Alguém que apresentasse a ideia do Machine Learning para as pessoas há algumas décadas provavelmente seria taxado de maluco.
Hoje, ainda que não seja possível comparar a capacidade cognitiva de uma máquina à de um humano, ninguém duvida de mais nada.
Já existem vários exemplos de softwares e equipamentos produzidos pela mão humana que têm algo que podemos chamar, sim, de inteligência.
Mas o maior avanço da inteligência artificial (IA) é permitir que essas máquinas possam se tornar ainda mais espertas – e por conta própria.
Esqueça os cenários pessimistas de obras de ficção científica, nos quais as invenções se voltam contra os humanos e acabam dominando o mundo.
A IA e o Machine Learning são desenvolvidos para o nosso próprio benefício, já que os robôs não têm muitas de nossas limitações para desenvolver determinadas tarefas.
Se alimentados por uma fonte de energia, eles não precisam dormir, por exemplo.
Além disso, não se desconcentram, não procrastinam, dificilmente erram e desempenham tarefas em velocidade muitas vezes superior à nossa capacidade.
Por isso tudo, podemos concluir que as máquinas permitem uma produtividade e eficiência muito maior em qualquer segmento da economia.
Se o Machine Learning ainda é um mundo completamente novo para você, este artigo é uma boa maneira de começar a entendê-lo.
A partir de agora, vamos explicar o conceito de Machine Learning e as aplicações.
Você vai descobrir como funcionam os algoritmos de Machine Learning e ver exemplos de uso atual desse processo nas empresas.
Confira só alguns tópicos que vamos abordar no texto:
- O que é Machine Learning (aprendizado de máquina)?
- A evolução do Machine Learning
- Como funciona o Machine Learning?
- Para que serve o Machine Learning (aprendizado de máquina)?
- Qual a importância do Machine Learning?
- Quais os benefícios de usar Machine Learning?
- Quais são os tipos de Machine Learning mais conhecidos?
- Diferentes abordagens e métodos de Machine Learning
- Machine Learning nas empresas
- Onde se usa Machine Learning?
- Diferentes tipos de problemas e tarefas
- Quais são as aplicações do Machine Learning
- Exemplos de Machine Learning: quem está usando?
- Inteligência Artificial e Machine Learning: quais as diferenças?
- Machine Learning e Deep Learning: quais as diferenças?
- Quais as tendências do Machine Learning para o futuro?
- Carreira na área de Machine Learning.
Boa leitura!
O que é Machine Learning (aprendizado de máquina)?
Machine learning é aprendizado de máquina em inglês.
O nome já entrega bastante coisa, não é mesmo?
Trata-se da capacidade que um equipamento construído pelo homem tem de analisar dados para automatizar a criação de modelos analíticos.
É, portanto, uma vertente da inteligência artificial, um conceito mais amplo, que diz respeito à capacidade que uma máquina tem de tomar decisões a partir de um raciocínio que lembra o pensamento humano.
No caso do Machine Learning, espera-se que essas decisões tomadas pelos equipamentos tenham como base o aprendizado com dados e a identificação de padrões com o mínimo de (ou sem nenhuma) intervenção humana.
O Machine Learning nasceu da ideia de que as máquinas podiam aprender a realizar tarefas específicas mesmo sem terem sido programadas para isso.
A grande meta de um desenvolvedor dessa vertente da IA é criar softwares que, ao serem expostos a novos dados, conseguem se adaptar de maneira independente.
Esses dados, somados a cálculos anteriores e às vezes submetidos à repetição, produzem decisões e resultados confiáveis.
Apesar de algumas pessoas encararem a inteligência artificial e o aprendizado de máquina como tendências que aproximam os robôs do que há de mais humano e subjetivo em nós, a base de tudo ainda são as Ciências Exatas.
O que permite a uma máquina ter algo parecido com inteligência são os algoritmos, e a seguir falaremos mais sobre eles.
