Quando a Inteligência Artificial e a Ciência de Dados se encontram, nasce o Machine Learning (aprendizado da máquina), uma perspectiva tecnológica capaz de gerar respostas automatizadas a diversos comportamentos dos usuários em um site, chat ou mecanismo de busca.
Sabe quando você entra no Youtube e ele traz indicações baseadas em suas escolhas anteriores?
Ou quando está em um e-commerce e ao ver um produto, itens semelhantes são oferecidos a você?
Saiba que há uma inteligência artificial por trás disso, entendendo o seu comportamento como usuário para oferecer respostas (produtos e conteúdos) que façam sentido para o seu perfil, e é isso que chamamos de Machine Learning.
Para você entender melhor esse assunto e saber como aplicá-lo em seus negócios, preparamos esse material, no qual trataremos os seguintes tópicos:
- O que é machine learning?
- Qual a diferença entre machine learning e inteligência artificial?
- Como os algoritmos de aprendizado de máquina funcionam?
- Qual é a importância do machine learning para as empresas?
- Quais desafios o machine learning enfrenta?
- Principais impactos do machine learning no mundo
O que é machine learning?
Por mais que pareça um assunto difícil, podemos dizer que Machine Learning é um termo bem popularizado, até mesmo o conhecido Marcelo Tas dedicou um tempo para explicar o assunto. Ele definiu o termo da seguinte forma:
“Um tipo de inteligência artificial que permite que computadores tomem decisões com ajuda de algoritmos que reconhecem padrões e se tornam capazes de fazer previsões”.
Qual a relação entre Machine Learning e Big Data?
Muitos acreditam que Machine Learning sempre está relacionado a Big Data, mas não é bem assim.
A Inteligência Artificial pode analisar banco de dados pequenos até gigantescos, o que acontece é que quanto maior a quantidade e melhor a qualidade dos dados, mais eficientes são as respostas geradas a partir do Machine Learning, então, Inteligência Artificial + Big Data trata-se de um poderoso encontro.
Qual a diferença entre machine learning e inteligência artificial?
De uma maneira bem simples e objetiva, o Machine Learning é uma das aplicações da Inteligência Artificial.
Pense que Inteligência Artificial é um assunto mais amplo e dentro dele está o Machine Learning, uma aplicação prática desenvolvida para proporcionar resultados reais e palpáveis para uma empresa.
Machine Learning não é um conceito tão novo assim, já é amplamente usado há muitos anos, porém, os aprimoramentos fizeram com que seus resultados se tornassem cada vez mais atrativos para as empresas, fazendo dele uma das grandes tendências do mercado de tecnologia.
E o que é o deep learning?
Pense que o Machine Learning é uma técnica para entregar resultados mais simples e objetivos, como por exemplo, oferecer produtos em um e-commerce, analisar comportamento de usuários para criar alertas de fraudes e recomendação de conteúdos em redes sociais.
Já Deep Learning (aprendizado profundo) é quando as técnicas de Machine Learning se tornam mais complexas, utilizando muitas vezes diversos algoritmos ao mesmo tempo e entregam respostas mais ousadas, como reconhecimento facial e de fala, projeções para o mercado financeiro e também usado por bancos para traçar perfis de consumo aptos a receber crédito ou não.
Principais exemplos de machine learning
São amplas as aplicações do Machine Learning no mundo dos negócios, muitas empresas têm otimizado seus lucros ao aplicar a Inteligência Artificial na análise de dados, porém, podemos listar como as aplicações mais populares os seguintes itens:
- Tradução de textos
- Chatbot
- Recomendação de conteúdos
- Economia de energia
- Banco de dados autônomo
- Combate à fraudes
Precisamos salientar que as mudanças são constantes e para você estar por dentro das tendências da área de Machine Learning, é importante estar em dia com as perspectivas de Inteligência Artificial, por isso, recomendamos a seguinte leitura: Inteligência Artificial: O que é e como ela pode auxiliar sua empresa.
Como os algoritmos de aprendizado de máquina funcionam?
