Machine Learning: o que é, importância e aplicações

machine learning o que é

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 avanço da inteligência artificial (IA), como isso é chamado, 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 tornam 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. Não se desconcentram, não procrastinam, dificilmente erram e desempenham suas tarefas em velocidades muitas vezes maiores que as nossas.

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 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)?
  • Como funciona o Machine Learning?
  • Para que serve o Machine Learning?
  • Qual a importância do Machine Learning?
  • Diferentes abordagens e métodos de Machine Learning
  • Machine Learning nas empresas
  • Diferentes tipos de problemas e tarefas
  • Quais são as aplicações do Machine Learning
  • Exemplos de Machine Learning: quem está usando?

Boa leitura!

machine learning explicação
O machine learning é uma vertente da inteligência artificial

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 (ou sem nenhuma) de 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. A seguir, falaremos mais sobre eles.

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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 é claro que nunca conseguiremos obter 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.

Esses métodos se dividem em duas abordagens.

A primeira é a supervisionada. Nela, 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 recebem 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.

machine learning aprendizado da máquina
O machine learning permite um salto de produtividade e eficiência em diversas áreas

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 até mesmo robôs com formas mais quadradas 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 que o humano.

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Máquinas com a capacidade de aprendizado podem processar dados e informações que humanos não conseguem

Qual a importância do Machine Learning?

O ser humano dá o seu o melhor ao realizar tarefas manuais ou intelectuais. Dentro de suas possibilidades, ele faz o que pode.

O que acontece é que o mundo atual está de tal maneira informatizado que hoje, em um único dia, se produz mais informações que em séculos passados inteiros.

Eis o Big Data. É tanta coisa que é humanamente impossível aproveitar todos esses dados. Por isso, 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 meio dela.

Uma enorme equipe de seres humanos não conseguiriam 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.

machine learning abordagens e metodos
Diversos aplicativos que usamos hoje são frutos da capacidade de máquinas inteligentes

Diferentes abordagens e métodos de Machine Learning

Os métodos estatísticos mais conhecidos e utilizados pelo machine learning para processar os dados são a a regressão, a classificação e o clustering.

Vamos conferir detalhes sobre cada um deles.

Regressão

A regressão é utilizada nos algoritmos de aprendizagem supervisionada. Ela 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

O clustering, por sua vez, 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. Por exemplo:

  • 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. Há 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 das 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.

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Equipamentos que têm essa capacidade podem funcionar como soluções ou até detectores de falhas

Diferentes tipos de problemas e tarefas

São várias as funções que softwares e equipamentos com algoritmos do machine learning podem desempenhar em uma empresa.

A inspeção e 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 alguns casos poderia levar semanas ou meses para os humanos, é feita em tempo real pelas máquinas.

Com menos mão de obra humana e a 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.

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Empresas gigantes de todas as indústrias estão na vanguarda do machine learning

Quais são as aplicações do Machine Learning

Por enquanto, falamos principalmente na indústria, com a automação e 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 do 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 lembra quando dirigiu pela primeira vez? Hoje parece fácil, mas naquela época certamente houve alguma dificuldade para fazer o carro andar do jeito que você queria.

Não podemos negar, portanto, que dirigir bem exige inteligência e é um processo de aprendizado.

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 em 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.

Google

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 e exibi-las entre os primeiros resultados.

IBM

A americana IBM desenvolveu o revolucionário Watson, uma plataforma de serviços cognitivos.

O sistema da Watson tem sido muito usado na área da saúde, no atendimento a pacientes e combate a doenças graves.

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O machine learning é uma enorme vantagem competitiva e você pode aproveitar essa inovação para se destacar no mercado

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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