A evolução do Machine Learning
Apesar de estarmos falando de um conceito relativamente novo, a origem do Machine Learning já tem quase 70 anos.
Na década de 1950, quando os primeiros modelos de computadores eram desenvolvidos, Alan Turing, considerado o precursor da informática, começou a realizar os primeiros testes para analisar o poder de raciocínio das máquinas.
Não era nada muito elaborado, mas, para a época, observar os computadores repetindo sequências de comandos já era algo impressionante.
Um pouco mais tarde, utilizando as descobertas de Turing como referência, um cientista de computação norte-americano chamado Arthur Lee Samuel foi além e criou o primeiro software com capacidade de aprender.
O experimento consistia em um jogo de damas virtual, em que o sistema ia melhorando a performance à medida em que as partidas passavam.
Ou seja, a máquina se especializava, aprendendo movimentos e criando estratégias a partir do seu histórico, e tornava cada vez mais difícil alguém superá-la em uma partida.
Samuel também foi o responsável por usar o termo Machine Learning pela primeira vez, no ano de 1959.
De lá para cá, a tecnologia evoluiu muito, a quantidade e a complexidade das informações também.
Com isso, novos conceitos e ferramentas também, caso, por exemplo, da Inteligência Artificial, do Big Data, da Internet das Coisas, entre outros.
É difícil prever o que essas novas máquinas serão capazes de fazer no futuro, mas é inegável que elas evoluirão muito e se tornarão cada vez mais integradas às nossas rotinas.
Como funciona o Machine Learning?
Existem abordagens da inteligência artificial que estudam as estruturas cerebrais, ou seja, o modelo de funcionamento dos neurônios, para criar as máquinas inteligentes.
Mas não se espera, ao menos não nas próximas poucas décadas, que se consiga obter com as máquinas o mesmo resultado que aquele originado por milhões de anos de seleção natural.
Na IA, no Machine Learning e em toda a ciência da computação, os algoritmos são a base de tudo.
Eles são sequências de regras e operações que, quando aplicadas a um conjunto de dados, fazem surgir determinado resultado.
Para que seja possível às máquinas aprenderem, os algoritmos são submetidos a determinados métodos, que se dividem em duas abordagens.
A primeira é a supervisionada, em que a aprendizagem do algoritmo ocorre porque ele recebe dados que contêm a resposta correta.
Na abordagem não supervisionada, por outro lado, os dados que o algoritmo recebe não são rotulados, de modo que os efeitos das variáveis são imprevisíveis.
Essa segunda abordagem, portanto, é mais complexa e avançada, porque nela a própria máquina encontra os padrões desejados e aprimora seus filtros conforme o uso.
Para que serve o Machine Learning (aprendizado de máquina)?
Atualmente, as pesquisas em Machine Learning estão mais vinculadas ao conceito de indústria 4.0, também chamada de Quarta Revolução Industrial.
Trata-se da era da automação e da tecnologia da informação no setor de serviços e na produção de bens de consumo.
Na realidade, a automação por si só já existe há bastante tempo.
A novidade é o uso de inteligência artificial, Big Data, Internet das Coisas e, é claro, Machine Learning.
Essa nova realidade da automação permitiu um salto de produtividade no mundo todo.
Com o Machine Learning, as fábricas estão mais inteligentes, e as máquinas são aprimoradas por conta própria.
No setor de serviços, robôs substituem os humanos no atendimento aos clientes.
E não estamos falando dos labirintos no SAC de companhias telefônicas, mas de algoritmos que aprendem com o tempo e suprem cada vez melhor as necessidades de informações dos clientes.
Quando usamos a palavra “robôs”, não se tratam de androides, aqueles com forma humana, ou mesmo de robôs mais “quadrados” mesmo.
Na maioria das vezes, são apenas programas, conjuntos de códigos construídos para dar conta de determinada função.
Seja qual for a área, é importante ter em mente que o objetivo não é somente fazer com que os empresários ganhem mais dinheiro.
