Sabemos o quanto é difícil estar antenado em todas as mudanças e transformações do setor de tecnologia. No entanto, existem algumas soluções fundamentais para a estratégia de uma empresa e que todo profissional de TI precisa conhecer — e o Machine Learning é uma delas.
Assim como o Big Data, a Geolocalização e o IoT, o Machine Learning tem ganhado cada vez mais espaço de aplicação e visibilidade diante do mar de inovações tecnológicas. A era de aprendizado das máquinas tem trazido diversas vantagens para os negócios e seus usuários, permitindo maior eficiência e produtividade no segmento ou tarefa de uso.
Sem dúvidas, você já usou algum aplicativo, sistema ou ferramenta que utiliza Machine Learning. Muitas dessas soluções estão correlacionadas, de modo que se tornam ainda mais completas. Ao pesquisar pela melhor rota no Google Maps ou no Waze, por exemplo, você está usufruindo de uma tecnologia com Machine Learning.
Entretanto, mais do que oferecer respostas para tantas necessidades, é preciso saber como aproveitar desse tipo de inteligência para tornar as estratégias e atividades do dia a dia ainda mais ágeis e efetivas. A seguir, confira todas as informações sobre essas soluções e aprenda como aplicá-la na sua estratégia de TI.
O que é Machine Learning?
O conceito Machine Learning, em sua livre tradução, significa aprendizado de máquina. Essa é uma tecnologia que permite que máquinas e equipamentos sejam capazes de analisar e interpretar dados para executar tarefas. Essa é uma das abordagens de inteligência artificial que está diretamente relacionada com questões de automatização e criação de modelos analíticos.
As informações previamente programadas e fornecidas permitem que os computadores aprendam sozinhos e realizem atividades sem qualquer intervenção humana direta. O surgimento e o aumento de certas necessidades, bem como a crescente geração de informação, tornaram essa solução cada vez mais requisitada, de modo que pudesse entregar diferenciais competitivos e benefícios inegociáveis para as empresas — o que passou a justificar todo o investimento.
No uso do Machine Learning, lógicas e regras são estabelecidas. Com base em todo conhecimento registrado e adquirido, a máquina ou sistema pode trabalhar em cenários específicos com o objetivo de melhorar o desempenho das tarefas e tomar as melhores decisões para a situação.
Diferença entre Machine Learning e Inteligência artificial
Os dois termos estão diretamente relacionados, mas é importante salientar suas diferenças. A Inteligência Artificial (IA) pode ser definida de maneira semelhante, mas é um termo que abrange soluções mais amplas e genéricas do segmento de computação cognitiva, ou seja, existem diversas soluções que utilizam a IA, e uma delas é o Machine Learning.
O Machine Leaning é a prática do conceito de Inteligência Artificial. Nesse sentido, todo Machine Learning é uma IA, mas nem toda IA é baseada em Machine Learning — ela pode possuir outras aplicações ou métodos de programação, aprendizados e modos de execução.
Você ainda pode ouvir falar de outros conceitos dentro do universo de IA, como o Deep Learning, que é considerada uma técnica que conecta aprendizados e eleva o processo de análise de dados.
Como aplicar Machine Learning na sua estratégia de TI?
Hoje, o Machine Learning está bastante vinculado às soluções do que chamamos de indústria 4.0, fase que contempla a evolução das tecnologias em máximo nível no setor empresarial. Em resumo, isso inclui o processo de aperfeiçoamento das máquinas, que começou na primeira Revolução Industrial e não parou mais.
Assim como todas as transformações tidas até aqui, o profissional e as estratégicas da área de TI também precisaram ser aperfeiçoadas. Nesse sentido, as aplicações do Machine Learning na disciplina podem ser muitas, já que é a principal responsável pelo estudo, implementação e aplicação desse tipo de ferramentas.
Dentre elas, o aprendizado supervisionado é uma aplicação bastante comum na estratégia de TI das empresas. Ele classifica algumas informações de forma automática a partir de dados e respostas conhecidas. Dessa forma, os algoritmos são capazes de categorizar uma série de informações da companhia, como e-mails, dados sensíveis, imagens e muito mais.
Enquanto isso, o Machine Learning não supervisionado elimina a maior parte da interação humana nos processos de análise. Isso quer dizer que a tecnologia é capaz de interpretar e realizar os próprios ajustes conforme sua experiência de execução. Também vale citar o aprendizado por reforço, que está presente nos dois modelos citados até aqui e é um dos mais utilizados no mercado.
Essa última aplicação utiliza a dinâmica de tentativa e erro. Com um conjunto de dados, metas e análises fornecidas, o Machine Leaning realiza várias projeções e combinações de resultados para encontrar o melhor caminho. Mas, de modo geral, podemos classificar seu uso como estratégica de TI em diversas outras atividades e funções, como:
- sugestão de conteúdos — como vídeos, filmes e séries;
- sugestão de amizade nas redes sociais;
- sugestão de rotas e pesquisas;
- atendimento personalizado, como respostas rápidas para dúvidas;
- pesquisas de satisfação;
- reconhecimento facial;
- previsão do tempo e controle de temperatura;
- pesquisas de mercado, análise e cruzamento de informações;
- reconhecimento de frases e voz;
- cálculos financeiros e muito mais.
Sem dúvidas, você já se reconheceu utilizando muitas dessas soluções. O Machine Learning como tecnologia essencial para as empresas tem revolucionado todo conceito de transformação digital, unindo todas as suas capacidades de interpretação às ideias e meios de produção, se tornando um dos meios mais eficazes de atendimento de demandas e oferecimento de soluções para os clientes.
A importância do Machine Learning para o mercado
Nesse cenário, já conseguimos identificar o quanto esse tipo de tecnologia tem impactado setores do mercado — e como as estratégias de TI bem aplicadas e alinhadas ao seu uso são importantes para o melhor desempenho possível.
No varejo, o Machine Learning facilitou o trabalho de pesquisa e previsão de comportamento do consumidor, dando mais segurança para as companhias projetarem suas estratégias a longo prazo. As informações de hábitos de compra e uso, por exemplo, tornou mais econômica e assertiva certas tomadas de decisões.
No mercado de financeiro o Machine Learning impulsionou as práticas de probabilidade e estatística que a área exige. Hoje, as máquinas identificam oportunidades de investimentos e possibilitam uma crescente dinâmica de aplicações para investidores e corretoras.
Essa tecnologia representa um grande salto evolutivo em todos os setores. Para as empresas e profissionais de TI que procuram novos desafios e inovações, esse pode ser um dos melhores caminhos para a geração de melhores resultados.
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