Atualmente, é possível notar um aumento da quantidade de ferramentas que automatizam alguns tipos de serviço. Isso se dá em virtude da busca constante por meios que tornem os trabalhos mais rápidos e ágeis, já que aumentar a precisão e a produtividade tornou-se algo muito importante, tanto para quem produz quanto para quem recebe os serviços.
Aqui, você entenderá o que é Machine Learning detalhadamente e como essa ferramenta pode ser importante para a busca por produtividade.
O que é Machine Learning?
O aprendizado de máquina ou Machine Learning, como normalmente é chamado, é uma vertente da inteligência artificial, que defende a possibilidade de identificar padrões em dados, automatizando a construção de modelos analíticos que diminuem, cada vez mais, a necessidade de intervenção humana na tomada de decisões.
Basicamente, defende-se que máquinas possuem a capacidade de aprenderem coisas sozinhas por meio de algoritmos, o que as torna capazes de identificar padrões e conexões entre dados, independentemente do volume que esses tenham. As análises são feitas com o uso de estatísticas, que ajudam a prever respostas precisas e reduzem as chances de erro.
O que diferencia o Machine Learning dos demais programas de leitura e interpretação de dados é sua capacidade de atualização automática frente a novos dados, ou seja, não é necessário alterar sua programação toda vez que novos dados forem adicionados ao sistema. É nesse ponto que a intervenção humana torna-se menor sem, entretanto, tornar os resultados menos eficazes e precisos.
Uma Machine Learning pode analisar dados sem intervenção humana para programá-la.
Como Funciona?
Antes de explicar como funciona uma Machine Learning, é preciso mostrar que há quatro métodos comuns adotados nela: a aprendizagem supervisionada, a aprendizagem não supervisionada, a semissupervisionada e, ainda, a aprendizagem de reforço. Em todas essas modalidades são utilizados algoritmos, ou seja, uma sequência de instruções executadas mecanicamente. Entenda abaixo o que são elas e como os algoritmos se comportam dentro de cada uma.
Aprendizagem supervisionada
Esta forma de aprendizagem é comumente utilizada em situações em que dados históricos podem ser usados para prever prováveis situações futuras, já que o algoritmo recebe dados que possuem a resposta correta e assim aprende qual é ela. Um exemplo claro de seu uso são as suspeitas de fraude em transações de cartões de crédito, já que o comportamento comum de seu usuário já foi detectado.
Aprendizagem não supervisionada
É utilizada quando os dados não possuem históricos, ou seja, a resposta correta não foi fornecida ao sistema anteriormente e ele deve descobrir o que está acontecendo. Visa, então, a encontrar alguma estrutura dentro dos dados. Costuma ser bastante útil para o marketing, pois possibilita semelhanças entre clientes que serão atingidos por uma mesma campanha.
Aprendizagem semi-supervisionada
Pode ser utilizada nas mesmas situações em que a aprendizagem supervisionada, porém esta funciona com dados rotulados e não rotulados. Pode classificar ou prever resultados e envolve exemplos simples, como o reconhecimento facial em aplicativos de edição de fotos ou pelas câmeras de celulares.
Aprendizagem de reforço
Tem como foco descobrir o melhor caminho a ser tomado por meio de testes que utilizam “tentativa e erro”, descobrindo com o algoritmo quais ações rendem resultados melhores. É muito utilizada em campos como a robótica.
Pode-se concluir, então, que o bom funcionamento da Machine Learning ocorre por meio de um bom pareamento entre os algoritmos e as ferramentas utilizadas, pois isso é o que fará com que ela se adapte independentemente aos novos dados aos quais seja exposta.
Principais conceitos sobre Machine Learning
Você pode estar se perguntando agora como todos esses conceitos aparecem em seu dia a dia, já que todas essas informações parecem muito distantes de nossa realidade e muito mais próximas de filmes. Para mostrar como isso se aplica à nossa rotina, vamos utilizar o mercado financeiro como exemplo de como a Machine Learning pode tornar nossas vidas mais fáceis.