A qualidade dos produtos e serviços também tende a melhorar com o tempo, porque o aprendizado da máquina é muito mais rápido do que o do humano.
Qual a importância do Machine Learning?
O ser humano dá o seu melhor ao realizar tarefas manuais ou intelectuais.
Dentro das nossas possibilidades, fazemos o possível.
O que acontece é que o mundo atual está de tal maneira informatizado que hoje, em um único dia, produz-se mais informações do que em séculos passados inteiros.
Eis o Big Data – é tanta coisa que é humanamente impossível aproveitar todos esses dados, e é por isso que recorremos às máquinas.
Quem usa o aplicativo Waze, por exemplo, está fornecendo dados sobre a velocidade de deslocamento na via onde se encontra.
A partir dessa informação e dos dados colhidos de usuários que trafegam pela mesma via, o aplicativo irá recomendar ou não que outros motoristas cheguem ao seu destino por aquele mesmo trajeto.
Uma enorme equipe de seres humanos não conseguiria colher esses dados e transformá-los em sugestões de trajetos em tempo real.
O algoritmo do aplicativo, que trabalha 24 horas por dia, consegue.
Mesmo dessa maneira, com a criação de algoritmos feitos para aproveitar essa imensa quantidade de dados, ainda há muitas informações desperdiçadas.
É para isso que serve o Machine Learning: para que as máquinas possam aprender por conta própria a processar esses dados e dar utilidade a eles.
Assim, os softwares e equipamentos construídos pelo homem conseguirão analisar dados cada vez mais complexos e numerosos, de forma automática e rápida.
O resultado será, como destacamos antes, resultados igualmente mais precisos e rápidos, mesmo em grande escala e com riscos muito menores.
Quais os benefícios de usar Machine Learning?
Agora que você já conhece um pouco mais do que é, como funciona e qual a importância do Machine Learning, chegou a hora de entender o que essa tecnologia pode acrescentar na prática.
Separamos alguns benefícios para que você possa ter uma noção clara do que o aprendizado de máquina pode trazer de vantagens para a rotina produtiva de uma empresa.
Confira:
Aprendizado e melhoria contínua
Essa vantagem tem tudo a ver com um conceito chamado de iteratividade (assim mesmo, sem o “n”), que significa aprimorar a partir da repetição ou do histórico de tentativas.
Ou seja, trata-se da capacidade de aprender de maneira autônoma e entregar respostas que vão se mostrando mais assertivas com o passar do tempo.
Além disso, o Machine Learning, sempre que colocado em contato com novas variáveis, reprograma-se, atualizando as configurações conforme os dados recém-chegados.
Sendo assim, a tecnologia está em evolução permanente, pois consegue reconhecer os padrões com base nos resultados que já encontrou no passado, e refinar a interpretação, sem a necessidade de uma nova interferência humana.
Processamento de dados ilimitados
Com a quantidade de dados gerados na atualidade, é humanamente impossível processar tudo sem o suporte da tecnologia.
O Big Data se vale da Inteligência Artificial e suas respectivas ferramentas, como a Machine Learning, para captar, integrar, analisar e interpretar essas informações.
Graças a essa ajuda, é possível ler conteúdos em diferentes tamanhos e formatos e com muito mais rapidez.
É a partir desse processamento que as empresas podem extrair insights para melhorar a experiência do usuário.
Afinal, a automatização do gerenciamento de dados permite que informações, como históricos e hábitos dos consumidores sejam processadas e ganhem uma interpretação mais assertiva.
Eficiência
A eficiência operacional é uma das principais metas de uma empresa.
Afinal, qual negócio não deseja diminuir os custos e, de quebra, aumentar as receitas?
Pois o Machine Learning pode ajudar nessa importante missão.
A partir da automatização de certas tarefas burocráticas, é possível aumentar o nível de assertividade, uma vez que o erro humano vai quase inexistir.
