Entenda tudo sobre Machine Learning e quais os seus impactos nas organizações

Descubra o que é Machine Learning, seu funcionamento e como isso tem revolucionado os negócios, alavancando seus resultados

O machine learning está cada vez mais sendo debatido no mercado e inclusive já foi citado em alguns de nossos posts sobre tecnologia. Resolvemos trazer então um conteúdo totalmente voltado para ele, a fim de explanar pontos importantes deste tema.

Sabemos que os computadores já são capazes de realizar incríveis atividades, incluindo as que poderiam levar longos períodos de tempo para serem realizadas manualmente - ou até mesmo nem serem.

Porém, algumas capacidades humanas que nos parecem simples e nem se quer inteligentes, ainda são desafiadoras para uma máquina.

Por exemplo, reconhecer todos os elementos de uma fotografia não nos parece uma atividade humana complexa. Já para uma máquina, elementos muito semelhantes ou que apareçam de forma incompleta não são tão fáceis de serem deduzidos.

Isso porque regras rígidas de programação não conseguem compreender toda a subjetividade presente no mundo real.

É nesse ambiente que o machine learning se insere. Não é apenas a criação de máquinas que resolvem problemas, mas sim que aprendam a resolver problemas. E ainda melhorando continuamente.

Mas o machine learning só se encaixa em situações de fácil compreensão humana e desafiadoras para uma máquina? Qual o benefício de investir nessa tecnologia? Calma que vamos explicar.

Nesse post você vai descobrir o que é Machine Learning, como funciona, as áreas de aplicação e os benefícios correspondentes. Continue lendo e entenda tudo sobre.

O que é Machine Learning

De maneira objetiva, machine learning - ou aprendizado de máquina, traduzindo para o português - é uma área da ciência da computação que permite que máquinas aprendam através de dados e tomem decisões através deles, tudo isso com o mínimo de programação.

A ideia central é criar um sistema inteligente e autônomo. Uma máquina que, dado um conjunto de dados e uma programação inicial, realize análises, encontre padrões e aprenda com os mesmos.

Machine learning ainda vai além da compreensão de informações, envolvendo também a tomada de decisão e a realização de tarefas. E tudo isso sem interferência humana e de maneira confiável, pontos chaves de seu desenvolvimento.

A medida que mais dados são fornecidos, a máquina se adapta de modo independente, otimiza seu desempenho e responde de forma cada vez mais precisa.

Esse é o caso dos serviços de streaming, que utilizam o machine learning para melhorar as sugestões de conteúdo à medida que o usuário os consome.

Isso é possível graças à aplicação de métodos estatísticos e algoritmos, que fornecem as instruções iniciais para o seu funcionamento, que será discutido mais à frente.

O machine learning é uma subárea da Inteligência Artificial e é essencial para o seu desenvolvimento, como já discutimos aqui no blog. E apesar de serem vistos de forma muito similar, ele constitui apenas uma das tecnologias que possibilita o funcionamento de uma inteligência artificial.

Como funciona o Machine Learning

Para corresponder ao que se foi projetado, o machine learning faz uso de uma série de algoritmos e métodos estatísticos. Estes permitirão que a máquina desempenhe um aprendizado contínuo e que entregue resultados coerentes com o que foi proposto.

A seguir, vamos classificar de forma simples os algoritmos e te mostrar como contribuem para o machine learning.

Tipos de aprendizagem de algoritmos

Os algoritmos são uma das bases do sistema e são geralmente classificados em quatro categorias: aprendizado supervisionado, aprendizado não-supervisionado, aprendizado semi-supervisionado e aprendizado por reforço.

Aprendizado supervisionado

Algoritmos dessas classificação aprendem através da apresentação de dados que já possuem uma saída esperada relacionada a uma entrada. Ou seja, os dados são apresentados ao sistema, juntamente com as saídas esperadas. Esta etapa é conhecida como etapa de treinamento.

Dessa forma, a máquina associará as relações entre esses dados de entrada e saída e aprenderá com eles.

