Machine Learning (ML) é um método de análise de dados, cujo nome é autoexplicativo, “Aprendizado de Máquina”. Consiste em uma técnica que une a programação, a matemática e o uso de regras de negócios para a execução de sistemas capazes de aprender, se adaptar e criar modelos analíticos a partir da interação com grandes volumes de dados.
Em outras palavras, é uma subárea da inteligência artificial que, com a ajuda de algoritmos, coleta dados, aprende com eles e faz predições, possibilitando que computadores tomem decisões assertivas e velozes. Esta habilidade de um sistema aprender e tomar decisões automatizadas é a base de várias invenções atuais, como carros autônomos e supercomputadores.
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Para explicar as vantagens do Machine Learning e seu real potencial para diferentes vertentes corporativas nós falamos com a Leega, consultoria em soluções de tecnologia, Data Analytics e Cloud, que reuniu informações importantes sobre a origem e as aplicações dessa técnica. Acompanhe:
A nomenclatura
Em 1952, o cientista da computação estadunidense Arthur Samuel criou um programa para um computador jogar Damas com seres humanos. Com ele, o sistema analisava o jogo, os movimentos e aprendia com os erros e acertos dos adversários, prevendo cada vez melhor as táticas das partidas.
A partir daí, em 1959, Samuel estabeleceu o termo “Machine Learning” para essa técnica e definiu o método como “campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados”.
Exemplos recentes de Machine Learning
O supercomputador da IBM, batizado de Watson, já criou receitas, desenhou roupas e trabalhou com medicina, por exemplo. Em 2016, médicos japoneses pediram ajuda a Watson para identificar um diagnóstico de um paciente e, em 10 minutos, a máquina cruzou dados de milhares de artigos médicos e identificou o paciente com leucemia, salvando sua vida.
Outro caso recente aconteceu nas Olimpíadas do Rio, também em 2016, quando o jornal Washington Post publicou notícias dos jogos sem que uma pessoa, de fato, estivesse escrevendo os conteúdos.
Além disso, já existem testes de táxis, carros e caminhões autônomos que fazem caminhos pré-programados e reconhecem as ruas, outros automóveis, sinais fechados e outros objetos que podem surgir pela frente.
Benefícios às empresas
Organizações de todos os setores têm implementado a tecnologia de Machine Learning em diversas áreas e tal uso impacta diretamente no resultado dos negócios. Os principais benefícios comerciais da tecnologia podem ser exemplificados em cinco aplicações:
Agentes de chatbot em tempo real
Um dos primeiros exemplos de automação, as interfaces de conversação, como chatbots, permitem que os usuários façam perguntas e recebam respostas de atendentes virtuais de empresas ou de serviços de comando de voz, como Alexa, Google Assistent e Siri. Com o uso do Machine Learning inserido nesse contexto de inteligência artificial, os chatbots aprendem e são sustentados pelos algoritmos, de forma que vão melhorando a interação, antecipando respostas às demandas dos usuários e falando de maneira cada vez mais próxima de um ser humano.
Diagnósticos médicos mais precisos
No setor da saúde, o Machine Learning auxilia, por exemplo, na identificação de diagnósticos e prescrições sugestivas de tratamentos para pacientes a partir de cruzamento de dados de estudos médicos em poucos minutos, podendo acelerar a recuperação dos pacientes e ser fator determinante para salvar vidas.
Documentação pessoal
Os trabalhos automatizados de entrada de dados podem ser executados por computadores, liberando o profissional de recursos humanos a se concentrar em trabalhos de maior valor. Além disso, o uso de Machine Learning na automação da entrada de dados melhora significativamente alguns problemas, como a duplicação de dados e imprecisão das informações pessoais.
Pesquisa de mercado e segmentação de clientes otimizadas
Os varejistas podem usar o Machine Learning para, por exemplo, antecipar quais mercadorias venderiam melhor em sua região, com base em considerações sazonais e dados demográficos dessa região. Além disso, o método pode auxiliar no planejamento de estoque e segmentação de consumidores fornecidos pela base de dados da empresa para estabelecer preços e entregar itens e serviços de forma assertiva na hora e no lugar necessário.
Detecção de fraude
O Machine Learning também é utilizado por empresas financeiras, já que é uma ferramenta poderosa para identificar fraudes, graças à sua capacidade de reconhecer padrões e identificar anormalidades rapidamente. Isso acontece exclusivamente porque o comportamento normal de um cliente de banco, como quando e onde ele usa um cartão de crédito, pode ser aprendido via Machine Learning.
Com isso, a tecnologia usa esse e outros dados para distinguir rapidamente entre transações que se enquadram naquelas previstas ao perfil do usuário e aquelas que podem ser de origem fraudulentas.
O Machine Learning traz impactos positivos tanto para a sociedade quanto para a economia. Hoje já nos deparamos com o uso de ML em tarefas das mais variadas sem sequer nos percebermos, ao ativar o GPS no trânsito, por exemplo, ou ao usar o corretor de palavras quando escrevemos um email, e isso tem sido uma ferramenta cada vez mais essencial para as empresas em suas operações cotidianas, fazendo com que as tomadas de decisões sejam ainda mais assertivas de acordo com o objetivo de cada negócio.
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