Ao mesmo tempo, você pode realocar os colaboradores de carne e osso para as atividades intelectuais, que envolvam um poder de tomada de decisão maior.
Um exemplo prático de quanto a tecnologia pode melhorar a eficiência de uma empresa é na manutenção preditiva.
Quando você consegue antecipar certos problemas, em vez de reparar as consequências depois que eles já ocorrem, economiza tempo e dinheiro.
Com Big Data, Inteligência Artificial e Machine Learning, problemas com atualizações de softwares, recalls de maquinários por conta do modelo ou ano de fabricação podem ser resolvidos com antecedência.
Até mesmo inconsistências na produção, mostradas pelos dados de alguns sensores, podem ser evitadas.
Velocidade
Além de processarem uma quantidade ilimitada de dados, as tecnologias de IA que envolvem a Machine Learning vão mais além.
Elas conseguem fazer isso e acompanhar a evolução das informações em tempo real ou muito próximo disso.
A velocidade com que essas tecnologias operam é mais um benefício, pois as empresas podem extrair relatos importantes e, instantes depois, usarem esses dados para produzir um conteúdo personalizado dentro do prazo.
Adaptabilidade
As estratégias e os objetivos de uma empresa precisam ser maleáveis para se ajustarem às diferentes variáveis que podem surgir.
Por isso, é muito importante contar com tecnologias que permitam processar dados em tempo real.
Caso algum problema ocorra ou um planejamento se mostre otimista demais, é possível se adaptar a uma situação mais próxima da realidade.
Às vezes, não se trata de questões internas, mas da intercorrência de fatores externos, como uma crise econômica ou o desaquecimento do mercado.
Tudo isso pode forçar uma readequação, que só poderá ser feita com a rapidez e a assertividade necessárias por quem souber interpretar os indicadores.
Quais são os tipos de Machine Learning mais conhecidos?
Assim como acontece com os seres humanos, as máquinas também possuem diferentes formas de aprendizado.
A partir de agora vamos falar dos tipos de Machine Learning mais conhecidos.
Aprendizado supervisionado
É um modelo em que a máquina recebe um conjunto de dados com rótulos, divididos em diferentes classificações.
O aprendizado supervisionado é muito usado para antecipar resultados em que já se tem uma ideia de quais são as possibilidades de desfecho, casos de sim ou não, principalmente.
Para verificar se uma transação feita por cartão de crédito é fruto de uma fraude ou não, por exemplo.
Isso é possível graças às técnicas de classificação e de regressão aplicadas nesse tipo de método de ensino.
- Classificação: consegue categorizar um dado a partir dos rótulos aprendidos. Por exemplo, um algoritmo já sabe quais são os tipos de cores primárias e secundárias, portanto, quando aparecer algum elemento em vermelho, vai ser colocado entre as cores primárias
- Regressão: serve para prever valores contínuos, ou seja, variáveis que tendem a se repetir dentro de uma lógica durante um determinado intervalo de tempo. Por exemplo, o cálculo de rendimentos para investimentos de taxas pré-fixadas.
Aprendizado não supervisionado
É um modelo em que a máquina recebe uma série de dados que não possuem rótulos e, portanto, não há qualquer perspectiva de se prever o resultado final.
Nesses casos, nem os humanos sabem quais informações poderão ser extraídas.
A ideia nesse tipo de aprendizado é justamente reconhecer determinados padrões e, a partir deles, encontrar uma lógica entre os dados.
Nesse sentido, o aprendizado não supervisionado utiliza basicamente três técnicas para identificar essas possíveis relações entre as informações:
- Agrupamento: busca similaridade entre os dados e os divide em grupos assim que encontra essas semelhanças. Ele pode ser usado, por exemplo, para segmentar o seu público-alvo e favorecer a criação de personas
- Associação: combina dois ou mais dados, encontrando uma sequência e identificando padrões. É o caso das recomendações de conteúdo ou das sugestões de compras, entre outros
- Redução de dimensão: ajuda a eliminar dados aleatórios, fazendo prevalecer somente aquelas variáveis mais consistentes. Pode ser usado em planos de gerenciamento de riscos, por exemplo, ao reduzir resultados menos prováveis.
