Entenda o que é machine learning e como funciona a tecnologia

Entenda o que é machine learning e como funciona a tecnologia
Entenda o que é machine learning e como funciona a tecnologia

A inteligência artificial (IA) está mais presente no nosso cotidiano do que podemos imaginar. Nesse contexto, saber o que é machine learning e o papel da tecnologia na engrenagem da automação de dados é fundamental para entendermos como funcionam os modelos de negócio nos dias atuais.

O machine learning, por exemplo, está presente nos meios de interação que uma empresa tem com os clientes em uma plataforma digital. Se você achar sua experiência ao navegar no portal de uma marca à procura de um produto/serviço fluida, objetiva e prazerosa, saiba que um aprendizado de máquina inteligente está por trás disso tudo.

Para compreender melhor a importância da tecnologia, explicaremos o que é machine learning de forma clara neste post: como funciona, para que serve, quais são os tipos e como implementá-lo em uma empresa. 

Vamos começar, então, por uma definição mais completa do termo.

O que é Machine Learning?

A tradução livre do termo já mostra indícios do que é machine learning: aprendizado de máquina ou aprendizagem de máquina. Esse aprendizado se dá devido a processos estatísticos, matemáticos e computacionais que dão a capacidade de um algoritmo modificar seu comportamento baseando-se em experiência (dados). É característica fundamental destes modelos a adaptabilidade e baixa interferência humana em seu processo de aprendizagem.

Qual o diferencial da tecnologia? A estrutura de programação utilizada no machine learning é diferente da utilizada em softwares tradicionais, que criam respostas simples pré-definidas a partir de um conjunto de regras.

Em aprendizagem de máquina, por sua vez, os algoritmos são criados a partir de combinações de variáveis extraindo relações e

conhecimentos que muitas vezes não podem ser percebidos por um humano ou regras simples. Além desses padrões, tais modelos possuem a capacidade de realizar predições sobre variáveis de interesse. Tais como, renda, ocorrência de acidentes entre outras.

O machine learning está presente em inúmeras das nossas atividades realizadas no mundo digital: quando usamos mídias sociais, quando vamos fazer uma compra em alguma plataforma, quando vamos usar serviços de streaming, entrar em contato com o atendimento de um banco, etc.

Vejamos como a tecnologia funciona.

Como funciona o machine learning?

A percepção de padrões nos dados armazenados e a capacidade da máquina de aprender e atribuir respostas esperadas a diferentes combinações de dados é o que chamamos de machine learning. Enquanto o big data representa os dados armazenados, o aprendizado de máquina denota a capacidade de dar respostas preditivas a determinados padrões de associação de dados.

Analisar e gerir uma grande quantidade de dados disponibilizados usando apenas a inteligência humana no processo seria extremamente desgastante e poderia trazer resultados imprecisos.

Já a automação de dados por meio de machine learning garante processos mais seguros, organizados, eficazes e rápidos. Após um treinamento inicial, a máquina adquire a habilidade necessária para construção de relações que auxiliam nos processos preditivos de tomada de decisão entendendo quais acionáveis estão por trás dos eventos apresentados.

Assim, essa tecnologia tornou-se um ativo necessário em um mundo onde informações são tão importantes e as tomadas de decisões e os processos precisam ser cada vez mais rápidos.

Quais são os tipos de aprendizagem?

Entender o que é machine learning também passa pela compreensão das abordagens e formatos de execução da tecnologia. Os tipos de algoritmos de machine learning são basicamente classificados em:

Aprendizado supervisionado

A abordagem de aprendizado supervisionado é a mais utilizada de forma prática. Nesse tipo, o aprendizado da máquina é guiado por um cientista de dados que “educa” o modelo a trazer respostas dentro de um conjunto de respostas esperadas.. 

O aprendizado da máquina é similar ao de uma criança aprendendo as cores a partir de um livro ou pequeno catálogo de imagens com a ajuda de um professor, que seria análogo ao cientista de dados. 

Um exemplo clássico de aprendizado supervisionado é a classificação de entidades. Dada características de um paciente pode-se classificar se este apresenta ou não uma determinada doença.

Além destes, destacam-se o sistema de recomendação de portais de e-commerce, cujo maior case de sucesso é o sistema desenvolvido pela Amazon.

