Aprendizagem de máquina ou machine learning é o nome dado à capacidade de “treinar” e “ensinar” softwares.
Os programas observam e analisam grandes quantidades de dados, descobrindo neles padrões que dificilmente uma equipe de seres humanos conseguiria identificar — e principalmente na velocidade que fazem isso.
As possibilidades de uso são muitas, variando desde encontrar indícios de câncer em mamografias até recomendar uma série de TV.
Nesse artigo, vamos apresentar essas aplicações práticas e ainda falar mais sobre esse conceito: como funciona, tipos, importância, benefícios, entre outros. Tenha uma excelente leitura!
Leia também sobre: mundo BANI e o que ele muda nas empresas!
O que é machine learning?
O machine learning (ML), ou aprendizado de máquina, é uma das áreas mais importantes da inteligência artificial. Ele consiste em algoritmos que aprendem com a experiência e são capazes de detectar padrões a partir da análise de dados.
Esses dados conseguem orientar os computadores a aprenderem por conta própria e isso faz com que seu desempenho seja sempre aprimorado.
A partir daí, é possível construir modelos analíticos de maneira automatizada, criando sistemas que também estão aptos a tomar decisões com a menor participação de pessoas possível.
Como o machine learning funciona?
O machine learning funciona a partir da obtenção de dados, que são utilizados para identificar padrões e conhecimento. A ideia é imitar a maneira como os humanos aprendem e evoluem a partir disso.
Por meio desses algoritmos, é possível ter uma melhor compreensão dos fatores envolvidos no processo, possibilitando que as máquinas tomem decisões com base no que foi aprendido.
E, com base na sua própria experiência, podem modificar seu comportamento também. Quanto maior for a quantidade de dados e informações disponíveis para o machine learning, melhor serão os resultados.
Vamos imaginar uma situação para exemplificar esse funcionamento. Digamos que alguém digita uma palavra que pode ter dois sentidos, como “banco”, que pode ser o lugar onde se guardam recursos financeiros ou a peça de mobiliário.
O ML consegue identificar quais são as palavras associadas àquela palavra — e, com base nisso, determinar qual delas é a mais certa de acordo com o contexto.
É nessa lógica que os algoritmos conseguem tomar decisões melhores, mais rápidas e confiáveis.
Principais tipos de machine learning
Entendendo como o machine learning funciona, podemos compreender também as suas variações. Entre os tipos de aprendizado, estão:
- supervisionado: é aquele que processa dados conhecidos. Nesse caso, o ser humano vai orientar o que é adequado e o que não é;
- não-supervisionado: é voltado para dados inexplorados, ajudando a processar grandes quantidades, sem a influência ou a capacidade humana. Cabe a máquina fazer a identificação de padrões e características, encontrando uma lógica;
- semi-supervisionado: é a mescla dos dois anteriores. Há um processamento ativo por parte da máquina, mas também há influência humana;
- por reforço: aqui temos o ML baseado em tentativa e erro. Ao fazer testes, a máquina aprende quais são as melhores ações a serem tomadas. Isso é interessante quando não há dados rotulados suficientes.
Qual é a importância do machine learning?
O processamento de dados oferecido pelo machine learning tem dado a ele uma importância imensa. É cada vez mais comum vermos empresas usando esse tipo de tecnologia para melhorar e facilitar seus processos.
Inclusive, estamos falando de quase metade das empresas do mundo: segundo dados apurados pela McKinsey em 2018, 46% das empresas já fizeram uso de alguma tecnologia do machine learning.
Por mais que as pessoas possam dar o seu melhor, essa é uma velocidade humanamente impossível. Por isso, seu grande valor está aí: aumentar a produtividade das atividades — seja na vida pessoal ou profissional.
A aprendizagem de máquina é capaz de entregar informações em tempo real a qualquer momento, diferentemente dos indivíduos. Logo, ela aparece como um grande apoio e, sendo assim, com grande importância também.
Quais são os benefícios do machine learning?
