O que é Machine Learning: a inovação da tecnologia

Você conhece o conceito de machine learning? O Aprendizado de máquina vem evoluindo cada vez mais, facilitando inúmeros processos no dia a dia

Mais do que nunca a frase “informação é poder” tem se mostrado verdadeira, já que empresas que reúnem dados a respeito do mercado no qual atual e sobre o seu público possuem mais chances de obter sucesso.

Claro, desde que usem as informações coletadas para guiar a sua tomada de decisões, a partir da sua análise. Nesse universo, existem diferentes conceitos, ferramentas e procedimento que devem ser compreendidos e aplicados.

Entre eles, é essencial descobrir o que é machine learning, a inovação da tecnologia, que pode contribuir em muito com a conversão de vendas do seu negócio. E para aprender tudo a seu respeito continue lendo este artigo e confira as suas informações.

O que é machine learning e porque ele é tão inovador?

Aprendizado de máquina ou aprendizagem de máquina são expressões que traduzem o que é machine learning e consiste em um sistema que consegue mudar o seu comportamento de maneira autônoma.

Ou seja, o próprio sistema começa a atuar de forma diferente a partir da experiência que obtém. Aqui, a experiência refere-se aos dados que coleta, armazena e processa, sendo que esse processo resulta na criação de regras lógicas.

O mecanismo é semelhante ao da mente humana: com base nas experiências vividas, uma pessoa aperfeiçoa a sua tomada de decisões. Assim, tanto o indivíduo quanto o machine learning melhoram o seu desempenho.

Também estão mais aptos a tomarem decisões assertivas. No caso do machine learning, o processo é até mais eficiente, pois não há interferência de emoções, o que permite o reconhecimento de padrões dentro dos dados analisados.

Para melhor explanar o conceito do que é machine learning é possível usar um exemplo bastante prático. Quando o internauta digita uma palavra em um mecanismo de busca, os resultados que aparecem se relacionam com as pesquisas anteriormente realizadas.

Isso acontece porque o serviço analisa uma série de parâmetros para decidir quais os resultados são mais adequados. Entre eles, o histórico de pesquisa do usuário.

Além disso, quanto mais o internauta usa o mecanismo de busca, mais o sistema é aperfeiçoado, como em um treinamento, o que possibilita mostrar resultados cada vez mais adequados.

Já as próximas pesquisas do usuário promovem a entrada de novos dados no sistema, fazendo com que o machine learning identifique novos padrões, tornando-o ainda mais capaz de realizar a sua tarefa.

Diferença entre machine learning e inteligência artificial

Depois de falar sobre o que é machine learning, é possível que você esteja se perguntando se esse conceito não é o mesmo que inteligência artificial. Embora estejam estreitamente ligados, não são sinônimos.

Pode-se dizer que machine learning faz parte da IA – inteligência artificial, pois é um dos seus recursos. A IA possui um conceito muito mais amplo, como o de mecanismos computacionais que têm como base o comportamento humano para resolver problemas.

Na inteligência artificial, o objetivo é fazer com que a máquina “pense” da mesma forma que uma pessoa, levando em consideração outros aspectos além das informações obtidas.

Big data, data driven e BI

Além do conceito de inteligência artificial, existem outros que se relacionam com o que é machine learning. Veja a seguir alguns deles e qual a sua relevância para o aprendizado da máquina.

Big data

O termo refere-se a um imenso volume de dados, bastante variáveis e que chegam a uma velocidade cada vez maior. Eles devem ser processados em servidores mais robustos, com maior capacidade e que aceitam um conjunto de dados maior e mais complexo.

A relação com o machine learning é que o big data viabiliza o seu aprendizado, pois oferece uma enorme variedade e quantidade de informação para se aperfeiçoar.

Data driven

O conceito pode ser traduzido como orientado a dados ou guiado por dados e diz respeito a processos que são realizados com base na coleta e análise de informações. Ou seja, é muito semelhante ao conceito de machine learning.

No entanto, o data driven é empregado principalmente no mundo dos negócios, quando se fala da importância de obter dados para realizar a adequada tomada de decisão em detrimento dos achismos e da intuição.

Além disso, esses dados podem ser coletados de diferentes fontes, tanto internas quanto externas. E com a ajuda da tecnologia, a exemplo de softwares de gestão empresarial, cruzados para realizar comparações e estatísticas.

