Machine Learning: descubra como aplicar no seu negócio

Se a sua empresa pretende conquistar vantagem competitiva, o machine learning pode ajudar. Conheça os detalhes dessa tecnologia e veja como ela favorece o alcance do sucesso.

A digitalização dos processos impulsionou o surgimento de várias tecnologias. Elas facilitam nossa rotina e trazem vantagem competitiva para as empresas no ambiente corporativo. Nesse contexto, é importante usar o machine learning.

Essa é uma das tendências tecnológicas do mundo globalizado e foi criada dentro do cenário da transformação digital. Na prática, o também chamado aprendizado de máquina permite automatizar ações para oferecer uma experiência melhor ao usuário.

Ao mesmo tempo, fica mais fácil analisar dados e encontrar soluções eficientes para problemas comuns para o seu negócio. Por isso, criamos este post completo sobre a tecnologia. Veja o que este conteúdo aborda: 

• O que é machine learning?
• Como funciona?
• Quais tecnologias estão relacionadas?
• Quais são os principais métodos de machine learning?
• Quais são as principais aplicações?
• Como aplicar no seu negócio?
• Quais empresas já adotaram essa tecnologia?

Boa leitura!

O que é machine learning?

O machine learning é uma tecnologia derivada da inteligência artificial, que permite aos computadores agirem e tomarem decisões da maneira que os seres humanos pensam. Ou seja, a coleta de dados realizada permite que a máquina aprenda por conta própria e tenha um desempenho satisfatório diante de problemas específicos.

Esse processo é executado por meio de algoritmos complexos. Eles favorecem a tomada de decisões e a interpretação dos dados, que levam à realização de tarefas de modo automático. Tudo sem intervenção humana, já que a capacidade de processamento de dados é enorme.

Esse termo foi utilizado pela primeira vez por Arthur Samuel, em 1959. Ele desenvolveu o primeiro programa de computador para jogar damas. Nesse cenário, ele definiu o aprendizado de máquina como uma tecnologia que garante aos “computadores a capacidade de aprender, sem serem explicitamente programados”.

Essa é uma definição bastante válida e prática até hoje. Assim, esse segmento da ciência da computação vem sendo cada vez mais utilizado no ambiente corporativo. Tanto é que, somente para inteligência artificial (IA) e machine learning, o Brasil deve registrar um crescimento de 28% nos gastos empresariais. No total, a receita deve chegar a R$ 2,5 bilhões.

Além disso, uma das profissões do futuro é a de cientista de dados. Dessa forma, os cursos de data science e outros temas relacionados estão em alta no mercado. Ainda assim, existe muito espaço para novos profissionais.

Como funciona o machine learning?

O foco dessa tecnologia é ter dados para analisar e aprender. Portanto, quanto mais dados alimentarem os sistemas, mais eficientes serão as respostas aos problemas existentes.

Assim, a área busca avaliar as construções de algoritmos para extrair padrões dentro de um grande volume de dados. Dessa forma, a máquina entende o que precisa fazer para realizar tarefas complexas.

Os algoritmos consistem em uma sequência de ações precisas que reconhece e aplica os padrões para garantir o aprendizado de máquina. Portanto, cada um deles ativa um comando e seu conjunto gera o chamado machine learning.

Dessa forma, a máquina aprende a realizar previsões, reagir diante de diferentes situações e agir de forma inteligente. Tudo com base nos dados e na experiência obtida.

Para uma empresa, o aprendizado de máquina é essencial para agregar valor e gerar vantagem competitiva. Por exemplo, por meio dessa tecnologia, é possível usar análises estatísticas para obter respostas mais precisas e diminuir a chance de erros.

Ao mesmo tempo, fica mais fácil detectar fraudes. Assim, bancos e administradoras de cartões de crédito descobrem indícios de golpe em transações. Isso evita operações suspeitas e fraudulentas.

Aqui, ainda vale a pena destacar que o algoritmo escolhido depende do problema a ser resolvido. Portanto, não existe um padrão passível de ser aplicado em todas as situações.

Além disso, é necessário lembrar que a máquina somente realiza o que é mandado. Ou seja, tudo depende da inteligência humana, que define o algoritmo certo para alcançar os resultados esperados.

Ao atingir esse patamar, vários benefícios são atingidos. Por exemplo: 

• agilidade nas tomadas de decisão;
• adaptabilidade, já que os dados permitem entender o contexto atual e fazer os ajustes necessários;
• maior alcance dos objetivos, o que gera uma empresa algorítmica, ou seja, uma companhia capaz de inovar em alta velocidade;
• obtenção de insights mais profundos;
• eficiência nos processos empresariais;
• alcance de melhores resultados. Tanto é que a IA deve aumentar a lucratividade das empresas em 38% até 2035, conforme análise da Accenture. Em lucro extra, isso deve significar 14 trilhões de dólares.

