Você já aprendeu alguma coisa apenas observando uma pessoa, ou seja, já aprendeu pelo exemplo? É exatamente assim que funciona o Machine Learning, uma tecnologia que, como Inteligência Artificial e Big Data, você já deve ter ouvido falar a respeito.

 

Vindo do inglês, o termo significa Aprendizado da Máquina e remete à autoaprendizagem. Isso significa que toda vez que a máquina estiver exposta a novos dados, pelo Machine Learning ela está habilitada a aprender, crescer, mudar e se desenvolver por si só.

 

Dizemos que Machine Learning é uma subárea da Inteligência Artificial, a qual fornece aos sistemas e máquinas a capacidade de aprender e melhorar automaticamente pela experiência e sem serem explicitamente programados. No artigo Machine Learning vs AI falamos a diferença entre as duas tecnologias, e caso você queira entender um pouco melhor, recomendamos esse webinar.


 

Por que Machine Learning é importante?

Graças ao aspecto iterativo do Machine Learning é que a máquina se adapta aos novos dados de maneira independente. Isso acontece justamente porque os programas acabam aprendendo cálculos anteriores e baseiam-se em reconhecimentos padrões para que possam reproduzir resultados confiáveis. Em outras palavras, a máquina acessa os dados existentes para aprender.

 

Logo, uma das maiores importâncias do Machine Learning está justamente na análise de dados. Graças aos dispositivos de IoT (no nosso blog já abordamos sobre Internet das Coisas aqui e aqui) a quantidade de dados gerados cresce exponencialmente (Big Data). Esses dados podem ser analisados para tomar decisões inteligentes baseadas em padrões. E quem atua em cima disso é justamente o Machine Learning (ML).

 

Análises Preditivas também se beneficiam do Aprendizado da Máquina, já que ML se baseia em reconhecer padrões no comportamento dos clientes. Por exemplo, quando um e-commerce consegue prever o que o cliente precisa e quando ele deseja obter tal coisa, consegue ser muito mais preciso na hora de oferecer a oferta. O Machine Learning faz isso observando padrões e outros fatores nas escolhas do cliente, levando tudo isso em consideração ao apresentar sua previsão.

 

Aliás, cada vez mais empresas empregam análises preditivas baseadas em Machine Learning para obter vantagem competitiva. Os avanços do Aprendizado da Máquina, como redes neurais e algoritmos de aprendizado, podem descobrir padrões ocultos em conjuntos de dados não estruturados e encontrar novas informações.

 

No atendimento ao cliente também podemos aproveitar dos benefícios do Machine Learning. Isso ocorre porque a máquina processa, por exemplo, resultados de pesquisa de satisfação, tempo de resolução de tickets, atrasos de resposta etc.


 

Como colocar Machine Learning em prática?

Ao construir um modelo de Machine Learning você precisará, essencialmente, de 3 coisas: dados, dados e dados. Lembra que comentamos que o Aprendizado da Máquina tem a ver com o autoaprendizado? Pois bem, serão os dados que exercerão um papel fundamental no desempenho do seu algoritmo, por isso, quanto mais exemplos a máquina receber, melhor e mais rápido ela aprenderá.

 

Quando falamos em dados, um dos itens mais importantes a serem observados é que precisamos ter cenários diferentes. Quanto mais cenários tivermos, maior a quantidade de dados que será cruzada e mais a máquina aprenderá.

 

Por fim, como tudo gira em torno dos dados, antes de pensar em Machine Learning tenha certeza de que os dados coletados são confiáveis, protegidos e fazem sentido para seu negócio. Sabemos que hoje em dia temos acesso a uma variedade de informações, mas nem todas são pertinentes para resolver determinado problema e/ou apoiar em tomadas de decisão. Por isso, esteja certo de que sua empresa é capaz de coletar e armazenar os dados necessários e relevantes. Lembre-se: para o Machine Learning, quanto mais informação, melhor!


 

Concluindo

Com IoT e Big Data empresas têm muito mais dados para basear suas decisões. O passo que estamos dando agora é em dar suporte para direcionar esses dados de modo que trabalhem de forma muito mais automatizada. Assim, entramos no campo do Machine Learning.

 

Sua importância já é vivenciada em diversas áreas, mas é nas tomadas de decisão que vemos sua maior contribuição, pois como vimos, quando o assunto é Machine Learning estamos falando de máquina observando padrões e apoiando, ainda mais precisamente, nos rumos do negócio.

 

Para finalizar, como falamos em Big Data, deixamos aqui uma sugestão de leitura: Como o Big Data pode ajudar a encontrar novas oportunidades de negócios?