Aprendizado semissupervisionado
Conforme o nome sugere, é um modelo que funciona como um híbrido dos dois anteriores.
Normalmente, ele é utilizado quando há grande volume de dados, mas apenas parte dele possui rótulos, que é a condição que possibilita um aprendizado totalmente supervisionado.
Nesse caso, a máquina e seus algoritmos aprendem tanto a partir de dados supervisionados quanto de não supervisionados.
Em termos práticos, esse método pode ser utilizado para fazer o reconhecimento facial de uma pessoa por uma webcam ou pela câmera do smartphone, entre outras aplicações.
Aprendizado por reforço
É um método no qual a máquina aprende através do sistema de tentativas, por erro e acerto.
De certa forma, lembra o sistema de recompensas, utilizado na psicologia infantil, para premiar a criança que realiza um comportamento desejado.
No caso do aprendizado da máquina, esse modelo desconsidera um pouco o valor dos dados (rotulados ou não rotulados), e valoriza mais o ambiente.
Nesse modelo, existem sempre três variáveis: o agente (a máquina), o meio (lugar onde o agente atua) e as ações (atividades do agente).
Pense no problema como um grande jogo de quebra-cabeças em que é preciso combinar todas as peças corretamente.
Sendo assim, a cada peça combinada, a máquina faz um ponto, e a cada associação errada, ela perde.
Ou seja, ela vai aprendendo ao reforçar uma ação, seja ela positiva (acerto) ou negativa (erro), em busca do objetivo final, que é encontrar a melhor estratégia no menor tempo.
Diferentes abordagens e métodos de Machine Learning
Os métodos estatísticos mais conhecidos e utilizados pelo Machine Learning para processar os dados são a regressão, a classificação e o clustering.
Vamos conferir detalhes sobre cada um deles.
Regressão
A regressão é utilizada nos algoritmos de aprendizagem supervisionada e permite um mapeamento das variáveis da entrada.
O objetivo é determinar suas características para conseguir prever os resultados de saída.
Classificação
A classificação, por sua vez, trabalha com respostas com duas ou mais variáveis, permitindo um agrupamento dos resultados em várias categorias.
Também é um método que utiliza a aprendizagem supervisionada.
Clustering
Já o clustering está entre os métodos que utilizam algoritmos de aprendizagem não supervisionada.
Com ele, é possível encontrar padrões em um banco de dados no qual não se pode perceber os efeitos das variáveis.
Outras abordagens
Outras abordagens e modelos de aprendizagem podem ser utilizados no Machine Learning, de acordo com os objetivos propostos pelos desenvolvedores, como:
- Árvores de decisão: gráfico que apresenta decisões e suas possíveis consequências. É uma forma estruturada, sistemática e lógica de resolução de problemas
- Classificação bayesiana: aplica uma fórmula de probabilidade simples com base no Teorema de Bayes
- Regressão logística: uma forma estatística capaz de modelar um resultado binomial com variáveis explicativas (uma ou mais).
Machine Learning nas empresas
A realidade do mercado atual é de muitos desafios diante de globalização, avanços tecnológicos e muita instabilidade econômica.
Ao mesmo tempo, o conhecimento é disseminado, e a possibilidade de empreender, democratizada.
O resultado é um cenário de maior concorrência e muita dificuldade para se estabelecer no mercado, fazer um nome e prosperar ao longo dos anos.
Qualquer empresa, portanto, tem uma margem de erro cada vez menor e, por isso, aproveitar as oportunidades do Machine Learning pode ser o segredo da sustentabilidade do negócio.
Como já destacamos aqui, as máquinas não têm várias limitações dos humanos.