Durante o treinamento, ao receber novos dados, o algoritmo deve prever um resultado e compará-lo com o esperado, ajustando seus parâmetros até não haver mais diferença entre eles. Após isso, irá então apresentar respostas corretas para novos dados de entrada, ainda não rotulados.

Exemplo dessa aplicação é a detecção de spam baseada em um comportamento predeterminado.

Problemas em aprendizado supervisionado podem ser classificados em problemas de regressão e classificação.

Nos de regressão, as saídas apresentam valores contínuos obtidos através da identificação de uma função. Como exemplo podemos citar uma previsão de demanda baseada nas vendas dos períodos passados.

Já no de classificação, a saída apresenta a categoria na qual o dado deve estar. Esse tipo de problema pode ser observado na detecção de uma doença, onde o resultado pode ser mostrado de forma positiva, negativa e de acordo com seu grau, seguindo parâmetro preestabelecidos.

Aprendizado não-supervisionado

O aprendizado não-supervisionado, por sua vez, é desenvolvido sem a prévia apresentação de saídas corretas e rótulos já determinados. Não se sabe ou tem-se pouca noção do resultado que uma entrada deveria apresentar.

Em vez disso, um conjunto de dados é disposto e a máquina realiza a atividade de explorá-los e encontrar padrões dentro deles.

A medida que novos dados vão sendo inseridos, o sistema é aprimorado e novos padrões são definidos.

No não-supervisionado tem-se a aplicação do método de clustering. A ideia é análoga ao de classificação num processo de aprendizado supervisionado. As saídas são agrupadas de acordo com categorias, sendo que nesse caso as mesmas não são conhecidas de forma prévia.

Aprendizado semi-supervisionado

Essa categoria é um meio termo entre os dois citados anteriormente. Os dados iniciais fornecidos a máquina são em minoria rotulados, indicando uma saída desejada.

Já os demais são oferecidos sem parâmetros de resultado, como ocorre no não-supervisionado. Estes são mais baratos e por isso são interessantes quando há a restrições de custo, que é a vantagem desse tipo de aprendizado.

Aprendizado por reforço

O aprendizado por reforço trabalha com um sistema de recompensas e pontuação. Nele, o sistema busca atingir um objetivo, como ganhar um jogo, por exemplo, e aprende na medida que interage com o ambiente em que é inserido.

Dessa forma, a cada interação é fornecido um retorno de pontuação ou punição ao sistema, fazendo com que o mesmo aprenda quais ações e estratégias geram maiores retornos positivos em um determinado período de tempo.

Os três principais componentes desse tipo de aprendizado são o agente, o ambiente e as ações. O agente diz respeito ao sistema que interage e toma as decisões, o ambiente é relativo à tudo com o que se pode interagir, e as ações referem-se a tudo o que o que o agente pode fazer.

Aplicações do Machine Learning

A utilização do machine learning tem se difundido em empresas que lidam com grandes quantidades de dados no dia a dia. Independente do segmento ou setor, o machine learning pode gerar uma série de contribuições dentro de um processo produtivo.

A seguir, apresentamos exemplos de processos que já se beneficiam com a aplicação.

Prevenção e detecção de fraudes

O machine learning pode ser aplicado na identificação de padrões e detecção de comportamentos suspeitos. O que é extremamente útil em atividades financeiras, como operações bancárias e de vendas.

Isso é possível graças ao cruzamento de informações como CPF, cartões de crédito, movimentações financeiras anteriores e demais características do indivíduo, realizando análise de risco.

Um exemplo disso é o PayPal, que realiza essa aplicação para evitar lavagem de dinheiro através da plataforma.

Identificação de oportunidades de investimento

Ainda na área financeira, o machine learning pode auxiliar na tomada de decisão acerca de investimentos.

Atualmente, algumas empresas fazem uso de robôs nas atividades ligadas ao mercado de ações. Os mesmos conseguem identificar as melhores oportunidades do pregão diariamente, apontando o caminho mais lucrativo.

Neste caso, ainda possuem vantagens se comparado ao ser humano por não serem influenciados pela pressão ou apreensão ao realizarem as análises e decisões.

Assistência à saúde

Na área médica, a aplicação pode gerar inúmeros benefícios. Um deles é o desenvolvimento de medicamentos.

