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Afinal, o que é machine learning e as suas vantagens para a empresa?

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Nos últimos anos, a tecnologia tem promovido grandes transformações para empresas, sobretudo em termos de produtividade. Nesse percurso, o termo machine learning tornou-se conhecido. Mas, afinal, o que esse conceito significa e quais são suas principais vantagens?

Pode até parecer algo complexo de entender, mas não é. Aliás, mesmo sem notar, você usa machine learning no seu cotidiano e isso, certamente, facilita a sua vida. Quando aplicada ao empreendimento, essa tecnologia gera agilidade, precisão e competitividade.

Neste post, explicamos o que é machine learning e quais são seus benefícios para o sucesso do negócio. Continue a leitura para conferir!

O que é machine learning?

Existe um filme chamado “Eu, Robot”, que foi lançado em 2004. O longa-metragem traz no roteiro um futuro em que robôs ganham vida. As máquinas aprendem com as pessoas e facilitam suas tarefas diárias, como comprar verduras no supermercado ou limpar a casa.

Basicamente, isso é machine learning. Em tradução, significa algo como “aprendizado de máquina”.

Veja um exemplo da sua própria rotina: após certo tempo ouvindo músicas no Spotify, o sistema começa a fazer recomendações de cantores e playlists. Essas recomendações são feitas a partir das suas últimas escolhas, pois o sistema aprendeu com você. O mesmo ocorre com a Netflix, que recomenda séries, filmes e documentários baseados em seus padrões de seleção.

Esse aprendizado é feito por meio de algoritmos e consiste em uma sequência de regras que, ao interagir com certos dados, permite a solução de problemas.

Nas empresas, o machine learning é aplicado ao sistema de gestão para facilitar todo o expediente de trabalho, tornando-o mais fluido. Ele permite que certas tarefas sejam automatizadas e aperfeiçoadas.

Quais os principais tipos de machine learning?

É importante ressaltar que existem vários tipos de machine learning. Entre as principais vertentes dessa tecnologia, podemos citar as seguintes como exemplos:

Aprendizado supervisionado

Aprender uma lição sozinho costuma ser mais difícil do que aprender por meio do suporte de uma pessoa que já conta com os conhecimentos que desejamos adquirir. Podemos dizer que essa realidade também se aplica ao machine learning.

O aprendizado supervisionado segue esta lógica, pois esse tipo de machine learning exige que os seres humanos forneçam dados ao sistema e o ajudem a fazer classificações.

Digamos que, por algum motivo, uma empresa desenvolveu uma inteligência artificial para identificar carros e diferenciá-los de outros veículos, como motos e caminhões.

Se o sistema em questão contasse com uma solução em aprendizado de máquina supervisionado, os desenvolvedores por trás do projeto o alimentariam com uma enorme quantidade de imagens de veículos e indicariam ao sistema o que é um carro.

O software inteligente, por sua vez, se basearia nas respostas dadas por seus desenvolvedores e se tornaria capaz de identificar por conta própria o que é um carro.

Aprendizado não supervisionado

Embora aprender com alguém seja mais simples, nada impede que os indivíduos retenham informações de forma independente, por meio de suas observações e experiências. Um conceito que também pode ser aplicado ao machine learning é o da origem ao aprendizado não supervisionado.

Nesse tipo de aprendizado de máquina, o software inteligente é apenas alimentado com um grande volume de dados. Cabe a ele a tarefa de criar seus próprios padrões para classificá-los e separá-los em categorias.

No exemplo citado anteriormente, o software provavelmente usaria características como o número de rodas de cada veículo e seu tamanho para classificá-los em grupos diferentes.

É importante ressaltar, porém, que ele não saberia o nome de cada item classificado, apenas entenderia a classificação ideal de acordo com suas características.

Aprendizado semissupervisionado

Uma característica interessante do aprendizado semissupervisionado é o fato de que ele pode ser descrito como uma combinação do aprendizado supervisionado e do não supervisionado.

Isso acontece porque, nesse tipo de machine learning, os desenvolvedores classificam apenas uma parte dos dados entregues ao software e confiam a ele a tarefa de analisar os dados restantes de acordo com os modelos.

Por exemplo, os desenvolvedores podem separar algumas imagens e classificá-las como carro, moto e caminhão. Depois disso, o software analisaria as imagens classificadas e criaria seus próprios padrões para classificar o restante das imagens.

A grande vantagem desse tipo de machine learning é que ele costuma apresentar um bom custo-benefício em relação a tempo e recursos.

Aprendizado por reforço

Quando somos crianças, aprendemos com nossos pais o que é certo e o que é errado por meio de elogios e repreensões. Sempre que uma criança faz algo bom, é comum que seus responsáveis a elogiem. Já quando ela quebra um item ou faz algo perigoso, eles a repreendem.

O aprendizado por reforço segue essa lógica para ensinar o software quais ações ele deve realizar e as funções que precisam ser priorizadas.

Por exemplo, digamos que uma empresa crie uma inteligência artificial para atuar no mercado de ações. Os desenvolvedores do software podem criar “recompensas” para o sistema sempre que o software obtiver lucro e “punições” quando ele gerar prejuízo.

Além disso, os desenvolvedores podem criar níveis de punição, de modo que elas se tornem proporcionais ao prejuízo. Desse modo, o software poderia aprender a agir de modo mais cuidadoso, para evitar a perda de grandes montantes de recursos.

