Machine Learning: uma das potências da Hiperautomação

Dando continuação ao post anterior, vamos falar sobre o Machine Learning, termo amplamente conhecido no mundo tecnológico e cada vez mais presente no mundo dos negócios. Apesar de ele ser mencionado a todo momento como um componente essencial nos processos de automação e inteligência artificial, o debate é muitas vezes superficial e não se sabe exatamente seu funcionamento.

O machine learning ou, aprendizado de máquina, é um conceito relacionado e, muitas vezes confundido, com a inteligência artificial.

Diferença entre machine learning e inteligência artificial

A inteligência artificial se baseia na Inteligência e funcionamento humanos. A tecnologia faz o computador “pensar” de acordo com dados recebidos. Assim como o raciocínio humano que aprende através da repetição e execução de alguma tarefa, quanto mais os sistemas de AI recebem informações, mais eles são treinados através de seus algoritmos.

O aprendizado de máquina funciona de forma parecida, porém com o plus de ser capaz de modificar seu comportamento autonomamente (ou seja, sem interferência humana) de acordo com sua própria experiência. Machine learning pode ser entendido como uma subcategoria de IA. ou seja, ele é capaz de analisar uma grande quantidade de dados por meio de métodos estatísticos específicos, além de usar uma variedade de algoritmos para encontrar padrões no banco de dados.

Processo de aprendizagem do Machine Learning

Para que aconteça o aprendizado de máquina, é necessário que o processo comece com a construção de um banco de dados, que vai permitir a comparação e consequente aprendizagem do sistema. Por meio da análise dos dados de entrada, o sistema busca padrões nas relações entre as variáveis e aprende com eles. Nesse momento a máquina está sendo treinada para saber o que procurar, como procurar, o que pode encontrar e como vai encontrar esse resultado. Dessa forma, quanto mais automatizado e quanto maior a quantidade de dados de qualidade, mais precisas são as respostas.

Podemos dar como exemplo as buscas no navegador ou o filtro de spams no e-mail. Quando pesquisamos algo na internet, essas informações são armazenadas no banco de dados e comparadas com buscas anteriores, para que o sistema possa responder de forma automática e “premonitória” ao que desejamos. Já o filtro de spams dos e-mails se aprimora de forma automática e, com o tempo, bloqueia mensagens indesejadas na caixa de entrada sem a necessidade de configuração.

Algoritmos

Uma das bases para o funcionamento do machine learning são os algoritmos que aprendem por meio de exemplos. Os dois modos mais conhecidos de aprendizagem de algoritmos são a supervisionada e a não supervisionada.

Na aprendizagem supervisionada o algoritmo aprende com dados que já apresentam “respostas” certas e rotuladas. Por exemplo, na contratação de um empréstimo realizada em um banco, os dados analisados serão do histórico de crédito do cliente. As informações que entram no sistema já estão definidas como positivas ou negativas para a concessão do crédito.

Já na não supervisionada os dados recebidos não carregam rótulos nem respostas, ou seja, os efeitos das variáveis não são previstos. Com isso, os resultados estão relacionados com os padrões encontrados nos dados. Por exemplo, na busca em um banco de artigos, eles são agrupados de acordo com determinadas variáveis que os caracteriza. O filtro se aprimora conforme o sistema encontra novos padrões entre os artigos selecionados.

Métodos

Aqui nos referimos à métodos estatísticos, que são utilizados para o machine learning alcançar o desempenho esperado. Pode ser regressão, classificação ou clustering.

Deep learning, uma parte do ML

O deep learning ou, aprendizagem profunda, agrega grandes quantidades de dados que são tratados a partir de várias camadas de redes neurais artificiais. Essas redes neurais artificiais são algoritmos inspirados na estrutura de neurônios do cérebro humano, que podem resolver problemas muito complexos, como reconhecimento de objetos em imagens.

O aprendizado de máquina nos negócios

Os sistemas de recomendação de grandes empresas como a Amazon, Google ou Netflix utilizam o machine learning para observar os interesses de seus usuários e clientes, através de seus históricos de buscas. Dessa forma, o marketing usa essas informações para gerar anúncios, links patrocinados e notícias de acordo com o que o sistema percebe ser o gosto do cliente. Assim, as sugestões são mais assertivas e personalizadas, aumentando as chances de cativar o usuário tornando-o, de fato, um cliente.

Uma outra aplicabilidade são os aplicativos de navegação, utilizados para auxiliar o motorista na busca por caminhos mais rápidos para chegar a um destino, como Google Maps e Waze. Através do machine learning eles analisam variáveis e buscam padrões em relação a pontos de congestionamento, percurso e outros para oferecer resultados mais precisos.

Uma coisa é certa: com o aprendizado de máquina, qualquer processo de automação ou de venda, análise e afins pode ser potencializado e melhorado. Empresas das mais variadas áreas se beneficiam com as análises e resultados que o machine learning apresenta, de forma cada vez mais precisa e assertiva. É por isso que essa tecnologia de IA está entre um dos pilares da hiperautomação e faz parte do futuro das transformações digitais das empresas.

Fontes:

O que é machine learning e como funciona?

https://tecnoblog.net/247820/machine-learning-ia-o-que-e/