Quando elas conseguem resolver problemas por conta própria, até nossos limites intelectuais são superados.
Os gestores que enxergam as oportunidades da IA e do Machine Learning em suas áreas (acredite, elas existem em qualquer segmento) estão um passo à frente.
Se você não sabe por onde começar a adaptação para essa nova realidade, temos uma dica.
Experimente o curso de extensão em Análise de Big Data via Machine Learning e Inteligência Artificial da FIA (Fundação Instituto de Administração).
O curso tem carga horária de 76 horas e é destinado a profissionais de diversas áreas que queiram modelar bases de dados com aprendizado de máquina.
Onde se usa Machine Learning?
Mostramos algumas aplicações de Machine Learning nas empresas, mas a tecnologia também pode ser utilizada de outras formas.
Vamos ver a seguir:
Combate a fraudes em sistemas de pagamento
A partir do aprendizado supervisionado, o Machine Learning pode ser utilizado para identificar possíveis fraudes em cartões de crédito, por exemplo.
Isso porque o algoritmo leva em conta os hábitos de consumo dos usuários, e qualquer tipo de movimentação fora do comum faz com que se acenda um alerta.
O banco notifica a bandeira do cartão para não processar a transação até que ela possa ser confirmada pelo portador.
Tradução de textos
As traduções automáticas de textos estão cada vez mais precisas graças ao Machine Learning.
É só comparar os resultados obtidos hoje em um tradutor como o do Google, por exemplo, com os que eram obtidos alguns anos atrás.
Além de mais corretas, as traduções estão evoluindo em contexto e até na percepção de gírias e regionalismos, ficando cada vez menos literais, em todos os idiomas.
Banco de dados autônomo
Conforme mencionamos anteriormente, o Machine Learning possibilita que softwares desempenhem o papel de gerenciar banco de dados.
Já os colaboradores humanos podem executar outras atividades mais complexas e criativas.
Recomendação de conteúdo
A recomendação de conteúdo é um claro exemplo de aprendizado não supervisionado por associação.
Quando você assiste a alguns filmes e séries de investigação criminal em sequência, a máquina identifica um padrão e passa a recomendar conteúdos semelhantes.
O mesmo acontece quando uma pessoa pesquisa sobre determinado produto ou serviço e as propagandas seguintes são relacionadas ao objeto da busca feita anteriormente.
Você sente como se estivesse sendo vigiado e, de certa forma, está mesmo.
Diferentes tipos de problemas e tarefas
São várias as funções que softwares e equipamentos com algoritmos de Machine Learning podem desempenhar em uma empresa.
A inspeção e a revisão de produtos e componentes em linhas de produção de indústrias é um exemplo.
As máquinas podem aprender a identificar falhas ou futuras falhas nos processos, funcionando quase como um engenheiro de produção.
Os algoritmos também podem reconhecer oportunidades de otimização na produção para o uso mais eficiente dos recursos (energia, matéria-prima, etc.).
Essa tarefa, que em alguns casos poderia levar semanas ou meses para os humanos, é feita em tempo real pelas máquinas.
Com menos mão de obra humana e maior capacidade de prever riscos, o Machine Learning também melhora a segurança do trabalho, diminuindo o número de acidentes, um problema sério em vários segmentos da indústria.
O Machine Learning é capaz ainda de escalar a personalização do atendimento ao cliente, uma necessidade muito importante nas empresas que vendem para o consumidor final.
Companhias grandes e globalizadas têm um universo de clientes que pode chegar aos milhões, ou seja, não haveria como atendê-los de forma personalizada com profissionais humanos.
Quais são as aplicações do Machine Learning
Por enquanto, falamos principalmente na indústria, com a automação e a otimização permitindo às máquinas produzirem mais, de maneira mais veloz, eficiente e inteligente.
Mas o Machine Learning pode ser aplicado em diversas outras áreas.
