Machine Learning (ML) é um método de análise de dados, cujo nome é autoexplicativo, “Aprendizado de Máquina”. Consiste em uma técnica que une a programação, a matemática e o uso de regras de negócios para a execução de sistemas capazes de aprender, se adaptar e criar modelos analíticos a partir da interação com grandes volumes de dados. Em outras palavras, é uma subárea da inteligência artificial que, com a ajuda de algoritmos, coleta dados, aprende com eles e faz predições, possibilitando que computadores tomem decisões assertivas e velozes.

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Esta habilidade de um sistema aprender e tomar decisões automatizadas é a base de várias invenções atuais, como carros autônomos e supercomputadores. Para explicar as vantagens do Machine Learning e seu real potencial para diferentes vertentes corporativas, a Leega, consultoria especializada em soluções de tecnologia, principalmente em Data Analytics e Cloud, reuniu informações importantes sobre a origem e as aplicações dessa técnica.

A nomenclatura

Em 1952, o cientista da computação estadunidense Arthur Samuel criou um programa para um computador jogar damas com seres humanos. Com ele, o sistema analisava o jogo, os movimentos e aprendia com os erros e acertos dos adversários, prevendo cada vez melhor as táticas das partidas. A partir daí, em 1959, Samuel estabeleceu o termo “Machine Learning” para essa técnica e definiu o método como “campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados”.

Exemplos recentes

O supercomputador da IBM, batizado de Watson, já criou receitas, desenhou roupas e trabalhou com medicina, entre outras ações. Em 2016, médicos japoneses pediram ajuda a Watson para identificar um diagnóstico de um paciente e, em 10 minutos, a máquina cruzou dados de milhares de artigos médicos e diagnosticou o paciente com leucemia, salvando sua vida.

Outro caso recente aconteceu nas Olimpíadas do Rio, também em 2016, quando o jornal Washington Post publicou notícias dos jogos sem que uma pessoa, de fato, estivesse escrevendo os conteúdos.

Além disso, já existem testes de táxis, carros e caminhões autônomos que fazem caminhos pré-programados e reconhecem as ruas, outros automóveis, sinais fechados e alguns outros objetos que podem surgir pela frente.

Benefícios às empresas

Organizações de todos os setores têm implementado a tecnologia de Machine Learning em diversas áreas e tal uso impacta diretamente no resultado dos negócios. Os principais benefícios comerciais da tecnologia podem ser exemplificados em cinco aplicações:

Agentes de chatbot em tempo real

Um dos primeiros exemplos de automação, as interfaces de conversação, como chatbots, permitem que os usuários façam perguntas e recebam respostas de atendentes virtuais de empresas ou de serviços de comando de voz, como Alexa, Google Assistent e Siri. Com o uso do Machine Learning inserido nesse contexto de inteligência artificial, os chatbots aprendem e são sustentados pelos algoritmos, de forma que vão melhorando a interação, antecipando respostas às demandas dos usuários e falando de maneira cada vez mais próxima de um ser humano.

Diagnósticos médicos mais precisos

No setor da saúde, o Machine Learning auxilia, por exemplo, na identificação de diagnósticos e prescrições sugestivas de tratamentos para pacientes a partir de cruzamento de dados de estudos médicos em poucos minutos, podendo acelerar a recuperação dos pacientes e ser fator determinante para salvar vidas.

Documentação pessoal

Os trabalhos automatizados de entrada de dados podem ser executados por computadores, liberando o profissional de recursos humanos a se concentrar em trabalhos de maior valor. Além disso, o uso de Machine Learning na automação da entrada de dados melhora significativamente alguns problemas, como a duplicação de dados e imprecisão das informações pessoais.

Pesquisa de mercado e segmentação de clientes otimizadas

Os varejistas podem usar o Machine Learning para, por exemplo, antecipar quais mercadorias venderiam melhor em sua região, com base em considerações sazonais e dados demográficos dessa região. Além disso, o método pode auxiliar no planejamento de estoque e segmentação de consumidores fornecidos pela base de dados da empresa para estabelecer preços e entregar itens e serviços de forma assertiva na hora e no lugar necessário.

Detecção de fraude

O Machine Learning também é utilizado por empresas financeiras, já que é uma ferramenta poderosa para identificar fraudes, graças à sua capacidade de reconhecer padrões e identificar anormalidades rapidamente. Isso acontece, exclusivamente, porque o comportamento normal de um cliente de banco, como quando e onde ele usa um cartão de crédito, pode ser aprendido via Machine Learning. Com isso, a tecnologia usa esse e outros dados para distinguir rapidamente entre transações que se enquadram naquelas previstas ao perfil do usuário e aquelas que podem ser de origem fraudulentas.

O Machine Learning traz impactos positivos tanto para a sociedade quanto para a economia. Hoje, nos deparamos com o uso de ML em tarefas das mais variadas, sem mesmo perceber, como ativar o GPS no trânsito e usar o corretor de palavras quando escrevemos um e-mail, por exemplo. Essa tem sido uma ferramenta cada vez mais importantes para as empresas em suas operações cotidianas, fazendo com que as tomadas de decisões sejam ainda mais assertivas de acordo com o objetivo de cada negócio. Como especialista em Análise de Dados, a Leega oferece soluções para as mais diversas verticais.

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Redação tecflow

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