Quais tecnologias se relacionam ao machine learning?

Para entender o aprendizado de máquina, é preciso saber quais tecnologias estão relacionadas. A seguir, listamos as principais para você se atualizar.

Inteligência artificial

A IA está diretamente relacionada. Isso porque o machine learning é um subconjunto da inteligência artificial. Na prática, todos os sistemas de aprendizagem de máquina fazem parte da IA, mas o contrário não é válido.

A diferença entre esses termos é o fato do machine learning ser um dos pilares da IA. Por sua vez, essa última é um campo tecnológico enorme definido pelo estudo de formas de simular a inteligência humana.

Portanto, a IA tem vários subcampos. Os 3 principais são: 

• Visão por Computador (Computer Vision);
• Processamento de Linguagem Natural (PLN);
• machine learning.

Deep learning

É um subcampo do aprendizado de máquina. Portanto, o machine learning está dentro da IA e o deep learning inserido nesse primeiro conceito. Porém, o que significa na prática? Esse termo se refere a uma rede neural formada por diferentes camadas que ajudam a alcançar melhores resultados.

Com isso, é possível adotar um modelo de aprendizagem preditiva. Ou seja, a inserção de dados por um programador ou mesmo a coleta passiva de informação deixa de ser necessária. A própria máquina entende o contexto e encontra as soluções de maneira antecipada no deep learning.

Internet das Coisas (IoT)

A Internet das Coisas é uma tecnologia que permite que objetos se conectem à internet. A partir disso, eles coletam e transmitem dados para a nuvem. Nesse cenário, o machine learning garante a obtenção de dados para se antecipar às situações.

É o caso da manutenção preditiva. A partir dos dados históricos gerados pelos equipamentos, consegue-se prever quando as máquinas de uma fábrica vão parar e fazer a troca de peças. Ou também os reparos necessários antes que as operações sejam interrompidas.

Big data

É um conceito relacionado a um grande repositório de dados online gerados diariamente pelos usuários da internet. O big data também garante o levantamento, a organização, a análise e a acessibilidade desses itens para serem transformados em informações e insights.

Portanto, o big data se relaciona ao machine learning por oferecer os dados necessários. Dessa forma, as máquinas inteligentes aprendem as funções e coletam informações.

Quais são os principais métodos de machine learning?

Como já explicamos, cada algoritmo tem um foco específico de aprendizado. Por isso, existem diferentes tipos de métodos a serem aplicados no machine learning. Em alguns lugares, você encontrará tipos dessa tecnologia. De toda forma, são sinônimos. Veja quais são eles!

Aprendizado supervisionado

É o modelo em que um conjunto previamente determinado de dados é inserido no sistema. Ele já contém a resposta correta. Por isso, o aprendizado é supervisionado, já que os problemas e as soluções estão definidas e associadas.

Nesse cenário, o que a máquina faz é apresentar o resultado correto a partir das variáveis. Esse é o caso da busca de imagens no Google: o algoritmo encontra a origem do arquivo e busca outras semelhantes.

Aprendizado não-supervisionado

Aqui, é o oposto do método anterior. Ou seja, não existe um resultado específico esperado nem uma resposta correta. Isso porque o cruzamento de dados é imprevisível e muda de acordo com as variáveis colocadas no sistema.

Por esse motivo, é um processo mais complexo. É o caso de uma pesquisa de hábitos de consumo, que reúne várias informações diferentes. Por exemplo, frequência de compra, registros, perfil do cliente etc. Assim, são encontrados padrões nesses dados e obtém-se o resultado, que é impossível prever. 

Aprendizado semi-supervisionado

É um método que combina os dois tipos anteriores. Por isso, existe uma certa quantidade de respostas definidas, mas também há várias incertezas. Assim, essas variáveis não-supervisionadas direcionam as descobertas que serão feitas pela máquina.

Aprendizado por reforço

É o método de machine learning em que algoritmos ensinam um modelo. Assim, é possível dar reforços positivos para os resultados esperados e negativos para os indesejados. Portanto, o sistema recebe um feedback semelhante a recompensas e punições.

Esse é o método aplicado a um game. Quem está aprendendo é recompensado ou punido. Tudo depende dos seus acertos ou erros. Assim, ele compreende o que fazer até alcançar seus objetivos.

Quais são as principais aplicações do machine learning?

Apesar de muita gente achar que o aprendizado de máquina está longe da nossa realidade, a verdade é que essa tecnologia é aplicada em muitas situações rotineiras. A seguir, apresentamos as principais para você entender melhor.