Há diversas perspectivas de como aplicar a Inteligência Artificial à análises de dados, para você entender melhor como o Machine Learning funciona na prática, falaremos sobre quatro formas de aprendizado, sendo elas:
- Aprendizado supervisionado
- Aprendizado não supervisionado
- Aprendizado semi supervisionado
- Aprendizado por reforço
Aprendizado supervisionado
A chave desse tipo de aprendizado é a predefinição das perguntas ou respostas possíveis, fornecendo aos usuários a solução mais precisa através da Inteligência Artificial.
É como se fosse um cardápio de um restaurante, a escolha é feita a partir de opções pré-determinadas, porém, a inteligência é capaz de analisar o perfil do cliente e destacar um tipo de produto que tenha sinergia com o comportamento dele.
O exemplo mais claro é um chatbot, há respostas já configuradas e dependendo da interação do usuário, a máquina oferece opções diferentes aos estímulos.
Aprendizado não-supervisionado
Nessa perspectiva, as perguntas são pré-determinadas, mas as respostas são recebidas a partir de interações externas e a partir delas, um padrão têm de ser encontrado e entendido como parte chave de uma resposta.
Imagine um boot que monitora as pesquisas no Google de determinadas palavras-chaves, com o aumento de uma delas é automaticamente ajustado o preço de produtos de um e-commerce, por entender que haverá um aumento de demanda.
Da mesma forma, imagine um monitoramento de preços dos e-commerces dos concorrentes, fazendo com que um e-commerce sempre ofereça um preço menor.
Caso algum dos concorrentes aumente o preço, ou deixe de ter o produto no estoque, os preços são automaticamente ajustados.
Aprendizado semi-supervisionado
Esse tipo de aprendizado é uma mescla dos dois tipos de aprendizados acima, misturando dados pré-determinados com dados não determinados.
Por exemplo, para evitar fraudes, empresas usam a inteligência artificial para guardar um banco de dados de comportamentos padrões de seus usuários, a partir de uma comportamento fora do padrão é enviado um alerta de possível fraude ou golpe, dando assim, respostas padrões como bloquear compras, suspender perfis ou bloquear IPs.
Aprendizado por reforço
A grande chave deste tipo de aprendizado é não começar com banco de dados prévios.
Vamos dizer que nessa perspectiva, a máquina tem que aprender tudo do zero, como se ela fosse solta em uma sala e no final do processo conseguisse mapear diversos tipos de dados, como tamanho, relevo, quantidade de itens, temperatura e movimentação de pessoas.
A partir disso, padrões seriam criados, como por exemplo, quando uma pessoa entra na sala, há uma variação da temperatura, assim o ar-condicionado poderia ser ajustado a cada pessoa que entrasse como uma resposta para manter um número determinado de graus celsius no ambiente, auxiliando então a manter seguro substâncias químicas vulneráveis ao calor.
Qual é a importância do machine learning para as empresas?
Um interessante estudo da Oracle, constatou que 64% das pessoas confiam mais em um robô do que em seu gerente, isso pode parecer um absurdo, mas na verdade mostra que dados reais passam mais credibilidade do que opiniões pessoais.
O mesmo estudo, demonstrou que 76% dos trabalhadores (81% dos líderes de RH) acham desafiador acompanhar o ritmo das mudanças tecnológicas no local de trabalho, isso mostra que qualquer ajuda técnica é bem-vinda para ajudar os colaboradores em tarefas diárias.
Mas um ponto de muita importância, é a segurança, principalmente de dados. E nesse quesito a Inteligência Artificial entra como uma poderosa aliada.
Inteligência Artificial a serviço da segurança
Algumas das principais tendências de mercado, como o aumento da força de trabalho remoto, são a adoção da IoT e a migração para nuvem, e isso faz com que o perímetro da rede das empresas se expanda.
Os cibercriminosos costumam ter como alvo os endpoints, pois eles normalmente são um dos elos mais fracos em qualquer sistema corporativo de defesa cibernética.
Tudo isso gerou aumento da demanda de segurança, por isso muitos especialistas buscam a implementação da Inteligência Artificial autônoma, que registra e armazena comportamentos e eventos em terminais.