A indústria financeira tem utilizado cada vez mais essa vertente da inteligência artificial principalmente para prevenir fraudes, além de encontrar insights para melhorar seus sistemas e se aproximar, cada vez mais, de seus clientes. Coisas como identificar oportunidades de investimento ou ajudar seus clientes a decidirem o momento certo para investir são alguns desses insights.
Entenda a seguir quais são os conceitos relacionados a esse cenário.
Uso dos dados
A partir de um conjunto de dados, é possível treinar um modelo para que ele identifique variáveis e transmita informações cada vez mais corretas por meio do processamento de quantidades ilimitadas de dados provenientes de diversas fontes. É isso que automatiza os processos internos de uma empresa e torna simples a leitura do comportamento de todos os seus clientes.
Velocidade
Ao lidar com uma quantidade de dados ilimitada, é claro que a velocidade torna-se um conceito muito importante, já que é necessário acompanhar todas as informações geradas em tempo real ou o mais rápido possível. Graças a isso, são enviadas ofertas para os clientes de acordo com o que é identificado como necessário em cada momento de seu dia.
Resultados
Investir em Machine Learning pode ser um investimento alto, mas sem dúvidas pode trazer resultados eficazes para seu negócio, isso porque a comunicação com possíveis clientes fica mais dinâmica. Imagine informar as pessoas certas na hora certa, isso com certeza tornará as taxas de retenção e conversão muito maiores.
Melhora Contínua
O Machine Learning é algo que mantém-se constantemente atualizado graças a sua capacidade de se reprogramar autonomamente cada vez que é colocado em contato com novos dados. Os resultados passados são sempre utilizados como modelos para leitura desses novos dados, o que torna sua leitura e interpretação cada vez melhor, além de fornecer respostas ainda mais precisas.
Segmentação
Você provavelmente já recebeu algum anúncio e ficou se perguntando como descobriram que estava precisando do produto ou serviço que ele mostrava. Isso ocorreu porque seu padrão de comportamento foi identificado e você foi, então, segmentado como um potencial cliente para a marca anunciante por meio de Machine Learning.
Neste caso, ele possibilita a identificação de variados segmentos e ajuda na criação de uma abordagem aos clientes que neles se encaixarem. Isso ajuda na hora de guiar as pessoas, incentivando-as a adquirir um novo produto, serviço ou, ainda, participar de algum tipo de investimento.
Valor do cliente
Todo cliente possui uma vida útil que é calculada a partir de seu comportamento frente às marcas, ou seja, seu histórico de compras e transações, suas reações às campanhas de marketing pelas quais foi impactado e como se comporta dentro de suas plataformas. Para o mercado financeiro, ferramentas altamente indicativas desse comportamento são seus aplicativos e o internet banking.
A partir do que é identificado, é possível prever quais serão suas próximas interações com ele e otimizar sua vida útil.
Compreensão
Talvez esse seja um dos conceitos mais importantes ao falarmos sobre o que é Machine Learning, isso porque ao nos depararmos com uma técnica tão detalhada, podemos nos questionar qual é a real necessidade de tantas coisas, então eis aqui a resposta.
Todas as informações levantadas com esses dados servem, principalmente, para compreender seus clientes e conseguir criar conteúdos que o atraiam para sua empresa e para seus serviços, além de desenvolver novas alternativas que supram suas necessidades.
Otimização
Por fim, temos o conceito que baseia toda a construção das teorias de Machine Learning, que é a otimização, tanto das informações levantadas quanto do tempo gasto para isso.
Criar uma ferramenta que não precisa de intervenção humana com frequência acaba possibilitando que esforços sejam revertidos para outras coisas. Não é mais necessário que uma pessoa analise todos os dados que os clientes, efetivos ou potenciais, fornecem para uma empresa, pois há uma máquina apta a fazer isso e que pode fornecer respostas mais precisas do que as que um ser humano conseguiria.
