Machine Learning: o que é e por que é importante?

Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma abordagem de análise de dados que automatiza a criação de modelos analíticos. É um subconjunto da Inteligência Artificial que permite aos sistemas aprenderem com os dados.

O Machine Learning (ML), ou Aprendizado de Máquina, é uma poderosa abordagem de análise de dados que tem conquistado espaço em diferentes áreas, com impactos notáveis em empresas de diferentes tamanhos e setores. 

Citando alguns exemplos, o ML pode ser usado no varejo para análise comportamento de compra dos clientes e personalização de recomendações, no setor financeiro na detecção de fraudes e na indústria pode ser utilizado, com auxílio de sensores, na identificação antecipada de falhas em equipamentos.

Neste artigo, exploraremos o que é Machine Learning e o porquê se tornou essencial para as empresas. Com foco nos seus princípios, aplicações práticas e benefícios.

Queremos desvendar as oportunidades e os caminhos para definir estratégias assertivas no uso dessa tecnologia. Venha conosco e aproveite a leitura! 

Qual o conceito do Machine Learning? 

Como já mencionado acima, o Machine Learning é uma disciplina avançada dentro da área de Inteligência Artificial que proporciona a habilidade de identificar padrões complexos em grandes volumes de dados.  

Ao contrário dos métodos tradicionais de programação, o Machine Learning permite que os computadores aprendam de forma autônoma, adaptando-se aos dados e aprimorando suas respostas ao longo do tempo.

A origem do termo remonta a 1959, mas foi nos últimos anos que ganhou protagonismo graças ao aumento da capacidade computacional e à explosão de dados disponíveis.   

A relação entre o Big Data e o Machine Learning permite a análise profunda de conjuntos massivos de informações, revelando padrões e relações que seriam praticamente inacessíveis por meio de métodos tradicionais. Dessa forma, o Machine Learning não apenas potencializa a compreensão dos dados em escala, mas também impulsiona a eficácia das soluções desenvolvidas com base nesses insights.

O cerne do Machine Learning está em seus algoritmos, que se encaixam em diferentes categorias, como aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. Cada abordagem oferece maneiras únicas de lidar com os dados e encontrar soluções para problemas complexos. 

Por meio de ciclos contínuos de treinamento e ajustes, os modelos são capazes de realizar tarefas variadas, desde a classificação e reconhecimento de padrões, prevenção a fraudes em instituições financeiras, personalização de recomendações de produtos ou serviços, auxiliar no diagnóstico médico e até previsões precisas para tomadas de decisão inteligentes.

Sendo assim, a relevância do Machine Learning para as empresas é notória, uma vez que sua aplicação possibilita melhorias significativas em processos, como atendimento ao cliente, manutenção preventiva, previsão de demanda, detecção de fraudes e segmentação, além da otimização de recursos e, consequentemente, vantagem competitiva no mercado.

À medida que as organizações acumulam dados valiosos, o aprendizado de máquina se torna uma ferramenta indispensável para extrair insights, automatizar tarefas e aprimorar a experiência do cliente.

As diferentes abordagens do Machine Learning

Dentro do ML existem diferentes abordagens para lidar com os dados e solucionar problemas. Vamos explorar brevemente cada um deles:

1 – Aprendizado supervisionado:

O aprendizado supervisionado é uma das abordagens mais comuns em Machine Learning. Nesse método, o algoritmo é treinado utilizando um conjunto de dados rotulados, ou seja, dados em que as respostas corretas já são conhecidas. 

O objetivo é que o algoritmo aprenda a mapear as entradas (dados) para as saídas (rótulos) corretas. Posteriormente, ele pode ser usado para fazer previsões em novos dados não rotulados.

Por exemplo, no mercado de marketing digital, a análise de sentimentos em redes sociais pode ser abordada usando aprendizado supervisionado. Aqui, o algoritmo é alimentado com postagens nas redes sociais e suas classificações de sentimento (positivo, negativo, neutro). 

O algoritmo aprende a relação entre as palavras usadas nas postagens e as classificações de sentimento associadas. Assim, ele pode prever o sentimento que estará relacionado a novas postagens, permitindo que as empresas compreendam a percepção pública em relação a seus produtos ou serviços.

2 – Aprendizado não supervisionado:

No aprendizado não supervisionado, o algoritmo trabalha com dados não rotulados, ou seja, as saídas não são fornecidas durante o treinamento. 

O principal objetivo é descobrir padrões, estruturas e relações intrínsecas nos dados sem a necessidade de conhecimento prévio sobre classes ou categorias.

Uma aplicação relevante desse tipo de aprendizado é a segmentação de clientes em empresas de varejo. Imagine uma empresa que possui dados de compras de clientes, mas não tem informações sobre segmentos específicos. 

Usando o aprendizado não supervisionado, um algoritmo de clusterização poderia agrupar os clientes em diferentes segmentos com base em padrões de compra similares. 

Isso permite à empresa personalizar suas estratégias de marketing para cada grupo de clientes, otimizando suas campanhas e aumentando as taxas de conversão. 