Motores de busca

O machine learning indica aos motores de busca quais conteúdos devem ser recomendados. Isso é feito devido à modelagem de dados e aos algoritmos complexos, que buscam estipular uma pontuação para classificar a preferência do usuário.

Para realizar esse processo, há 3 tipos de algoritmos principais: 

• filtragem colaborativa: embasa as recomendações em conteúdos que passaram por interação de usuários com perfil parecido;
• filtragem baseada em conteúdo: usa conteúdos anteriormente consumidos pelo usuário para fazer outras indicações;
• sistemas híbridos: combinam esses dois modelos anteriores.

Além disso, os motores de busca utilizam o machine learning para melhorar o processamento de linguagem natural. Dessa forma, conseguem oferecer respostas mais específicas para algumas questões.

Coleta e análise de dados

Os dados gerados todos os dias pelos usuários da internet são atualizados e utilizados para descobrir insights e identificar potenciais problemas em tempo real. Assim, é possível agir de maneira antecipada.

Sistemas de recomendação

São verificados quando você faz uma compra na internet, por exemplo. Ao adquirir um produto, outros itens são indicados pelo sistema de recomendação. A mesma regra é utilizada pelos serviços de streaming, GPS etc.

A ideia é prever coisas das quais você pode gostar. Por isso, são usados hábitos de visualização e compras anteriores, por exemplo.

Veículos autônomos

Os carros se movimentam sem a necessidade de intervenção humana devido ao aprendizado de máquina. Apesar de ainda serem raros, os veículos autônomos já existem e são bastante usados na agricultura, por exemplo.

Detecção de fraudes

Por meio dos padrões identificados, o aprendizado de máquina encontra transações suspeitas e fraudulentas. Assim, golpes são evitados por bancos e administradoras de cartão de crédito.

Tradução de textos

As ferramentas do tipo Google Tradutor utilizam o machine learning para garantir uma tradução de textos precisa. Afinal, esse processo implica o uso de expressões, verbos, pronomes, gírias, gramática etc. Portanto, quanto mais técnicas de aprendizado de máquina forem usadas, maior tende a ser o percentual de acerto.

Como aplicar machine learning nos negócios?

Mais do que entender o que é essa tecnologia, é fundamental saber aplicá-la. Afinal, é dessa forma que você conseguirá atingir os benefícios do aprendizado de máquina para o seu negócio digital.

Então, confira o que você precisa fazer para aplicar essa tecnologia na sua startup.

Construa um dataset de qualidade

O conjunto de dados que será trabalhado — chamado de dataset — é essencial para extrair dados relevantes. O recomendado é começar a construção com uma grande quantidade de colunas cruas derivadas dos sistemas-fontes.

Assim, os dados são recebidos e incorporados a partir de diferentes origens. Por exemplo, repositório da empresa (data warehouse), sistema de gestão empresarial (CRM) ou repositório com grande quantidade de dados brutos, estruturados ou não (data lake).

Defina a técnica de machine learning

Para chegar a essa escolha, é preciso pensar no método mais adequado ao problema. Deve-se ponderar também a técnica capaz de usar os dados disponíveis e que os extraia com o maior proveito possível.

Nesse processo, é importante utilizar a IA para fazer uma análise dos recursos disponíveis. Dessa forma, é possível alcançar mais agilidade e precisão dentro de uma estratégia de growth hacking.

Selecione os algoritmos de análise

O objetivo é escolher o algoritmo ou o seu conjunto que garanta o melhor resultado na análise preditiva. Esse processo pode ser complexo, já que não existe resposta única. No entanto, uma opção é usar a matriz de confusão.

Essa técnica permite identificar o desempenho do machine learning a partir da ponderação de erros e acertos. Ou seja, é possível mensurar o impacto verdadeiro do desempenho do aprendizado de máquina conforme o contexto de aplicação.

Enriqueça o dataset

Os dados brutos (variáveis cruas) são importantes para o machine learning. Porém, também é preciso ter as variáveis derivadas e as hipóteses de negócio. Essa é uma forma de enriquecer o dataset e aumentar a precisão e a aplicabilidade das análises.

Nesse cenário, vale a pena distinguir esses elementos. Veja o que cada um deles representa: 

• variáveis cruas: são os dados brutos, somente organizados e inseridos no sistema;
• variáveis derivadas: são obtidas a partir das cruas. Agregam conhecimento do negócio e a capacidade preditiva do aprendizado de máquina. Por isso, evitam os resultados óbvios e asseguram insights mais relevantes;
• hipóteses de negócio: são as situações corporativas comuns, relacionadas aos problemas que serão tratados e que foram observados anteriormente em outros clientes e indústrias. Especialmente, quando são do mesmo setor da sua empresa.