Já que falamos da importância dela, vale destacar também os benefícios que o machine learning oferece às empresas. E são muitos. Os principais são:
- facilidade na tomada de decisões: os modelos de ML são capazes de tomar decisões mais acertadas com base nos próprios dados que processa;
- diminuição dos custos: essa tecnologia reduz a necessidade de mão-de-obra, e ainda torna mais rápida toda a operação. Isso, consequentemente, traz economia de tempo e dinheiro para as empresas;
- maior consistência na organização: todos os processos são facilitados, assim como a execução de tarefas que exigiam esforço humano. Os resultados são mais precisos e profissionais;
- criação de novos produtos: usando machine learning é possível fazer pesquisas mais amplas e completas para desenvolver novas soluções.
Em suma, o ML oferece uma grande variedade de benefícios — que podem ser aproveitados tanto por empresas quanto por profissionais.
Por isso, é extremamente importante que se compreenda muito bem como esse processamento de dados funciona e como tem ajudado na evolução dos negócios.
Qual é a diferença entre machine learning e deep learning?
Há também outro elemento importante dentro da IA que tem forte relação com o ML: o deep learning. A diferença entre machine learning e deep é a forma como se usa os dados.
Mas antes, vale lembrar que o segundo é um subtipo do primeiro.
Dito isso, o ML pode ser compreendido, como falamos, em todo o uso de algoritmos para entender dados. Já o deep learning (DL) foca apenas em algoritmos para fazer isso, ou seja, não há participação humana.
Também podemos entender o termo deep learning, aprendizagem profunda, como um uso muito maior de redes neurais artificiais.
O machine costuma usar 3 camadas (entrada, escondida e saída). Por outro lado, o deep learning pode passar até de 30 camadas no total.
Isso faz com que o DL também consiga processar dados não estruturados de forma autônoma, como imagens, vídeos e textos.
Em suma, o ML é a base da inteligência artificial sendo usada para processar grandes dados e extrair informações valiosas. Já o deep learning entra como uma parte mais avançada, usando redes neurais para processar dados não estruturados.
10 aplicações práticas do machine learning com exemplos
Finalmente, chegamos a parte mais prática do texto: as aplicações do machine learning. Vamos apresentar 10 usos com exemplos para você entender melhor o quão útil é essa ferramenta nos mais diversos segmentos. Acompanhe!
Saúde
Uma das maiores contribuições que o ML pode nos dar é na área da saúde. Graças a esse recurso, é possível desenvolver ferramentas para diagnosticar uma série de doenças.
Ao fornecer um algoritmo com dados de exames, tais como eletrocardiogramas, tomografias e eletroencefalogramas, a ferramenta pode aprender padrões para interpretar esses documentos.
Cruzando com outros dados, a exemplo de sinais vitais e histórico de saúde, as máquinas conseguem ser extremamente eficazes na previsão do surgimento de determinadas doenças, oferecendo resultados significativos.
Além disso, a técnica do aprendizado de máquina pode ser usada em pesquisas sobre biologia e no desenvolvimento de medicamentos.
Segurança
Computadores também podem ser treinados para detectar comportamentos suspeitos em imagens captadas por câmeras de segurança e elevar o nível de proteção.
Empresas como a IC Realtime e a Boulder AIjá disponibilizam produtos do tipo. Assim, é possível alertar equipes de vigilantes e prevenir ocorrências, diminuindo a dependência da atenção humana.
A tecnologia também se aplica aos scanners de bagagem usados em aeroportos, reduzindo o número de alarmes falsos e detectando ameaças que poderiam ser ignoradas pelos funcionários.
Assim, os passageiros ganham mais segurança e conforto. A detecção de fraudes também é auxiliada por algoritmos de machine learning, que são programados para detectar e bloquear operações suspeitas.
Combate a malwares
O relatório Voice of SecOps da Deep Instinct, descobriu que 86% dos entrevistados acreditam que ferramentas impulsionadas por IA, ML e DL têm um impacto significativo na prevenção de ameaças desconhecidas. Esse é o caso de malwares.
A título de contextualização, vale dizer que malware são programas maliciosos, ou seja, que são desenvolvidos com a intenção de destruir ou danificar um computador.
Segundo outros dados também do Deep Instinct, grande parte desses softwares maliciosos reutilizam código de versões anteriores. A taxa de similaridade fica entre 90% e 98%.