Aprendizado não supervisionado

Diferente da abordagem anterior, no aprendizado não supervisionado não há uma resposta cujo conjunto possível de soluções é definido. Neste caso, são realizados agrupamentos de objetos (clientes, pacientes etc) de acordo com sua similaridade então, podem ser traçados perfis. 

Nesse tipo de machine learning, o treinamento é baseado em dados que não possuem uma saída específica ou rotulagem definida. Exemplos clássicos da abordagem são os matches em aplicativos de paquera e as sugestões de amizade em redes sociais, como no Facebook e no LinkedIn.

Aprendizado por reforço

O aprendizado por reforço é quando a máquina aprende a produzir respostas corretas a partir de seu histórico de erros. Um bom exemplo da abordagem reforçada são os sistemas de recomendação em serviços de streaming ou no YouTube, por exemplo.

Na plataforma de vídeos, quando você assiste a um conteúdo, a máquina automaticamente sugere conteúdos similares. Porém, se você começar a ver um desses conteúdos e rapidamente sair do vídeo, a máquina por reforço vai procurar novos conteúdos para indicação.

Qual a diferença entre machine learning e inteligência artificial?

Machine learning e IA não são sinônimos. Explicando de forma bem resumida, a tecnologia é apenas um dos subconjuntos pertencentes à IA, também diferente do big data que é uma ferramenta de IA.

O aprendizado de máquina, dessa forma, é uma engrenagem do sistema de inteligência artificial. IA é um termo mais amplo e generalista para designar a tecnologia desempenhada por máquinas que executam comportamentos semelhantes ao da inteligência humana.

Enquanto o aprendizado de máquina é a engrenagem desse sistema capaz de produzir respostas preditivas e inteligentes a combinações de padrão de dados.

Para que serve o machine learning?

Em um cenário de extrema competição no mercado digital, o investimento das empresas em tecnologias de machine learning são cada vez mais necessários para manter uma marca em destaque.

O sistema de respostas preditivas do aprendizado de máquina atua decisivamente no planejamento estratégico de uma marca e nas interações dela com o público. Inclusive, neste e-book que nós produzimos, você pode aprender mais sobre modelo de predição de churn por meio de inteligência artificial e como o machine learning pode potencializar isso.

Além de assinalar informações valiosas de clientes, um sistema de respostas preditivas permite gerar insights que orientam decisões e modos de atuação no mercado.

Entendendo o que é machine learning e aplicando na empresa, torna-se possível aumentar as vendas, ganhar eficácia nos processos, diminuir o custo de aquisição do cliente (CAC), aumentar a retenção de clientes e melhorar a experiência e fluidez do contato do público com a marca com interações objetivas e personalizadas.

Como implementar o machine learning nas empresas?

O Scora Journey é uma oportunidade de implementação de tecnologia de machine learning em uma empresa. Com a plataforma, é possível analisar dados de clientes de forma inteligente para gerar insights valiosos que aumentarão a eficiência e performance de vendas da marca.

Entre as funcionalidades do Scora Journey, destacam-se:

  • comparar performances de campanhas de vendas atuais com antigas;
  • a partir da base de dados de clientes, oferecer lista de recomendação de clientes que poderiam se beneficiar da mesma oferta de produto ou serviço;
  • criar  uma lista de leads (clientes em potencial) fora da base de dados da empresa;
  • fornecer um big data com histórico detalhado de clientes específicos para comparar com o comportamento de outros similares;
  • aferir dados geográficos e performances de engajamento de produtos ou serviços anteriores, embasando assim insights para orientar os próximos passos.

Plataformas completas como o Scora permitem a empresa executar estratégias preditivas pautadas no mapa de jornada do cliente e, assim, tornar-se mais competitiva no mercado digital.

Aprendeu o que é machine learning? Para compreender ainda mais sobre a tecnologia e saber a melhor maneira de combiná-la com a estratégia do seu negócio, converse com um especialista da Oncase.Se você gostou do conteúdo, esperamos que continue acompanhando mais novidades sobre tecnologia aplicada ao mercado no nosso blog. Até a próxima!

4 comentários

Deixe um comentário

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *