A inteligência artificial (IA) deixou de ser coisa de filmes de ficção científica e passou a fazer parte das rotinas das empresas de todos os setores do mercado, e entre os seus mais diversificados recursos para otimizar processos está o Machine Learning, assunto do nosso artigo de hoje.
Antes de tudo, precisamos falar um pouco sobre a história da IA, mercado que deve atingir o tamanho de mais de meio trilhão de dólares até 2024, conforme estimativas.
O conceito de inteligência artificial surgiu há muito tempo, até mesmo antes do surgimento dos computadores.
Um artigo de 1943, por exemplo, escrito por Warren McCulloch e Walter Pitts já falava sobre as redes neurais artificiais, similares ao sistema nervoso do ser humano.
Futuramente, em 1951, foi desenvolvido o projeto SNARC (Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator, ou Calculadora Neural-Análoga Estocástica de Reforço), que se tratava de uma calculadora capaz de realizar cálculos matemáticos de forma análoga às sinapses que ocorrem entre os nossos neurônios.
Mas, foi em 1956, na Conferência de Dartmouth, que o projeto de inteligência artificial realmente ganhou adeptos e começou a ser pensado com mais seriedade, recebendo até mesmo investimentos de órgãos privados e do governo, e deslanchou uma série de invenções.
Por fim, em 1959 foi trazido à tona pela primeira vez o termo Machine Learning, e em 1964 surgiu o primeiro chatbot do mundo com este conceito de sistema, a ELIZA, que aprendeu palavras-chave e estrutura sintática para conversar como uma psicanalista.
O que é Machine Learning?
Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma das tecnologias que fazem parte do conceito de inteligência artificial, e permite aos sistemas computacionais aprenderem funções a partir das suas experiências e conhecimentos obtidos anteriormente.
Isso significa que os sistemas que funcionam com Machine Learning são capazes de reconhecer e interpretar padrões de pesquisas e resultados no seu banco de dados, e se adaptar aos mais diversos significados e possibilidades, incluindo até mesmo o aprendizado de dialetos e gírias regionais.
Ou ainda, se for utilizada a modalidade supervisionada do Machine Learning, pode-se
apresentar exemplos à essa inteligência artificial com as respostas que se espera obter do sistema, e assim, treinar os algoritmos para que eles atuem da forma esperada ao receber um cenário de dados similar.
No Machine Learning, ao invés da programação de códigos que geram funções e respostas específicas em um sistema, são utilizados algoritmos cada vez mais complexos que conseguem processar e aprender com dados estruturados ou não, e desenvolver suas próprias regras de respostas.
Exemplificando o Machine Learning
Para ficar mais claro, vamos exemplificar com a seguinte situação:
Imagine que você utiliza um sistema de segurança na sua empresa para evitar a perda e o vazamento de dados dos seus clientes e do seu negócio.
Este sistema funciona com Machine Learning, portanto, quando acontecer qualquer mudança que esteja fora dos padrões do banco de dados deste sistema, os algoritmos reconhecerão a mudança como uma ameaça e te alertarão sobre os devidos perigos.
Se isto for realmente um risco, das próximas vezes o sistema entenderá por conta própria que aquilo fere seus padrões de segurança e atuará com as devidas respostas de correção, que serão cada vez mais assertivas, como fazer um backup automático e excluir tudo o que aconteceu depois da identificação desta ameaça, por exemplo.
Entretanto, se for um alarme falso, da próxima vez em que uma mudança como essa acontecer, o sistema irá reconhecer como algo que não oferece riscos aos seus dados.
Do contrário, se este mesmo sistema não utilizasse Machine Learning, ele somente seria capaz de reconhecer as ameaças que foram programadas para que ele reconheça, deixando de lado todas as outras que poderão passar despercebidas para sempre.
Precisa de mais um exemplo para fixar de vez o que é Machine Learning?
Basta pensar nas suas pesquisas no Google, nas redes sociais ou em um marketplace, por exemplo.
Ao fazer uma busca por um produto, os algoritmos do Google, das redes ou do marketplace reconhecerão padrões nas suas buscas atuais e anteriores, para entender quais são os seus interesses, e como resposta, fazer recomendações de produtos similares ou complementares em lugares estratégicos.
Como funciona o Machine Learning?
Como foi dito anteriormente, o Machine Learning é composto por algoritmos que recebem e analisam dados estatísticos ilimitados em um banco de dados.
Ou seja, os algoritmos entendem as variáveis de Big Data e cruzam os dados necessários para obter automaticamente as respostas precisas para resolver um problema, prever resultados, ou para outros objetivos.
Os algoritmos de Machine Learning são estruturados com uma série de instruções sequenciais complexas de entrada e saída, que estabelecem o raciocínio e a lógica que o sistema deve seguir para executar as ações e análises esperadas.
Por isso, ao desenvolver um sistema com Machine Learning é preciso ter objetivos muito bem definidos para que os algoritmos sejam programados para aprender todas as possibilidades de respostas durante o seu funcionamento.
Os métodos de desenvolvimento de algoritmos para Machine Learning podem ser de aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada, aprendizagem semi supervisionada e aprendizado de reforço.
O método que será utilizado pode variar conforme os objetivos. Saiba do que se trata cada um deles nos próximos tópicos.
Aprendizagem supervisionada
Esse tipo de aprendizado de Machine Learning treina os algoritmos para aprender a lidar com situações e dados já conhecidos, como identificar fraudes em transações de pagamento, por exemplo.
Neste caso, já se sabe ao menos algumas das funções que se espera do sistema: reconhecer padrões de dados estranhos aos já usuais em um gateway de pagamento, e atuar de forma preditiva bloqueando a transação.
Então, exemplos de dados de transações em que ocorreram fraudes são apresentados e assimilados pelos algoritmos para que eles consigam fazer correlações das próximas vezes.
• Aproveite para dar uma olhada na categoria completa de softwares de billing e meios de pagamento no portal B2B Stack!
Aprendizagem não supervisionada
Este tipo de aprendizado de máquina se dá quando não se tem uma resposta correta para apresentar aos algoritmos, e eles, então, precisam aprender quais são as possibilidades de ações e respostas explorando os novos dados que coletaram, e entender os padrões a partir da comparação com dados e variáveis similares presentes no seu banco de dados.
Um exemplo disso é a segmentação de leads em um funil de vendas.
Um sistema CRM que utiliza Machine Learning pode, por exemplo, segmentar leads automaticamente, reconhecendo as características comuns que um novo lead têm quando comparado a outros leads que já possuem dados transacionais no sistema.
• Veja também a categoria completa de softwares para vendas no portal B2B Stack!
Aprendizagem semi-supervisionada
A aprendizagem semi-supervisionada combina os dois elementos: tanto os dados rotulados quanto os não rotulados, ou seja, os que já possuem uma resposta certa e os que ainda não possuem.
Isso possibilita que os algoritmos já consigam compreender uma lógica de análise, embora ela não esteja completamente estabelecida.
Aprendizado de reforço
O aprendizado de reforço é um método de análise de dados também não rotulados, mas neste caso, os algoritmos aprendem com tentativas e erros, assimilando as análises que trouxeram os melhores retornos e benefícios para realizarem as tratativas futuras.
Este método pode ser exemplificado com um jogo de xadrez, jogado por uma máquina e um ser humano.
Neste caso, a máquina irá aprender e assimilar todos os movimentos do jogo, tanto os que trouxeram maiores probabilidades de vitória quanto os que não foram tão eficientes, para aplicar o que foi melhor nas próximas partidas.
A importância do Machine Learning
O Machine Learning é um importante aliado na transformação digital das empresas.
Os sistemas que contam com este tipo de inteligência artificial são eficientes para otimizar o tempo de quem precisa obter insights a partir de dados, ou seja, para quem quer ter uma cultura data driven estabelecida, assim como para dar precisão a essas análises.
Isso porque o Machine Learning consegue tratar grandes volumes de dados muito rapidamente, identificando o valor que cada um deles têm para o objetivo traçado.
Isso também servirá como padrão para próximas tratativas, ao qual o sistema já saberá exatamente como obter as respostas esperadas, e podendo adquirir conhecimentos ilimitados a partir de ainda mais coletas e análises.
Além disso, a tendência do Machine Learning é reduzir cada vez mais as falhas operacionais causadas por tratamentos de dados manuais, e aumentar a eficiência dessas tratativas justamente por aprender processos por completo com seus erros e acertos.
O Machine Learning pode ajudar todos os departamentos de um negócio a obter os insights significativos para as tomadas de decisão mais assertivas, além de ser determinante para automatizar processos e economizar e direcionar recursos corretamente, do marketing ao financeiro.
• Não deixe de dar uma olhada também na categoria completa de ERP e gestão financeira no portal B2B Stack!
Diferenças entre Machine Learning e Deep Learning
O Deep Learning, ou aprendizado profundo, é uma das técnicas utilizadas dentro do Machine Learning e a diferença é que o Deep Learning utiliza redes neurais mais complexas, que analisam, reconhecem e processam dados em camadas.
Isto é, um sistema que utiliza Deep Learning para analisar imagens, sons ou textos, por exemplo, irá analisar cada uma das suas camadas para oferecer respostas ainda mais assertivas com base no que aprendeu sobre elas, sem a necessidade prévia de programação dos algoritmos como no Machine Learning.
Conclusão
O conceito de inteligência artificial serve para definir as tecnologias capazes de funcionar de forma análoga ao cérebro humano, e que utilizam redes neurais artificiais para entender diversos cenários e estabelecer um raciocínio lógico para executar funções.
O Machine Learning ou “Aprendizado de Máquina”, portanto, é uma dessas tecnologias e conta com algoritmos inteligentes, programados para aprender respostas e ações a partir da análise profunda e constante do seu banco de dados.
O aprendizado de máquina pode se dar pelos métodos supervisionados, não supervisionados, semi-supervisionados ou por aprendizado de reforço.
Seja qual for o método utilizado para criar os algoritmos de Machine Learning, essa tecnologia é importantíssima dentro das empresas nos dias atuais.
Ela contribui para tomadas de decisão mais assertivas, para evitar desperdícios e automatizar processos que não precisam ser realizados manualmente, fazendo com que os humanos possam focar no que as máquinas realmente não podem fazer.
Se você gostou deste conteúdo sobre Machine Learning, saiba que no portal B2B Stack você encontra milhares de ferramentas que utilizam a inteligência artificial para aprimorar todos os processos corporativos. Mude sua forma de contratar softwares com a B2B Stack!
6 melhores CRMs gratuitos com avaliações de usuários (atualizado 2024)
Um sistema CRM é uma ferramenta que tem como o…
4 anos atrás por Luan Fazio | 10 minutos No comments
