Com os avanços da transformação digital, diversas ferramentas tecnológicas passaram a fazer parte da rotina de diversas pessoas, empresas e demais espaços. O Machine Learning é um exemplo de inovação que integra uma série de sistemas e promove várias funcionalidades.
Conhecido também como aprendizado de máquina, esse conceito propõe o uso de algoritmos que se baseiam em dados e padrões para armazenar novas informações. Desse modo, é como se sistemas digitais passassem pelo processo de aprendizagem, semelhante ao dos humanos.
Esse tipo de tecnologia tem o potencial de transformar todo o funcionamento de dispositivos eletrônicos e promover ainda mais automatização para os sistemas. Neste artigo, saiba quais algoritmos fazem o Machine Learning ser uma realidade e em quais áreas essa ferramenta pode ser aplicada!
O que é Machine Learning?
O conceito de Machine Learning (ML) gira em torno da capacidade de um sistema modificar o próprio comportamento por meio da aprendizagem a partir da experiência.
Ou seja, o processo é semelhante ao que os humanos passam após estudarem um novo conteúdo. No entanto, na prática, as máquinas fazem uma mudança de regras lógicas para o desenvolvimento de uma nova tarefa.
Desse modo, os programas têm um maior nível de automatização e é necessário cada vez menos interferência humana para manter os sistemas no ar.
Essa capacidade de aprimoramento nos próprios algoritmos e recombinação de padrões pode também ser útil para o desenvolvimento de novas ferramentas potentes no ramo da tecnologia.
O uso do Machine Learning no dia a dia pode trazer benefícios desde tarefas simples, como fazer uma pesquisa e receber também resultados com termos semelhantes ao digitado, a complexas, como a reconfiguração do sistema para treinamento.
O importante é que essa tecnologia aproveita o uso de dados de forma avançada para reconhecer padrões, fazer análises, sugerir novos insights, entre várias outras vantagens.
Do ML, é possível gerar ainda mais inovação, como as tecnologias de Deep Learning. Esse é o conceito que diz respeito à aprendizagem profunda, que simula ainda mais o processo de aquisição de conhecimento humano, com base em redes neurais artificiais.
Desse modo, é possível reproduzir alguns padrões do funcionamento dos neurônios no cérebro para a solução de problemas mais complexos e o processamento de um maior volume de dados.
Como se relaciona com a Inteligência Artificial?
Outra das maiores tendências da tecnologia da atualidade é a Inteligência Artificial (IA). Essa ferramenta segue um padrão semelhante ao do Machine Learning, no que diz respeito à biomimética da cognição humana.
Dessa maneira, utiliza alguns padrões de análise de dados para aprender, fazer previsões, tomar decisões e ter um desenvolvimento mais autônomo.
Apesar de apresentarem recursos que reproduzem a inteligência, a memória e o aprendizado dos humanos, o Machine Learning e a Inteligência Artificial não são as mesmas tecnologias.
No entanto, podem se relacionar e ser integrados em um sistema para gerar ainda mais resultados promissores.
O Machine Learning se relaciona com a Inteligência Artificial e várias outras ferramentas, como o Big Data, para realizar a combinação de volumes grandes de dados, aprender de forma rápida e eficiente, expandir o potencial de processamento de um sistema e desenvolver algoritmos inteligentes.
Utilizar ferramentas computacionais que são programadas para apresentar características semelhantes ao comportamento humano aumenta o potencial de autonomia dos sistemas.
Desse modo, é possível fazer com que uma máquina pense sozinha em problemas simples e complexos, principalmente relacionados à lógica.
Com o Machine Learning associado à Inteligência Artificial, é possível gerar padrões de repetição de tarefas, detectar tendências, aprimorar a análise de dados e diversas outras atividades relevantes para a rotina de várias profissões.
Com essas ferramentas em mãos, é possível diminuir o tempo de trabalho e as tarefas a serem realizadas, focando na qualidade e na eficiência de processos que envolvem mais atenção e precisam de um olhar humano.
Por que é importante para os negócios?
São várias as áreas que podem ser beneficiadas com a implementação de sistemas altamente inteligentes e que fazem o uso das técnicas de Machine Learning e de outras tendências digitais. Inclusive, essa é a proposta da transformação digital nas empresas.
