Com o machine learning, é possível identificar padrões a partir de um volume grande de dados, estabelecendo assim modelos de aprendizagem. Mesmo que muita gente não saiba disso, o machine learning já é uma realidade muito presente no nosso dia a dia. Ele já é utilizado em diferentes áreas, com diversas aplicações.

Por meio de machine learning é possível, por exemplo, aperfeiçoar processos de detecção de fraudes diversas, programar anúncios em tempo real na web ou dispositivos móveis, prever ou identificar invasões em redes ou realizar o filtro de spams em servidores de e-mail, entre centenas de outros usos.

Como funciona o machine learning

Existem diferentes métodos de utilização do machine learning. Confira a seguir quais são eles e como eles podem ser aplicados.

Aprendizado supervisionado

No método de aprendizado supervisionado, o sistema é programado ou treinado a partir de um conjunto de dados pré-definidos ou rotulados. Munido com uma série de informações que lhe indicam uma sequência correta, o programa é capaz de tomar suas próprias decisões quando recebe um conjunto de novos dados.

Cerca de 70% das aplicações de machine learning utilizam o método de aprendizado supervisionado. Ele se aplica em situações em que a análise de dados históricos permite antecipar comportamentos futuros.

Por meio do aprendizado supervisionado, um banco pode obter uma previsão sobre eventuais fraudes em transações com cartões de crédito, por exemplo. Para isso, são tomados como base dados previamente definidos analisados pelo programa.

O aprendizado supervisionado tem diferentes categorias de aplicação. No método de classificação, por exemplo, o programa consegue elaborar decisões de menor complexidade, como indicar uma resposta positiva ou negativa.

Já por meio da regressão, o valor a ser previsto pelo programa segue um espectro contínuo e permite responder a perguntas como “quantos existem” ou “quanto custa”.

Aprendizado não supervisionado

No aprendizado não supervisionado, utilizado entre 10% e 20% das aplicações de machine learning, o programa é capaz de encontrar automaticamente padrões a partir de um conjunto de dados.

Diferentemente do aprendizado supervisionado, aqui os dados de entrada não apresentam um ponto de saída, de conclusão. Cabe ao algoritmo descobrir semelhanças entre esses dados e agrupá-los adequadamente.

Aprendizado semi-supervisionado

É utilizado em aplicações semelhantes às do aprendizado supervisionado, porém o perfil dos dados é diferente. Geralmente, é formado por uma pequena quantidade de dados rotulados — que normalmente têm custo mais elevado — e por um volume maior de dados não rotulados.

O sistema de identificação facial por meio de webcams é um exemplo da aplicação de aprendizado semi-supervisionado.

Aprendizado por reforço

Neste modelo, o algoritmo deve identificar qual é o caminho a seguir e qual é a ação correta por meio do método de tentativa e erro.

O aprendizado por reforço é utilizado em situações em que um determinado agente precisa interagir em um ambiente específico e descobrir quais ações resultam em melhores recompensas. Seu uso é mais comum em aplicações de robótica, navegação e games.

Por que machine learning é importante

As empresas precisam lidar com as características de um ambiente cada vez mais conectado, em que o grande volume de dados disponíveis e o alto poder de processamento dessas informações apresentam novas perspectivas.

Cada vez mais é preciso apropriar-se de ferramentas não apenas para processar essas informações mas também para extrair delas conhecimento útil para o seu negócio. Veja alguns exemplos de aplicações do machine learning:

Mais precisão no uso dos dados

A tecnologia permite que, a partir dos dados disponíveis, se tracem cenários futuros com mais precisão e velocidade, obtendo resultados muito superiores aos eventualmente obtidos de forma artesanal.

Assim, é possível estimar de forma mais acertada como será o comportamento de um determinado mercado ou o desempenho de um determinado produto ou serviço. Isso é realizado com base em um conjunto de dados como um histórico das vendas realizadas anteriormente, por exemplo.

Mais produtividade

Em diferentes tarefas, a tecnologia e a automatização baseadas em machine learning podem substituir a mão de obra humana com muito mais eficácia e velocidade.

A tecnologia pode ser muito útil, por exemplo, na execução de operações como análise de relatórios, identificação de erros ou não conformidades e no apoio à tomada de decisões de menor complexidade.

Desonerados dessas atividades, os colaboradores podem dedicar mais tempo a tarefas de maior especialização, que não dispensam o componente humano. Ou seja, com a mesma mão de obra, as empresas se tornarão cada vez mais produtivas, sem a necessidade de novas contratações.

Menos custos

Outro benefício da adoção de ferramentas de machine learning diz respeito à redução de custos. Isso pode ocorrer, por exemplo, substituindo a contratação de determinados serviços que não são essenciais à atividade fim da empresa.

Imagine que, a cada novo negócio celebrado por uma empresa, seja necessária a contratação de um advogado para avaliar e efetuar ajustes nos contratos. Uma solução de machine learning pode realizar a análise desses acordos, avaliando se está de acordo com um padrão previamente determinado e sugerindo o acréscimo de pontos omitidos.

Isso traria uma considerável economia de recursos, eventualmente aplicados na contratação de uma empresa ou profissional exclusivamente para a análise destes contratos.

Esses são os métodos mais populares de aplicação do machine learning. Se você deseja saber mais sobre esta e outras soluções de TI, visite o nosso blog e assine a nossa newsletter!

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