Abaixo, veja alguns exemplos:
Games
Os jogos bidimensionais, em que todos os usuários seguem o mesmo caminho para chegar ao final, são coisa do passado.
Hoje, além dos gráficos e narrativas sofisticadas, há games com algoritmos complexos que entendem as preferências do jogador e transformam sua jornada em algo único, só seu.
Softwares e programas operacionais
A experiência e as sensações de usar um smartphone, tablet ou computador é diferente para cada usuário, e com o Machine Learning haverá uma personalização ainda maior nas formas de uso.
A tendência é que os softwares e programas operacionais se adaptem às preferências do usuário sem que ele faça nenhuma configuração especial para isso.
Finanças
Análises preditivas são utilizadas pelas instituições financeiras para prever cenários futuros.
Bancos se relacionam com os clientes e gerenciam investimentos aproveitando os algoritmos desse aprendizado.
Segurança
O monitoramento por vídeo tem evoluído no caminho do reconhecimento facial e de comportamento ou atividades que estão fora do padrão normal – ou do que a lei permite.
Carros autônomos
Você se lembra quando dirigiu um automóvel pela primeira vez?
Hoje pode parecer fácil, mas quando você começou certamente houve alguma dificuldade para fazer o carro andar do jeito certo.
Dirigir bem, afinal, é um processo de aprendizado.
E é por isso que a inteligência artificial e o Machine Learning estão presentes nos carros autônomos desenvolvidos por Google, Tesla e Uber.
Exemplos de Machine Learning: quem está usando?
Agora, chegou o momento de apresentar exemplos práticos de empresas do mundo todo que estão usando descobertas na área do Machine Learning para inovar ou melhorar seus processos.
General Electric
As máquinas das fábricas da gigante General Electric têm “gêmeas digitais”, réplicas virtuais dos mesmos equipamentos.
Quando a máquina de verdade apresenta algo como calor acima do normal, vibração, ruído etc., essa informação é coletada por sensores e vai para a nuvem.
A réplica reproduz o funcionamento do equipamento, para prever se a ocorrência poderá acarretar alguma falha e motivar uma manutenção.
JPMorgan
O banco americano JPMorgan investe pesado nas pesquisas com Machine Learning – e os investimentos têm valido a pena.
Um algoritmo desenvolvido pela empresa foi capaz de fazer em segundos o que exigia 360 mil horas de advogados humanos por ano: interpretar acordos de empréstimo comercial.
Walmart
No varejo, algoritmos podem ser desenvolvidos a procurar constantemente oportunidades de aumentar o ticket médio por cliente.
Um exemplo é o Walmart, que, por meio do Machine Learning, descobriu que os americanos que compram fraldas no supermercado tendem a levar também cervejas.
Eis uma associação que dificilmente um humano perceberia.
O supermercado acabou colocando os dois produtos no mesmo corredor, conseguindo vender mais.
Possivelmente você chegou a esse texto graças às tecnologias de inteligência artificial e Machine Learning da Google.
Os algoritmos de seu sistema de busca são desenvolvidos para reconhecer com precisão quais são as páginas que melhor respondem às dúvidas dos usuários para exibi-las entre os primeiros resultados.
IBM
A americana IBM desenvolveu o revolucionário Watson, uma plataforma de serviços cognitivos.
O sistema Watson tem sido muito usado na área da saúde, no atendimento a pacientes e no combate a doenças graves.
Inteligência Artificial e Machine Learning: quais as diferenças?
Para entender a diferença entre Inteligência Artificial, Machine Learning e depois Deep Learning é interessante pensar naqueles gráficos setoriais que aprendemos em matemática, que compara a grandeza/pertencimento de duas ou mais variáveis.
Nesse gráfico, temos a IA como a esfera maior, pois ela é um campo da Ciência da Computação que estuda as formas de simulação da inteligência humana.
Dentro da esfera da IA, temos um círculo menor, que é da Machine Learning, um subcampo da IA.