A inteligência artificial pode ser treinada para encontrar padrões e, assim, identificar as potenciais ameaças que estão nos 2% a 10% restantes, mitigando a possibilidade de perdas e prejuízos.
Isso é fundamental para as empresas, principalmente aquelas que fazem uso de dados sensíveis.
Mercado financeiro
A aprendizagem de máquina traz benefícios importantes também ao mercado financeiro, seja na tomada de decisões que os investidores precisam fazer ou na operação das instituições financeiras.
Softwares desse tipo podem ser treinados para, por exemplo, detectar tendências de valorização de ações e, assim, oferecer boas oportunidades de negócio a investidores.
Além disso, a inteligência artificial consegue aprender a avaliar o crédito dos clientes, fazendo a diferença para bancos, financeiras e fintechs.
Outro ganho é que, através da identificação de padrões que o aprendizado de máquina faz, as instituições financeiras podem detectar e prevenir fraudes nas contas dos clientes. Isso dá mais segurança aos bancos e aos clientes.
Marketing e atendimento
Não dá para falar de ML sem falar sobre chatbots, uma das principais ferramentas usadas pelo setor de marketing e atendimento. E eles estão cada vez mais presentes em lojas onlines e sites de serviços.
Com o tempo, a tendência é que esses robôs compreendam com mais precisão as demandas dos consumidores, ajudando a resolver problemas com rapidez e eficiência, reduzindo custos e aumentando a satisfação dos clientes.
Esse é um grande ganho de tempo para a empresa, que não precisa ter uma equipe disponível 24 horas para atender emails ou ligações.
No entanto, esses robôs de conversa podem ir muito além disso, auxiliando em tarefas de pesquisa de mercado — uma maneira rápida, fácil e barata de entender melhor quem são seus clientes — e complementando sua estratégia de marketing.
Isso também ajuda na segmentação de clientes e na identificação de oportunidades de personalização de produtos ou serviços.
Transportes
Há diferentes usos possíveis para machine learning relacionados a transportes. Aplicativos de mapas e GPS são um bom exemplo.
Eles podem deduzir o nível de trânsito de uma via em determinado dia e horário a partir de um histórico de informações e, assim, fornecer caminhos melhores para os usuários.
No entanto, a tecnologia permite ir muito além disso. Segundo uma pesquisa Ernst & Young, os carros autônomos deverão representar 75% das vendas globais em 2035. De 2025 a 2030 o crescimento das vendas saltará de 4% a 41%.
Carros esses com capacidade para tarefas complexas, a exemplo da direção autônoma e até luxos de conforto, como aprender as preferências do motorista para posição do assento e temperatura do ar-condicionado.
Assistentes virtuais
É bastante provável que o seu celular conte com um assistente virtual, seja ele a Siri ou o Google Assistant. Ou que seu computador com sistema Windows conte com a Cortana. Ou, até mesmo, que seu echodot tenha a voz da Alexa.
Essas tecnologias combinam diversos recursos de aprendizagem de máquina, como reconhecer voz, entender a linguagem natural e adquirir hábitos do usuário.
A inteligência artificial faz até mesmo com que eles soem mais humanos e cada vez menos, de fato, artificiais. E o principal propósito é ajudar tarefas individuais das pessoas, tornando o dia a dia dos usuários mais simples e automatizando tarefas.
Por exemplo, pesquisas na internet, compras online, reprodução de música e controle de dispositivos domésticos são os principais usos de quem conta com esse agente de software inteligente.
Governo
O aprendizado de máquina pode ser crucial para agências governamentais, como segurança pública, pois possuem um extenso leque de dados que podem ser extraídos em busca por insights úteis.
A análise de dados a partir dos sensores pode identificar formas inovadoras para melhorar a eficiência, gerando economias significativas.
Além disso, o aprendizado de máquina desempenha um papel importante na detecção precoce de fraudes bem como na redução do roubo de identidade.
No contexto educacional, essa tecnologia permite que as decisões sejam tomadas de forma eficiente por meio da avaliação do risco de evasão ou reprovação, bem como emissão dos relatórios necessários para a tomada de decisões no ensino público.