Os negócios precisam lidar com uma grande quantidade de dados diariamente para manter suas atividades. Desse modo, quanto mais qualidade, precisão e eficácia houver na análise e no processamento de dados, mais fácil é para:
- gerar relatórios relevantes;
- fazer melhores previsões;
- melhorias na aplicação de Business Intelligence;
- trabalhar com estimativas;
- estudar o comportamento dos consumidores e dos talentos;
- fortalecer a segurança da informação da empresa;
- produzir resultados com mais velocidade;
- aumentar a produtividade interna;
- diminuir despesas desnecessárias;
- implementar a cultura de aprendizagem ágil;
- aprimorar a gestão de negócios com base em dados.
Dentre as mais variadas ferramentas de Machine Learning que podem ser aplicadas nos negócios, destacam-se os assistentes virtuais, as inovações de Business Analytics, o Processamento de Linguagem Natural (PLN), a detecção de fraudes e o monitoramento em tempo real.
Quais as técnicas utilizadas para o seu funcionamento?
Para entender melhor como ocorre a aplicação do Machine Learning nas mais variadas áreas do mercado, é uma boa ideia conhecer as técnicas que podem fazer parte do seu funcionamento. No geral, o aprendizado de máquina é baseado, principalmente, em modelos supervisionados e não supervisionados.
Enquanto um realiza o processamento dos dados e a aprendizagem por meio de respostas de entrada e saída, outro estuda os efeitos de variáveis sem previsão, a fim de predizer os resultados possíveis para cada contexto.
De todo modo, ambos utilizam as experiências obtidas no sistema para a produção de soluções para os mais variados problemas.
A seguir, entenda melhor como funciona o aprendizado de máquina com base em modelos supervisionados e modelos não supervisionados!
Aprendizado supervisionado
O aprendizado supervisionado é uma versão de ML que recebe treinamento para realizar a classificação dos dados e a previsão dos resultados. Geralmente, os dados recebem rótulos para garantir o processamento de acordo com o esperado. Alguns exemplos de aplicações de Machine Learning de tipo aprendizado supervisionado são:
- programas de bloqueio de notificações;
- retenção de e-mails na caixa de spam;
- sistemas de projeção de receita em campanhas publicitárias.
Aprendizado não supervisionado
O aprendizado não supervisionado usa algoritmos de Machine Learning com o objetivo de realizar o agrupamento de dados não rotulados. Por conta disso, têm também um grande potencial de associação e redução da dimensionalidade. Aplicações de técnicas de Machine Learning com aprendizado não supervisionado são comuns para:
- segmentação do público com base em dados demográficos;
- recomendação personalizada de produtos de interesse ao usuário em sites de busca ou redes sociais;
- correção de ruído de imagens.
Aprendizado por reforço
Há ainda o modelo de aprendizado por reforço ou Reinforcement Learning. Nesse caso, o sistema atua a partir de um treinamento eficiente para uma melhor tomada de decisões sequenciais.
A proposta dessa técnica é simular o comportamento de condicionamento encontrado em diversas espécies animais, inclusive a humana.
Na prática, trata-se de submeter o sistema a atividades de tentativa e erro. O aprendizado por reforço acontece a partir do momento em que o treinador oferece recompensas para os acertos e penalidades para os erros.
O objetivo do sistema é se autoprogramar para atingir a recompensa total. Desse modo, o desenvolvedor define obstáculos e problemas lógicos de alta complexidade para que a máquina solucione os desafios por conta própria, com estratégias criativas, econômicas e eficientes.
Com um potencial de trabalho simultâneo maior que o dos seres humanos, as máquinas com esse tipo de modelo são capazes de solucionar problemas com mais agilidade e correção de erros.
Com isso, tornam-se ferramentas poderosas para o gerenciamento de situações de alto risco, resolução de desafios e implementação de técnicas complexas.
Devido ao alto grau de desenvolvimento, esse é um tipo de sistema ainda pouco implementado no mercado, mas muito estudado no campo de criação de jogos, gamificação e assistentes humanizados.