Outro exemplo de subcampo da IA seria o Processamento de Linguagem Natural, por exemplo.
Ou seja, podemos dizer que todo aprendizado de máquina conta com uma inteligência artificial, mas existem algumas IAs que trabalham com outro tipo de tecnologia que não o ML.
Machine Learning e Deep Learning: quais as diferenças?
Seguindo a lógica do gráfico setorial, já sabemos que a maior esfera é a da IA e, dentro dela, está a esfera do ML.
Agora, acrescente a essa demonstração um novo círculo, o da Deep Learning, inscrito dentro do ML.
Isso porque a DL é um subconjunto do Machine Learning.
O Deep Learning utiliza redes neurais artificiais muito complexas e ajuda a resolver questões mais elaboradas, por isso a diferenciação.
Quais as tendências do Machine Learning para o futuro?
O Machine Learning já é uma realidade no universo corporativo, e a tendência é que cada vez mais empresas invistam nesse tipo de tecnologia.
Até 2019, 37% das empresas utilizavam alguma solução relacionada ao aprendizado de máquina.
Em 2022, esse número está previsto para crescer ainda mais, chegando a 80% dos avanços relacionados ao ML e à Inteligência Artificial, segundo relatório da Gartner (em inglês).
Ou seja, estamos falando de um caminho sem volta, onde ficar atento a algumas das principais tendências desse mercado significa sair na frente da concorrência.
Por isso, fique atento ao que está por vir em um futuro próximo:
- Mais soluções de Deep Learning
- Maior integração e dispositivos de Internet das Coisas compatíveis com ML
- Migração do Machine Learning para a nuvem
- Processamento da linguagem natural.
Carreira na área de Machine Learning
Investir em uma carreira na área de Machine Learning é ter a certeza de que não se trata apenas de uma aposta ou tendência momentânea, mas sim uma profissão que deve ter muita demanda ainda pela frente.
Outra boa notícia é que existem diferentes tipos de especialização que você pode seguir, sem necessariamente ter uma formação em Tecnologia da Informação, Ciência da Computação ou Engenharia de Softwares.
Afinal, existem cursos de pós-graduação e MBA na área de gestão que possuem enfoque em Big Data, Business Intelligence, Inteligência Artificial e Machine Learning.
Agora, se a sua ideia é trabalhar com o processamento e a análise de dados, de fato, talvez estas carreiras possam combinar mais com você:
- Cientista de dados
- Engenheiro de ML
- Arquiteto de dados
- Pesquisador de ML
- Analista de ML.
Conclusão
Não é preciso ser um programador ou gestor da área de TI para descobrir mais sobre a inteligência artificial e as possibilidades trazidas pelos algoritmos de Machine Learning.
A cada minuto que passa, o mundo fica mais tecnológico, e as novidades são adotadas primeiro em empresas inovadoras, que enxergam suas vantagens competitivas.
Mesmo que as máquinas substituam uma grande quantidade de funções que hoje são ocupadas por seres humanos, ainda será necessário ter pessoas de visão, que saibam reconhecer as melhores oportunidades para explorar os benefícios da tecnologia.
Para desenvolver plenamente essa capacidade, é necessário compreender pelo menos o básico do funcionamento dos algoritmos.
Você até pode não ser a pessoa responsável por desenvolvê-los, mas conseguirá reconhecer as brechas, os pontos em que a empresa tem o potencial para se tornar mais eficiente com o Machine Learning.
Então, em vez de lamentar esse cenário e encará-lo como uma “desumanização” das empresas, pense de outra maneira.
Será que não se trata justamente do contrário, ou seja, de humanizar as máquinas tanto quanto possível e abrir caminho para explorar nossas características ainda mais humanas, que robô nenhum pode imitar?
Para entender melhor os desafios e oportunidades do Machine Learning, inscreva-se no curso de extensão em Análise de Big Data via Machine Learning e Inteligência Artificial da FIA Business School.
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