Pesquisas online
Motores de busca já fazem parte da vida digital há mais de uma década e isso acaba fazendo com que as pessoas esqueçam como eles são complexos. E sim, eles usam machine learning para operar.
O Google, o Bing e outros sites do tipo analisam em qual resultado você clica, quanto tempo você fica em cada site, se você precisa recorrer ou não à segunda página da lista, entre outros fatores.
Estes algoritmos desenvolvidos têm o propósito de identificar com precisão quais páginas respondem melhor às buscas dos usuários, e assim exibi-las nos resultados iniciais.
Tudo isso envolve detectar padrões de uso, uma das funções mais importantes do ML. E no final das contas, a experiência do usuário no navegador se torna cada vez melhor.
Recomendação de conteúdo
Fechando as aplicações do machine learning, não podemos deixar de falar sobre a recomendação de conteúdo. Praticamente toda loja online ou site de conteúdo tem, hoje, um sistema que recomenda filmes, séries, músicas, entre outros.
Esses softwares usam aprendizagem de máquina para observar o comportamento dos usuários e consumidores e detectar padrões. A Netflix, por exemplo, divide seus espectadores em mais de 2 mil grupos diferentes, com sugestões ajustadas para cada.
Os algoritmos são capazes de analisar grandes massas de dados para prever se um usuário gostaria de comprar ou mesmo de assistir a um conteúdo, fazendo com que a empresa ofereça recomendações personalizadas e muito mais direcionadas.
O resultado final é uma experiência personalizada e relevante que constrói confiança e ao mesmo tempo diminui a insatisfação.
Qual o futuro para o machine learning?
As tecnologias de aprendizagem de máquina estão evoluindo em um ritmo acelerado justamente porque tem trazido uma série de melhorias nas esferas da sociedade, seja no particular como no coletivo.
No futuro, a expectativa é que a aprendizagem de máquina se torne ainda mais importante no cotidiano e principalmente no mercado.
A melhor maneira de mostrar isso talvez seja em números: o tamanho desse mercado deve crescer de US$ 21,17 bilhões em 2022 para US$ 209,91 bilhões em 2029, segundo o Fortune Business Insights.
Espera-se que o mercado global ganhe força devido aos avanços conjuntos também com o deep learning, que é a aprendizagem profunda, uma área também do ML.
Além disso, diversas organizações estão aprimorando seus recursos relacionados à Inteligência Artificial para entregar inovações. E isso deve, igualmente, impulsionar o crescimento do mercado de ML em todas as indústrias e regiões.
Existe algum perigo com o machine learning?
Diferentemente da crença popular em que se imagina que as máquinas vão dominar o mundo, os perigos do machine learning são muito mais sutis. E isso também vai depender muito do uso que o ser humano emprega a tecnologia.
Um dos principais exemplos disso é o uso de bots ou robôs para manipular imagens ou textos e, assim, impactar a opinião de pessoas de forma negativa e a favor de um interesse privado.
Já outro também forte risco, principalmente no setor empresarial ou governamental, é o desenvolvimento de algoritmos treinados com repertórios preconceituosos, por exemplo, em relação ao reconhecimento facial.
Tudo isso mostra que é preciso ter cuidado com o uso da tecnologia e as intenções de quem está por trás dela. Ou seja, é importante considerar o contexto em que a máquina está inserida para evitar problemas graves.
Mas, apesar dos riscos que podem existir, machine learning é uma tecnologia extremamente útil e com potencial de trazer enormes ganhos — se bem aplicada.
Conclusão
O machine learning tira proveito da grande capacidade computacional que temos disponível nos dias atuais para fornecer soluções cada vez mais apuradas e eficientes.
Estamos falando de ganhos na saúde, no governo, nos transportes, no mercado financeiro, no marketing e em mais diversos outros setores.
Por isso, saber explorar seus potenciais pode ser o diferencial para o sucesso da sua carreira ou do seu negócio. E se você é um lidar, dominar o conhecimento sobre o ML é uma tarefa ainda mais crucial.
O Leading The Future é um programa de desenvolvimento para líderes atuais e futuros, que querem protagonizar a transformação e ter sucesso diante dos novos contextos de mundo e de mercado. Aproveite para conhecer e fazer parte da mudança!