Tenha uma base de dados ampla

Todas as questões que serão processadas precisam de um grande volume de dados para processamento e análise. Para facilitar esse processo, é necessário usar algum software específico. Por exemplo, o Microsoft Power BI.

A partir dessas etapas citadas, você começa a utilizar o machine learning para atendimento, reconhecimento facial, tradução de textos e mais. Por isso, ainda existem algumas práticas simples que vale a pena aplicar. Confira.

Tenha um site receptivo

O seu site deve ser receptivo e responsivo para garantir um bom atendimento aos usuários. Os bots são desenvolvidos por meio do aprendizado de máquina e assimilam padrões de comportamento para entender e responder às perguntas feitas.

Otimize a pesquisa local

O Google já identifica a busca local. Por isso, é recomendado fazer a otimização para o seu negócio, caso atenda a uma região específica. É o caso de uma clínica veterinária que está no bairro Jardins, em São Paulo. Assim, fica mais fácil ser encontrado pelos potenciais clientes.

Implemente pesquisas de voz

A busca por voz vem sendo cada vez mais adotada. Muito por conta dos assistentes pessoais, como Alexa, Siri, Cortana ou o Assistente do Google. Por isso, vale a pena implementar no seu negócio.

Quais empresas aplicaram machine learning e tiveram sucesso?

As maiores empresas do mundo utilizam essa tecnologia para entender melhor o comportamento dos consumidores e tomarem decisões acertadas.

Saber como elas utilizam o aprendizado de máquina é uma forma de conhecer o potencial do machine learning para seu negócio. Veja alguns exemplos!

Google

É a empresa mais avançada no uso dessa tecnologia. Ela alcançou esse patamar tanto pelo desenvolvimento interno de ferramentas e técnicas quanto pela aquisição de startups. 

No Google, o machine learning está em vários serviços, como: 

• Google Maps;
• Google Tradutor;
• Google Search.

A empresa também está desenvolvendo um carro autônomo e conseguiu até realizar uma conversa baseada na inteligência artificial. Esse é o Google Duplex, recurso do Google Assistant.

Salesforce

A companhia de softwares on demand desenvolveu o Einstein. Baseado no machine learning, ele analisa e processa um grande volume de dados. Além disso, garante resultados mais precisos e lucrativos.

Isso dá mais eficiência no trabalho de vendas e de profissionais do setor comercial e de call centers. Ao mesmo tempo, também garante mais lucro para a empresa que utiliza o sistema.

IBM

A empresa de tecnologia investe no machine learning há anos. Ainda em 2011, apresentou o Watson, um computador baseado em inteligência artificial. O equipamento conseguia ler textos e responder perguntas. Agora, vai além e oferece diferentes serviços. Por exemplo: 

• interação por voz;
• reconhecimento e análise de vídeos e imagens;
• criação de assistentes virtuais;
• leitura de grandes volumes de textos.

Netflix

Com um serviço de streaming voltado para a personalização, a Netflix utiliza o aprendizado de máquina para fazer recomendações com base nas preferências do usuário.

Isso aumentou a satisfação dos assinantes. Portanto, a empresa continua fazendo testes A/B e experiências offline para melhorar os resultados de recomendações.

Apple

Tudo começou com a assistente de voz Siri. Hoje, a Apple também tem outros dispositivos baseados em aprendizado de máquina. É o caso do HomePod, que permite controlar a casa por meio de comandos de voz.

American Express

A empresa de cartões de crédito usa o machine learning para evitar fraudes. Isso porque a tecnologia identifica os golpes em tempo real por meio da análise dos dados. Assim, são adotadas várias fontes de dados, como: 

• informações sobre o titular;
• detalhes de gastos;
• informações do comerciante;
• identificação de transações suspeitas.

Além disso, a American Express faz a previsão de taxas de inadimplência dos clientes. Dessa forma, os limites de crédito são atribuídos de acordo com esses dados e as análises deles.

Com todos esses exemplos e informações, fica claro que o aprendizado de máquina é uma tecnologia importante para qualquer negócio que queira aumentar suas chances de sucesso. Ao ter dados, informações e insights, é possível tomar decisões mais acertadas e capazes de levar sua empresa a um novo patamar.

Por isso, se a sua startup ainda deixa de lado o machine learning, saiba que está na hora de mudar esse cenário. Afinal, essa pode ser a oportunidade de virar o jogo e conquistar vantagem competitiva. Inclusive, expandir o negócio para o exterior e aumentar a fatia de mercado.

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