Alguns especialistas na área interpretam o Reinforcement Learning como um outro desdobramento do ML, assim como o Deep Learning.
Em quais situações os modelos de Machine Learning podem ser usados?
Os modelos de Machine Learning, tanto os supervisionados quanto os não supervisionados, podem ser aplicados nos mais variados nichos do mercado. A seguir, confira alguns exemplos de uso dos algoritmos de ML nos setores!
Área de marketing
O uso de dados é fundamental para a gestão de marketing digital. Afinal, permite conhecer melhor o perfil dos consumidores, identificar padrões de consumo, segmentar o público, dentre vários outros benefícios para atingir os objetivos do setor.
Negócios físicos, e-commerces e demais modelos podem se beneficiar da tecnologia. Afinal, com o Machine Learning, o setor do marketing só tem a ganhar.
A tecnologia, principalmente os modelos não supervisionados, é útil para a identificação de tendências e interesses entre o público. Desse modo, empresas podem adaptar as estratégias para oferecer conteúdos, produtos e serviços personalizados, diretamente para o segmento de público e tipos de persona que desejam alcançar.
A capacidade preditiva do aprendizado supervisionado do ML também é útil para o planejamento de campanhas e otimização dos investimentos em tráfego pago. O mesmo vale para a automação das tarefas cotidianas do setor de marketing.
Desenvolvimento de software
A implementação do aprendizado de máquina também é um sucesso no segmento de TI, principalmente no que diz respeito ao desenvolvimento de software.
Como visto, a partir da idealização do conceito dessa ferramenta digital, diversos outros recursos puderam ser desenvolvidos, como o Deep Learning.
A criação de sistemas inteligentes é ainda mais prática e eficiente com o uso de algoritmos robustos, que conseguem aprender com padrões e detectar falhas de maneira rápida. Por esse motivo, o ML também é utilizado como ferramenta para assistência de diversas etapas do desenvolvimento de software, como:
- análise de requisitos;
- testes de desempenho, segurança e qualidade;
- refação e correção de códigos;
- inferências e estimativas mais precisas;
- apoio à tomada de decisão.
Segurança cibernética
A segurança da informação é um requisito indispensável para o uso da tecnologia no dia a dia das pessoas e organizações. No Brasil, existe a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD) em vigor, que regulamenta a proteção de dados sensíveis e as sanções em caso de falhas.
Por esse motivo, é de interesse de todas as organizações e usuários garantir a segurança cibernética para prevenir vazamentos, prejuízos e danos aos sistemas. Devido às habilidades de aprimoramento do ML, a tecnologia também pode ser aplicada nessas atividades.
O Machine Learning aplicado na segurança cibernética é capaz de analisar grandes volumes de dados para a detecção de vulnerabilidades e riscos. Além disso, permite filtrar e bloquear ameaças em tempo real, prevenindo invasões e acesso não autorizado aos sistemas.
Segmento das finanças
As aplicações financeiras também recebem a implementação de sistemas com o uso de Machine Learning. Os modelos estatísticos na tecnologia têm uma grande utilidade na análise de dados e dão suporte, principalmente, à tomada de decisões dentro do setor das finanças.
Desse modo, com a aplicação do ML no segmento financeiro de uma organização ou das finanças pessoais, é possível otimizar o ritmo das operações, prevenir prejuízos, fortalecer o compliance e aprimorar a segurança do setor.
Tudo isso graças ao uso de modelos supervisionados e não supervisionados nos processos de:
- automação de sistemas, principalmente para tarefas repetitivas;
- negociação algorítmica, que permite o monitoramento em tempo real;
- gerenciamento de riscos e detecção de fraudes;
- recomendação de produtos e serviços financeiros aos clientes, com base na personalização de acordo com a necessidade do público-alvo de uma instituição bancária, por exemplo.
Análise de manufatura
O setor de produção, independentemente do nicho de atuação, também pode ser beneficiado com o uso de tecnologias de Machine Learning.
Seja na indústria, seja nas atividades manuais, toda a análise de manufatura pode receber uma série de melhorias com uma aplicação estratégica de ferramentas digitais. Um exemplo disso é o uso do Machine Learning para o planejamento da produção, com foco em redução de desperdícios e otimização da matéria-prima.