Bancos agora podem acompanhar toda a movimentação de seus clientes em suas plataformas digitais, bem como suas transações em caixas eletrônicos e feitas com seus cartões. Isso possibilita que, em um curto período, eles consigam não só impactá-los com anúncios úteis para suas rotinas, mas também oferecer um ambiente mais seguro, identificando e bloqueando possíveis fraudes e usos irregulares de suas contas.
A interpretação de dados provenientes de diversas plataformas possibilita o oferecimento de produtos melhores para cada tipo de consumidor.
Qual a importância do Machine Learning?
Como você pôde ver ao longo do texto, o aprendizado em máquina é algo muito importante para o funcionamento de sistemas e para o desenvolvimento de estratégias que contemplem a todos. Se antes o grande número de dados gerados tornava difícil sua compreensão, atualmente isso possibilita a definição de estratégias cada vez melhores para alcançar pessoas.
Diversas áreas vêm utilizando o Machine Learning, não só com a intenção de torná-las seus clientes, mas também visando a proporcionar bem-estar e facilitar suas rotinas. Um exemplo disso é o uso na medicina, que ajuda médicos a acompanhar seus pacientes em tempo real, além de identificar tendências e alertas, aperfeiçoando seus diagnósticos e possibilitando oferecer tratamentos com menores índices de erro.
No Governo, o uso dessa ferramenta tem como foco a segurança pública, já que possuem diversas fontes de dados que indicam tendências comportamentais de toda a população. É possível ainda identificar fraudes e minimizar os riscos de roubo de identidade ou de outras formas de corrupção, algo que é benéfico para todos os cidadãos.
Uma das áreas que mais utiliza o Machine Learning a seu favor é o Marketing Digital, que está sempre atualizando a maneira como consegue dados de acordo com o que a tecnologia tem a oferecer. A automatização de tarefas que antes demandavam muito tempo possibilita a resolução de problemas com mais rapidez e permite que o foco fique na estratégia.
Se antes era necessário veicular um anúncio em meios de comunicação em massa para atingir algumas pessoas, agora a identificação de padrões de consumo faz com que a escolha de meios mais específicos sejam mais simples e que as pessoas certas recebam a informação da qual precisam. Isso gera bons retornos para os investimentos em propaganda e um crescimento contínuo do marketing digital.
Com o uso da inteligência artificial, é possível identificar as métricas mais valiosas para uma empresa, entender quais são os obstáculos que a estratégia de comunicação pode ter e, também, acompanhar os resultados das campanhas que já foram lançadas, algo que ajuda na tomada de decisões estratégicas e na reação aos problemas que surgirem.
Atender à intensa demanda digital presente nos dias de hoje pode criar experiências personalizadas para seus clientes, fazendo com que suas necessidades sejam supridas e suas expectativas sejam superadas. A ideia de entender as demandas individuais e ajudar cada pessoa separadamente gera identificação entre marca e consumidor, o que, consequentemente, os aproxima e faz com que cada vez mais dados sejam gerados para leitura.
Diariamente, pessoas disponibilizam seus dados naturalmente em redes sociais e sites, facilitando a construção de um banco de dados rico.
Para diversas empresas, o Machine Learning possibilita o aproveitamento das informações que seus clientes fornecem em um curto espaço de tempo, cuja frequência seria humanamente impossível de acompanhar em tempo real. A alta taxa de conversão desses dados faz com que esse assunto venha sendo cada vez mais importante para o cotidiano corporativo, pois mostra resultados positivos em diversos setores.
Agora é sua vez de nos contar o que acha sobre Machine Learning! Você tinha noção de que era algo tão presente em seu dia a dia? Nos conte nos comentários e não deixe de acompanhar nossas postagens.