3 – Aprendizado por reforço:

O aprendizado por reforço é um paradigma do ML que envolve interações contínuas de um agente com um ambiente em busca de maximizar uma recompensa numérica. O agente toma decisões sequenciais em um ambiente para atingir seus objetivos, recebendo feedback na forma de recompensas ou penalidades.

O agente aprende a partir do feedback obtido após cada ação realizada e ajusta sua estratégia ao longo do tempo para otimizar a recompensa cumulativa. 

À medida que o sistema opera, o algoritmo de aprendizado por reforço ajusta suas decisões com base nas recompensas recebidas. Isso resulta em um aprimoramento gradual das estratégias de gerenciamento de estoque, contribuindo para uma gestão mais eficiente.

Esse mesmo princípio é aplicado em áreas como a logística, em que algoritmos de aprendizado por reforço ajustam rotas de entrega para minimizar custos de transporte, e na automação de processos industriais, em que sistemas podem aprender a ajustar parâmetros para maximizar a eficiência de produção.

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Aplicações práticas do aprendizado de máquina em ambientes empresariais

Nesta seção, exploraremos algumas das principais formas pelas quais o Machine Learning está revolucionando as operações das empresas e gerando resultados relevantes. 

1 – Personalização do atendimento ao cliente

Uma das aplicações mais notáveis do Machine Learning é na personalização do atendimento ao cliente. Com a análise inteligente de dados, as empresas podem criar perfis detalhados de seus clientes e entender suas preferências e necessidades específicas. Isso permite oferecer recomendações de produtos e serviços altamente relevantes, aumentando a satisfação e, consequentemente, impulsionando as vendas e a fidelidade à marca.

2 – Otimização de processos internos

Outra área em que o Machine Learning traz benefícios significativos é na otimização de processos internos. Por meio da análise de dados operacionais, é possível identificar gargalos, prever falhas e tomar medidas preventivas. Com isso as empresas podem reduzir custos, aumentar a eficiência operacional e melhorar a qualidade dos produtos ou serviços oferecidos.

3 – Previsão de demanda e estoque

A capacidade em realizar análises preditivas é amplamente aproveitada para prever a demanda futura e otimizar os níveis de estoque. Com base em históricos de vendas, dados sazonais e outros fatores relevantes, as empresas podem ajustar suas estratégias de produção e estoque, evitando desperdícios e garantindo que os produtos estejam disponíveis quando e onde os clientes mais precisam.

4 – Detecção de Fraudes e Anomalias

No setor financeiro e em e-commerces, o Machine Learning é uma arma poderosa contra fraudes e atividades suspeitas. Ao analisar padrões de comportamento e transações, os algoritmos podem identificar atividades não autorizadas em tempo real, protegendo as empresas e seus clientes de possíveis prejuízos.

5 – Previsão à fraudes no cartão 

Outra aplicação do Machine Learning é a previsão de fraudes em transações com cartão. Através da análise de padrões de gastos e histórico de transações, os modelos de ML podem identificar atividades suspeitas em tempo real. Isso fortalece a segurança financeira, minimiza perdas e garante a confiança dos clientes ao proteger suas informações

6 – Manutenção preventiva na manufatura 

Ao analisar dados de sensores em tempo real de equipamentos e máquinas, os modelos de ML identificam padrões indicativos de desgaste ou falhas iminentes. Isso permite que as empresas realizem intervenções antes que ocorram problemas graves, aumentando a eficiência da produção, reduzindo custos de manutenção e minimizando o tempo de inatividade.

7 – Previsão de churn

Uso da tecnologia na antecipação da perda de clientes, sendo fundamental para empresas que buscam manter a base sólida. 

Ao analisar dados comportamentais e históricos, os modelos de ML identificam padrões que indicam a probabilidade de um cliente cancelar o serviço. Isso permite ações proativas, como oferecer incentivos personalizados, visando reter clientes, melhorar a satisfação e indicadores como NPS (Net Promoter Score)

Os desafios do ML e como superá-los

Embora o Machine Learning ofereça possibilidades inovadoras, ele também enfrenta desafios que precisam ser superados para aproveitar todo o seu potencial. Dentre eles, destacam-se a complexidade dos dados, a necessidade de alto poder computacional e a garantia de resultados precisos e confiáveis. Além disso, a escassez de profissionais qualificados e a implementação adequada das soluções podem ser obstáculos para o sucesso na adoção dessa tecnologia.

No entanto, para enfrentar esses desafios e colher os benefícios do Machine Learning, as empresas têm recorrido a soluções avançadas, como o DhUO Data

A plataforma proporciona uma abordagem completa para lidar com os dados, desde o carregamento de informações de diversas fontes até a preparação e gestão dos modelos de Machine Learning.

Através dela é possível realizar o carregamento de informações de mais de 300 tipos de conectores, garantindo que os dados estejam acessíveis e prontos para análise, independentemente de onde estejam armazenados. 

Além disso, a solução oferece ferramentas de preparação de dados, permitindo explorá-los e limpá-los de maneira visual e intuitiva, assegurando a qualidade e a consistência para a criação dos modelos.

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