A previsão feita por meio de uma análise precisa dos dados permite contabilizar e reorganizar os processos operacionais, a fim de aumentar a produtividade do setor.
Outra aplicação do ML na manufatura é a detecção de anomalias. A percepção de padrões da tecnologia é útil para identificar produtos que não atendem aos requisitos da indústria. Desse modo, é possível diminuir os insumos com defeitos na cadeia de suprimentos.
Até mesmo a gestão de estoque é beneficiada com a aplicação estratégica de ferramentas de aprendizado de máquina.
Com um gerenciamento de dados eficiente e automatizado, é possível prevenir gargalos, vencimentos e problemas de armazenamento de produtos. Com uma boa gestão logística, consequentemente, todo o ecossistema de negócios obtém vantagens em faturamento, precificação e produtividade.
Quais são os principais algoritmos?
Uma maneira de compreender a implementação do ML e o funcionamento dessa tecnologia é por meio do estudo dos algoritmos utilizados no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina.
Com isso, é possível identificar as melhores ferramentas para cada necessidade, adequando a funcionalidade do sistema ao uso corporativo, industrial ou pessoal.
Os algoritmos de Machine Learning contam com parâmetros bem definidos com base em dados de treinamento. Dessa maneira, podem organizar-se conforme as experiências para gerar resultados mais precisos, realistas e adequados aos objetivos do sistema.
A seguir, confira os principais algoritmos utilizados no desenvolvimento de softwares baseados em aprendizado de máquina!
Algoritmos de Ensemble Learning
Um algoritmo Ensemble Learning, conhecido também como aprendizado por agrupamento, é baseado na proposta de combinação de diferentes modelos de predição.
O objetivo é juntar técnicas simples, chamadas de “weak learners”, a fim de criar um só modelo agrupado e complexo, constituído pela soma de diferentes partes, nomeado “strong learner”.
O fortalecimento da robustez dos códigos se dá por conta da diminuição da variância e do bias dos modelos. Com isso, o agrupamento ocorre de forma mais estratégica, minimizando os desafios da técnica.
Modelos de árvores de decisão agrupados, por exemplo, podem ser treinados separadamente, com o objetivo de diminuir a variância.
Desse modo, é possível abranger uma maior variedade de dados, transformando-se em modelos de Random Forests. Outros exemplos de algoritmos de tipo Ensemble Learning são:
- stacking — baseado no treino de preditores heterogêneos, de forma paralela, a partir do agrupamento;
- bagging — dessa vez, usa preditores homogêneos e independentes, agrupados em paralelo;
- boosting — também faz uso de preditores homogêneos, mas com o objetivo de agrupamento sequencial para a combinação final.
Algoritmos explicativos
Esse tipo de algoritmo tem como objetivo coletar dados, organizá-los e compreendê-los, a fim de gerar novas percepções sobre as variáveis e as suas relações. Desse modo, utilizam modelos estatísticos, baseando nos resultados significativos, para o resumo das conclusões.
Esse é um processo indispensável, tendo em vista que faz a inferência de uma população, a partir de uma amostra. Desse modo, quanto maior for a significância dos resultados encontrados, maior também é a confiabilidade das conclusões.
As técnicas de LIME e SHAP são as mais utilizadas nesse tipo de algoritmo. Com base nessas aplicações, é possível compreender melhor os motivos de uma situação ou decisão. Ao identificar os precedentes e a relação entre diferentes variáveis, torna-se mais fácil a criação de novas estratégias adaptadas ao contexto.
Regressão linear
Regressão linear é um modelo matemático estatístico que tem alta aplicabilidade nas técnicas de aprendizado de máquina. Segundo os resultados encontrados na correlação linear de dados de duas variáveis, é possível fazer previsões com maiores precisões.
Trata-se da análise da explicação de uma variável sobre a outra. Com uma linha de ajuste modelando a relação entre diferentes fatores, é possível identificar o quanto uma oferta explica o preço, por exemplo, se forem correlacionados.