Qual a diferença entre machine learning e inteligência artificial?

Uma vez que os termos inteligência artificial e machine learning ainda são novos, é normal que existam dúvidas a este respeito, o que abre espaço para que as tecnologias, muitas vezes, sejam confundidas.

Neste contexto, podemos dizer que a inteligência artificial é uma tecnologia que permite que softwares atuem de forma autônoma, realizando tarefas que antes só podiam ser executadas por humanos.

Para desempenhar esse papel, porém, o software precisa aprender a executar as funções que deve desempenhar. O machine learning é justamente a aplicação que viabiliza tal aprendizado.

Levando esse fato em consideração, podemos dizer que a inteligência artificial e o machine learning são tecnologias que se complementam.

Qual a importância do machine learning para a empresa?

Se para seu cotidiano o machine learning representa comodidade (ao ter músicas e séries previamente selecionadas, por exemplo), para a companhia, representa competitividade.

Ao contar com algoritmos avançados e capazes de aprender, a empresa pode otimizar seus processos e superar competidores, bem como melhorar a alocação dos seus recursos. A seguir, explicamos melhor sobre alguns benefícios para as empresas.

Aumenta o grau de inteligência nos negócios

A ideia de business intelligence tem sido bastante difundida no mundo dos negócios. Trata-se do uso de um grande volume de dados para melhorar a tomada de decisão diária e antecipar determinados acontecimentos, colocando a empresa à frente do mercado.

Nesse primeiro caso, o machine learning é bastante útil na identificação de tendências e padrões, que são reportados aos gestores. Uma máquina que aprende pode reconhecer, por exemplo, um novo comportamento da equipe de trabalho e reportá-lo à gestão.

A partir desses dados, a inteligência do empreendimento pode ser otimizada. Isso garante uma série de vantagens subsequentes, como o maior aproveitamento de oportunidades e o diagnóstico de pontos de melhoria.

Automatiza processos rotineiros

Outra grande vantagem do machine learning é a automação de processos. Como o sistema é capaz de aprender, também sabe executar determinado conjunto de ações de forma autônoma. Assim, tarefas repetitivas podem ser deixadas a cargo da máquina.

Um ótimo exemplo é o monitoramento da jornada de trabalho dos funcionários. Você não precisa estudar os registros físicos de ponto para verificar quem é assíduo e quem não é. O sistema de gestão faz isso automaticamente, coletando e organizando um grande número de dados sobre o horário de trabalho. Assim, você só cuida da etapa final: a sua análise.

A automação de processos é realmente importante. Ela permite que a empresa mantenha seu foco em tarefas estratégicas, enquanto outras atividades rotineiras são deixadas a cargo das máquinas. Isso favorece a produtividade e a eficiência diária.

Eleva os padrões de qualidade da empresa

Como explicamos, o machine learning é uma máquina que aprende. Esse aprendizado se dá a partir de padrões passados, isto é, do que já aconteceu com a empresa. Ao reconhecer esses padrões, o negócio pode replicar as boas práticas no futuro e eliminar o que deu errado.

Nesse sentido, a tecnologia de aprendizagem é uma propulsora da qualidade total dentro da empresa. Ela permite que ótimos processos e ferramentas sejam sustentados, enquanto elimina o que deu errado. Assim, torna-se possível aprender e crescer de maneira sustentável.

Felizmente, a otimização da qualidade também leva a uma série de outras vantagens. É possível reduzir custos decorrentes de imperfeições, assim como acidentes e falhas diárias que afetam os profissionais ou clientes. Tendo isso em vista, todos podem ser beneficiados.

Melhora a alocação dos recursos empresariais

Uma empresa é, na verdade, um conjunto de recursos (humanos, financeiros, materiais, mercadológicos e assim por diante). O ponto é que todos esses recursos são finitos, ou seja, só existem até certo ponto. Em função disso, todos devem ser bem alocados.

Veja um exemplo: você quer iniciar um novo programa de treinamento dos funcionários e tem um orçamento de R$20 mil. Esse valor cobre todos os gastos. Entretanto, por conta de falhas, o orçamento é mal aproveitado e você acaba gastando muito mais que o planejado, R$35 mil. Isso quer dizer que a alocação do seu recurso financeiro foi ineficaz.

Com o machine learning, é possível identificar o melhor uso dos recursos que pertencem a empresa, criar modelos preditivos da sua alocação e calcular o retorno esperado em cada um dos projetos. Dessa forma, terá mais eficiência na alocação dos seus recursos limitados.

Como o machine learning promove segurança da informação?

Nos últimos anos, a segurança da informação tornou-se algo essencial. Justamente pelo grande volume de dados e informações que transitam pela empresa, é preciso ter os mais elevados padrões de segurança, preservando a empresa de incidentes ou ciberataques.

Novamente, o machine learning é de grande ajuda. Sistemas que aprendem podem reconhecer novos vírus e ataques cibernéticos, ajustando-se. Também podem aprender com novos padrões de segurança, atualizando seus mecanismos de defesa.

Lembre-se de que o termo machine learning faz referência às máquinas que aprendem. Isso está muito próximo do seu dia a dia, gerando comodidade. Quando aplicado à empresa, gera mais produtividade e competitividade.

Agora que sabe o que é machine learning, que tal continuar aprendendo conosco? Veja quais são as melhores práticas de segurança de dados e como aplicá-las na sua empresa!

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