BI

BI é a sigla de Business Intelligence ou Inteligência de Negócios e, semelhante ao data driven, trata-se do processo de coletar, armazenar, tratar, analisar e aplicar dados. E da mesma forma, utilizá-los para fazer escolhas adequadas dentro das organizações.

O seu diferencial está no fato de não ser somente uma tecnologia ou processo, pois abrange tudo o que é necessário para atingir o seu objetivo. Isso inclui ainda infraestrutura e as melhores práticas para otimizar as decisões a serem tomadas.

Inclusive, quando se quer desenvolver um plano de ação, já que ajuda a empresa a descobrir informações relevantes para aplicar no dia a dia, seja na maneira de se comunicar com o seu público seja no processo operacional e demais momentos.

5 Exemplos da aplicação do machine learning

O machine learning é aplicado de muitas maneiras, inclusive, no dia a dia de quem faz uso frequente da internet. Veja alguns exemplos a seguir.

Resultados de pesquisas no Google

Esse é o exemplo mais rotineiro de aplicação do aprendizado da máquina.

Como já dito, os mecanismos de busca, como o Google, sempre mostram resultados para as palavras chaves pesquisadas que se relacionam com o que já foi pesquisado pelo usuário anteriormente. Isso só é possível devido ao machine learning.

Anúncios no Google/Facebook

Os anúncios do Google e das redes sociais, como o Facebook, também usam o machine learning.

Aqui, o sistema aprende o comportamento do usuário para exibir anúncios que condizem com o seu perfil, contribuindo com a estratégia de vendas da empresa que anuncia.

Tradução de textos

Quem usa os tradutores automáticos há alguns anos, certamente, notou como as traduções se tornaram mais precisas com o passar dos anos.

Como uma tradução não pode ser literal, mas sim, contextualizada com o tema abordado, é uma tarefa que se aperfeiçoa a medida em que é treinada. É justamente o que o machine learning faz nas ferramentas de tradução.

Plataformas de streaming

O aperfeiçoamento do serviço oferecido ao usuário é mais uma característica das plataformas de streaming de vídeo e áudio. Eles fazem uso do machine learning para analisar o histórico de conteúdo assistido ou ouvido pelo usuário.

A partir dessas informações, os aplicativos recomendam outros conteúdos, cada vez mais condizentes com a preferência dos usuários.

Combate a fraudes em sistemas de pagamento

O machine learning ajuda em muito na hora de evitar fraudes nos sistemas de pagamentos. Isso acontece porque o sistema analisa o histórico do cliente e consegue identificar ocorrências fora do padrão, que podem indicar uma atividade criminosa.

Conclusão

Como você pode ver, o que é machine learning está muito mais próximo do dia a dia das pessoas do que se pode imaginar. Por isso, é também um grande aliado das empresas que desejam se aproximar do seu público-alvo.

Também é essencial para negócios que queiram tomar as melhores decisões e fazer as escolhas mais adequadas. Essa é outra razão para investir em sistemas com machine learning e assim ter acesso a informações completas.

Mais uma ferramenta que contribui com a gestão do seu negócio é o AEVO, um software de inovação para realizar projetos de forma colaborativa. Veja como inovar na sua empresa através das suas funcionalidades.

Lillian Donato

Formada em Publicidade e Propaganda pela UFES e pós-graduada em BI, Marketing Digital e Data Driven pela PUCRS, Lillian trabalha com marketing há 8 anos, tendo passado por agências de marketing, veículos de comunicação, trabalhando com rádio e televisão, além do setor de tecnologia e software. Ao longo de sua experiência profissional, já trabalhou com design, redação, SEO, mídias pagas, CRO e diversas outras áreas no marketing, tendo como especialidade marketing b2b. Atualmente é coordenadora de marketing na AEVO.

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Lillian Donato

Formada em Publicidade e Propaganda pela UFES e pós-graduada em BI, Marketing Digital e Data Driven pela PUCRS, Lillian trabalha com marketing há 8 anos, tendo passado por agências de marketing, veículos de comunicação, trabalhando com rádio e televisão, além do setor de tecnologia e software. Ao longo de sua experiência profissional, já trabalhou com design, redação, SEO, mídias pagas, CRO e diversas outras áreas no marketing, tendo como especialidade marketing b2b. Atualmente é coordenadora de marketing na AEVO.

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