Podemos afirmar que machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma vertente da inteligência artificial (IA). Este método de análise de dados permite aos sistemas aprender e melhorar a partir da experiência sem serem explicitamente programados para este fim.
Basicamente, algoritmos de machine learning analisam grandes volumes de dados, identificando padrões e fazendo previsões ou tomando decisões baseadas nesses insights. Leia este artigo e entenda como o machine learning pode ser utilizado de uma forma estratégica em sua empresa.
Entenda a diferença entre machine learning e IA
A Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação que se concentra na criação de sistemas capazes de realizar tarefas que, normalmente, exigiam inteligência humana para serem cumpridas – como reconhecimento de fala, tradução de idiomas e tomada de decisões. A IA compreende diferentes técnicas e, entre elas, estão algoritmos baseados em regras, redes neurais, processamento de linguagem natural e robótica.
Machine Learning (ML), por outro lado, é uma subárea da IA que se dedica ao desenvolvimento de algoritmos que viabilizam o aprendizado das máquinas (daí o nome) a partir de dados. Em vez de serem explicitamente programadas para realizar uma tarefa, as máquinas são treinadas usando grandes volumes de dados, identificando padrões e fazendo previsões ou decisões com base nesses dados.
Enquanto a IA é o conceito geral de máquinas inteligentes, o ML é uma abordagem (ou seja, uma maneira ou estratégia de lidar com um problema ou questão) específica para alcançar essa inteligência por meio do aprendizado a partir de dados – e, sim: o ChatGPT é um exemplo de machine learning.
Utilização do machine learning em diferentes áreas
O Machine learning (ML) é utilizado em diversas áreas (como saúde, finanças, varejo, transporte, marketing e tecnologia, por exemplo) para melhorar processos e tomar decisões baseadas em dados.
Esses dados vêm de diversas fontes, como registros médicos, transações financeiras, históricos de compras, sensores de veículos, interações em redes sociais e registros de navegação na web. Essas fontes fornecem grandes volumes de dados que os algoritmos de machine learning utilizam para identificar padrões, fazer previsões e tomar decisões informadas.
Banco de dados autônomo
Os bancos de dados autônomos utilizam machine learning para otimizar e automatizar a gestão de dados. Eles são capazes de realizar tarefas complexas, como configuração, segurança, monitoramento, otimização e reparo de forma autônoma.
É através do ML que esses sistemas aprendem com o uso e as condições operacionais, ajustando-se automaticamente para garantir desempenho e eficiência máximos sem qualquer intervenção humana.
Combate a fraudes em sistemas de pagamento
No combate a fraudes em sistemas de pagamento, o machine learning é usado para detectar atividades suspeitas em tempo real.
Algoritmos de machine learning analisam padrões de transações para identificar comportamentos anômalos que podem indicar fraude. Esses sistemas podem aprender com dados históricos e atualizar continuamente seus modelos para detectar novas estratégias de fraude, aumentando a segurança das transações financeiras.
Tradução de textos
O ML também tem revolucionado a tradução de textos através de modelos de tradução automática – como o Google Translate, por exemplo.
Esses modelos utilizam redes neurais (que são um conjunto de algoritmos de machine learning inspirados na estrutura e funcionamento do cérebro humano) profundas para entender o contexto e o significado das palavras, produzindo traduções mais precisas, coesas e naturais. O machine learning faz com que o sistema possa aprender com grandes volumes de dados de linguagem, melhorando a qualidade das traduções de forma contínua.
Essas redes neurais são compostas por unidades de processamento interconectadas, chamadas de neurônios artificiais, que trabalham em conjunto para processar informações e aprender a partir de dados.
Recomendação de conteúdo
Sistemas de recomendação de conteúdo, como os usados por plataformas de streaming e redes sociais, dependem fortemente de machine learning para personalizar a experiência do usuário.
Algoritmos de machine learning analisam o comportamento e as preferências dos usuários para sugerir músicas, filmes, artigos e outros conteúdos relevantes. Esses sistemas aprendem com o feedback dos usuários, ajustando suas recomendações para melhorar a precisão e a relevância das sugestões.
Plataformas como Netflix e Spotify utilizam algoritmos de recomendação para sugerir filmes, séries, músicas e playlists com base nos hábitos de consumo e nas preferências dos usuários.
Conheça os diferentes tipos de machine learning
Machine learning é uma área da inteligência artificial que envolve a criação de algoritmos capazes de aprender e fazer previsões ou decisões com base em dados – mas disso você já sabe. Existem diferentes abordagens para o aprendizado de máquina, cada uma adequada a diferentes tipos de problemas e dados.
Os principais tipos de machine learning são supervisionado e não supervisionado – e, claro:cada um deles possui suas próprias características e aplicações. Conheça-as a seguir!
Supervisionado
No machine learning supervisionado, o algoritmo é treinado usando um conjunto de dados rotulados, onde as entradas e as saídas desejadas são sempre conhecidas.
Esses dados rotulados são conjuntos de dados com entradas (também chamadas de features ou características) e saídas (também chamadas de labels ou rótulos) correspondentes. Em outras palavras, cada exemplo no conjunto de dados conta com uma resposta correta associada a ele, que o modelo de machine learning pode usar para aprender.
O objetivo aqui é aprender um mapeamento entre as entradas e as saídas, de modo que o modelo possa fazer previsões precisas para novos dados ainda não vistos. Este tipo de machine learning é aplicado em tarefas como classificação (de e-mails como spam ou não spam, por exemplo) e regressão (previsão de preços de imóveis com base em características como localização e tamanho).
Não supervisionado
No machine learning não supervisionado, o algoritmo é treinado usando dados que não possuem rótulos – ou seja, conjuntos de dados onde as entradas estão disponíveis, mas as saídas correspondentes não são fornecidas.
Aqui, o objetivo é diferente: identificar padrões ou estruturas ocultas nos dados. Este tipo de machine learning, por sua vez, é utilizado em tarefas como clustering (agrupamento de dados semelhantes) e redução de dimensionalidade (simplificação dos dados enquanto retém informações importantes).
Um exemplo comum de clustering é a segmentação de clientes, onde o objetivo é agrupar clientes com comportamentos semelhantes para melhor direcionar estratégias de marketing.
Saiba como o machine learning pode ajudar sua empresa
Ele oferece infinitas possibilidades na melhora de operações, otimização de processos e tomada de decisões mais informadas. Ao integrá-lo em sua empresa, você pode aproveitar o poder dos dados para alcançar vantagens competitivas que, a longo prazo, não só podem, como farão toda a diferença em cada negócio – independente de seus tamanhos.
Automatize tarefas repetitivas e demoradas (como, por exemplo, a triagem de e-mails, a análise de dados de mercado e a gestão de inventário) através do machine learning, direcionando o foco da equipe a atividades mais estratégicas. Melhorar a eficiência operacional em diferentes áreas e reduzir custos fica fácil quando se trata do aprendizado de máquina – que, desde seu surgimento, tem revolucionado a maneira como cada empresa opera e faz análises preditivas.
É justamente por meio dessa ferramenta que as empresas personalizam experiências, recomendam produtos, previnem fraudes financeiras e tomam decisões informadas através da análise de grandes volumes de dados.
Os resultados? Uma melhora perceptível na satisfação do cliente, na segurança e, não menos importante, na eficiência operacional, contribuindo para o sucesso financeiro de cada uma delas.
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