Assim, ela “aprende” através do Machine Learning como cada aplicação e serviço funciona e é capaz de identificar comportamentos suspeitos.
Quando uma anomalia é detectada, ela é enviada para a equipe de segurança para investigação.
Dessa forma, sua empresa pode evitar ataques “inéditos”, fazendo com que a organização possa responder de forma eficaz a futuros ataques.
Quais desafios o machine learning enfrenta?
No decorrer dos anos, muitas perspectivas de Machine Learning foram mal aplicadas ou mesmo realizadas quando as tecnologias ou os bancos de dados não estavam tão bem resolvidos e isso gerou uma descredibilização do conceito em alguns segmentos.
Além disso, o mercado de tecnologia se torna a cada dia mais competitivo, o que demanda entrega de melhores resultados e maiores performances sempre. Outro ponto, é a escassez de profissionais qualificados no mercado, fazendo com que seja um grande desafio montar uma equipe a operar Machine Learning com eficiência. Assim, listamos os desafios para facilitar o entendimento.
- Gerar resultados cada vez mais reais e rentáveis.
- Conquistar credibilidade e confiança de investidores.
- Melhorar a eficiência e a precisão das respostas.
- Montar equipes aptas a operar a tecnologia.
- Melhorar a segurança das práticas tecnológicas.
Principais impactos do machine learning no mundo
Segundo previsões da IDC, a Gestão de Dados será cada vez mais valiosa.
Em 2022, é estimado o investimento de US$ 2,9 bilhões em soluções e serviços relacionados a Big Data & Analytics, um aumento de 10,8% em relação ao ano anterior, 2021.
A tendência é que os investimentos em Inteligência Artificial cresçam 28%, atingindo US$ 504 milhões.
E nesse contexto o Machine Learning é uma das principais tendências de Inteligência Artificial, trazendo para os negócios, impactos como:
- Melhor entendimento dos bancos de dados
- Compreensão do comportamentos do usuário
- Automatização e melhor eficiência de processos
- Ganho de segurança e prevenção de problemas
- Maior rentabilidade em processos financeiros
Você pode pensar que para os usuários o Machine Learning sempre gera desconforto, como se passasse a sensação de passar a sensação para a pessoa de que ela esteja sendo vigiada ou espionada, porém, porém o Machine Learning proporciona facilidades na hora de encontrar conteúdos que como músicas no Spotify, vídeos no Youtube, séries na Netflix e ainda fazer com que os usuários sejam protegidos de fraudes, caso alguém tente usar indevidamente o número de seus cartões de crédito ou e-mails pessoais.
Perguntas frequentes
Machine learning e inteligência artificial são a mesma coisa?
O Machine Learning é uma das aplicações da Inteligência Artificial. Entenda que Inteligência Artificial é um assunto mais amplo e dentro dele está o Machine Learning, uma das aplicações práticas da Inteligência Artificial.
Qual é o objetivo do machine learning?
O Machine Learning tem o objetivo de oferecer resultados reais e palpáveis para uma empresa, a partir de análise de dados, previsões e respostas automatizadas.
Qual é a diferença entre machine learning e deep learning?
Deep Learning (aprendizado profundo) é quando as técnicas de Machine Learning se tornam mais avançadas, utilizando diversos algoritmos ao mesmo tempo e entregando respostas mais complexas.
Conclusão
Para a Algar Telecom, a inovação é resolver os problemas das empresas de uma forma ágil, eficiente e acessível, pois acreditamos que nenhuma prática de tecnologia é valiosa se ela não soluciona problemas reais.
Além de soluções, oferecemos uma equipe de especialistas dispostos a oferecer atenção dedicada e de alto nível, tudo para que a sua empresa possa usufruir de tecnologia de ponta em todos os nossos serviços.
Em nosso blog, estamos comprometidos em oferecer conteúdo de qualidade e informações atualizadas do mercado para líderes de gestão de tecnologia de todo o Brasil. Em breve, disponibilizaremos mais materiais como esse, para ajudar a sua empresa a conquistar o futuro, fique atento.