A empresa americana twoXAR utiliza essa tecnologia para cruzar dados biológicos e estabelecer conexões entre doenças e medicamentos. A resposta sobre qual o mais adequado é apresentada em uma velocidade muito acima do que através de análises humanas.

Além da identificação do medicamento mais adequado, o machine learning pode também informar o tratamento mais adequado através do quadro clínico de um paciente.

Podemos ver isso aqui mesmo no Brasil. Em Porto Alegre, o Hospital Mãe de Deus utiliza um sistema capaz de recomendar o tratamento mais adequado para o paciente com câncer baseado em seus dados e imagens de exames.

https://www.youtube.com/watch?v=mXgZgVhHLfw

Sistemas de recomendação

Aqui podemos apontar duas aplicações de recomendações vistas amplamente no dia a dia: sugestões de conteúdos em streamings e publicidade em redes sociais.

Serviços de streaming utilizam o machine learning para recomendar conteúdos interessantes de acordo com o seu perfil e suas preferências.

A exemplo, temos a playlist “Descobertas da semana” apresentada toda segunda-feira pelo Spotify. São 30 músicas nunca ouvidas dentro da plataforma pelo usuário, montada de forma exclusiva e baseada em outras faixas já consumidas.

Já as publicidades tiveram sua eficiência aumentada graças ao machine learning. Isso porque há algum tempo, propagandas eram difundidas em perfis que não eram condizentes com o público alvo de um determinado produto/serviço.

Hoje, as publicidades apresentada nos feeds das redes sociais têm segmentações melhor definidas, convertendo um número maior de usuários para compra.

Isso traz benefícios para ambos os envolvidos. De um lado, as empresas precisam de menores investimentos para atingir um público específico e os resultados são vistos de forma mais efetiva. De outro, usuários que recebem publicidades muito mais úteis e condizentes com seus perfis de consumo.

Cadeia de Suprimentos

O machine learning também é interessante ao longo de uma cadeia de suprimentos. Exemplos são:

• Auxílio na previsão de demanda, com resultados mais precisos;
• Cálculo de estoque de segurança mais confiável;
• Auxílio no planejamento de aquisições;
• Logística mais eficiente, através do planejamento de horários e rotas.

Serviço de atendimento ao cliente

Os bots de serviço ao cliente utilizam processamento de linguagem natural para responder perguntas simples de maneira mais assertiva e com maior qualidade no atendimento.

Filtragem de spam

Os serviços de e-mail utilizam o machine learning para filtrar os conteúdos que chegam nas caixas de entrada, evitando spam. Para isso, utilizam as informações contidas, como assunto, domínio e palavras-chave.

Detecção de falhas

O machine learning capaz de identificar produtos fora dos padrões em uma linha de produção. Isso diminui o número de pessoas para a inspeção do processo, além de possuir maior precisão.

Esse fato impacta diretamente na qualidade, visto que produtos com anomalias não serão repassados para o consumidor e a possibilidade de diminuição da variância entre produtos a partir do estudo dos dados colhidos pelo sistema.

Máquinas autônomas

Você já deve ter ouvido falar sobre carros que se locomovem sem a necessidade de um ser humano como motorista, certo? Então, isso é possível graças ao machine learning e outras tantas tecnologias.

O sistema é capaz de aprender os padrões de direção de milhares de motoristas, em todas as atividades ligadas à locomoção. Ele ainda é capaz de filtrar comportamentos inadequados e proibidos no trânsito.

Essa tecnologia já está disponível para a sociedade, porém ainda em pequena escala. É o exemplo de Innopolis, na Rússia, que conta com dois carros que fazem corridas gratuitas. A finalidade é convencer a população da sua eficiência e segurança.

Conclusão

Ficou claro como o machine learning funciona e como impacta em nossas vidas? Caso tenha ficado alguma dúvida, é só entrar em contato através do paula.andrade@logiquesistemas.com.br. Ficarei feliz em poder te ajudar!

Ah, e se você se interessa por temas ligados à tecnologia, que tal também conhecer mais sobre Ciência de Dados através de nosso blog? Acredito que irá te agregar bastante conhecimento.