Com o aprendizado de máquina supervisionado, é possível realizar os cálculos e a interpretação dos resultados com mais facilidade.
Afinal, os algoritmos tentam identificar a relação entre uma determinada variável, que se deseja analisar, e variáveis independentes.
Regressão logística
A regressão logística é outro modelo matemático estatístico e probabilístico que combina com o Machine Learning e é implementada em seus algoritmos. Essa técnica trabalha apenas com dois valores por classe, a fim de realizar uma classificação binária.
Sendo assim, é um método atrativo de se utilizar quando o objetivo é obter respostas de tipo “Sim” ou “Não”. Para isso, é necessário trabalhar também com dados binários, que oferecem apenas dois tipos de resultados.
Por atuar com classificação e regressão, esse tipo de algoritmo coloca em prática as técnicas de aprendizado de máquina supervisionado. Como resultado, entrega a probabilidade de uma determinada variável fazer parte de um conjunto ou classe que se deseja observar.
Algoritmos de agrupamento
Como o próprio nome sugere, os algoritmos de agrupamento buscam padrões e tendências com o objetivo de clustering. Desse modo, ao reunir dados com características semelhantes, é possível fazer uma análise segmentada.
No aprendizado de máquina, esse algoritmo é utilizado com técnicas não supervisionadas. Uma das aplicações mais clássicas no mercado é a segmentação da base e da jornada do cliente.
Esse tipo de processo é fundamental para a criação de estratégias personalizadas de atração e retenção do público, além do estudo do comportamento dos consumidores.
Redução de dimensionalidade
As técnicas que envolvem a redução de dimensionalidade têm como enfoque a diminuição da quantidade de variáveis de entradas, conhecidas também como variáveis de recursos, de um conjunto de dados. Esse é um processo que auxilia na seleção de dados específicos e na redução de inputs.
Esses algoritmos partem do princípio da maldição da dimensionalidade. Esse conceito diz que conforme o número de variáveis aumenta, o volume do espaço também cresce. Desse modo, os resultados são dados dispersos, o que dificulta a interpretação.
Técnicas de Análise de Componentes Principais (PCA) e Análise Discriminante Linear (LDA) são utilizadas com frequência nos algoritmos de redução de dimensionalidade.
Os modelos não supervisionados de aprendizado de máquina costumam aproveitar esses recursos e são úteis em sistemas de:
- relatórios para visualização de resumos de dados;
- redução de ruídos;
- reconhecimento de voz;
- processamentos de sinais.
Algoritmos de similaridade
Os algoritmos de similaridade são responsáveis por registrar dados que apresentam alguma semelhança. Por isso, são vinculados a modelos não supervisionados de Machine Learning para a identificação de padrões.
Uma das principais aplicações desse tipo de algoritmo é na detecção de plágio de textos, com o Algoritmo Levenshtein.
Além disso, as técnicas de similaridade podem ser utilizadas para a comparação da distância entre dois pontos, conhecida como distância euclidiana, ou para identificar as variáveis K-vizinhas mais próximas.
É com base nesse tipo de algoritmo que se torna possível a recomendação de produtos conforme a preferência do usuário, por exemplo.
Ao avaliar o histórico de compras e de consumo, o sistema busca opções semelhantes e que podem ser igualmente apreciadas pelo consumidor, realizando sugestões personalizadas e aprimorando o customer success.
Como aprender sobre modelos de aprendizado de máquina?
Como visto, os modelos de Machine Learning são bastante variados e podem utilizar os mais diversos algoritmos em sua composição. Por esse motivo, tratam-se de ferramentas que necessitam de estudos adequados para garantir um bom desenvolvimento de projetos e design thinking.
Até mesmo para o uso do ML, aprender sobre os seus princípios e fundamentos faz toda a diferença. Desse modo, é possível saber o que está fazendo e aproveitar as funcionalidades dos sistemas.
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Tendo em vista os benefícios que a aplicação do Machine Learning pode trazer para o desenvolvimento de um sistema, vale a pena se dedicar para aprender mais sobre a ferramenta. Aproveite os cursos disponíveis para se aprofundar no tema e descobrir ainda mais funcionalidades incríveis dessa tendência tecnológica.
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