Machine learning, ou máquina que aprende, é um conceito utilizado para caracterizar a tecnologia que permite aos sistemas e máquinas identificarem padrões e hábitos para adquirirem novos conhecimentos. Isso é feito por meio de padrões, que são previamente definidos por algoritmos.
Essa inovação está cada vez mais presente na rotina de gestão e, por mais que acabe passando despercebida, faz total diferença nas suas tarefas e nos seus resultados. Isso foi desenvolvido com o objetivo de que um software fizesse atividades sem o auxílio de um humano. Por exemplo, os chatbots, que são os sistemas automáticos de atendimento ao cliente.
Contudo, essa tecnologia é muito confundida com a inteligência artificial (IA), o que é um grande equívoco. A seguir, entenda mais sobre esse assunto.
O pai da inteligência artificial, o engenheiro Arthur Samuel, foi quem disse esse termo pela primeira vez, em 1959. O machine learning nasceu pela necessidade de tratar e armazenar dados de maneira eficiente e otimizada, já que muitos dados estavam sendo coletados na internet.
Nesse cenário, entramos em um conceito que já faz parte das grandes empresas, o big data. Essa tecnologia é utilizada em conjunto, pois é ela que permite armazenar milhares de informações, por meio de algoritmos que recebem e fazem o gerenciamento de dados.
Apesar de estarem relacionadas em um mesmo sistema, o machine learning e a inteligência artificial são duas tecnologias distintas. A IA é conceituada pelas máquinas que conseguem executar tarefas que, até então, eram únicas do ser humano. Por exemplo, as análises e aprovações de crédito do setor financeiro.
Já o machine learning, é o que faz tudo isso funcionar, ou seja, é o motor da AI. Portanto, é uma tecnologia que se caracteriza por ser uma base de dados, para que a inteligência artificial faça tarefas humanas.
Para que as máquinas e sistemas tenham essa capacidade de aprender, são utilizados algoritmos, métodos estatísticos e o big data. Isso, para que os padrões de funcionamento sejam identificados e o machine learning possa aprendê-los, por meio da criação de conexões.
Isso acontece quando os algoritmos usam estatísticas para aprenderem os processos mais comuns, a fim de preverem respostas e atitudes. Assim, a máquina consegue desempenhar tarefas que sigam esses padrões, sempre na tentativa de cometerem os mínimos erros possíveis.
Para que isso seja executado, os algoritmos são separados em supervisionados e não supervisionados. A primeira categoria, como o próprio nome indica, são os meios que ainda precisam ser supervisionados e controlados por pessoas, como a entrada e a saída dos dados e informações que um sistema precisa para aprender algo.
Já a segunda categoria, é aquela que não precisa de intermediação humana. Pois, os algoritmos já conseguem aprender e trabalhar sozinhos no processamento de atividades e informações. Enquanto o big data, como dito, é o responsável por armazenar e processar toda essa imensidão de informações.
As aplicações do machine learning tem sido tão comum e normal, que dificilmente paramos para perceber onde essa tecnologia é utilizada. A seguir, separamos alguns exemplos de como essa aprendizagem das máquinas facilita a sua rotina.
É fácil identificar uma tradução que foi feita automaticamente, daquelas realizadas por humanos, pois ela nunca é 100% fiel. Isso acontece porque é preciso considerar o contexto de cada frase. Contudo, com o machine learning, esse processo é feito de maneira mais precisa, já que essa tecnologia consegue identificar padrões e aprender.
Sabe quando você está navegando na internet, principalmente nas redes sociais, e sempre vê anúncios de produtos e empresas que tenham ligação com a sua preferência? Isso é o machine learning que identificou os seus padrões.
Outro exemplo desse cenário, são as plataformas streaming, aquelas que usamos para assistir filmes, vídeos, séries e ouvir músicas. Nelas, o machine learning consegue identificar e aprender as suas preferências e passa a recomendá-las para você.
As empresas precisam ter um processo muito seguro para o recebimento e tratamento de informações que são confidenciais e valiosas para as organizações. O setor financeiro, isto é, bancos, financeiras e empresas de investimentos, por exemplo, precisam ter ainda mais cautela com isso.
Nesse contexto, o machine learning é utilizado para detectar transações inidôneas ou que saiam do padrão, por serem fraudulentas.
O machine learning já é utilizado por empresas que precisam analisar e interpretar documentos importantes e complexos, sendo que as máquinas podem fazer isso em uma velocidade extremamente mais eficiente, se comparado a um humano. Isso evita o retrabalho e erros que não são identificados pela sua equipe, principalmente se tratando de imprecisão de dados e informações contratuais.
A redução de custos que não influencie na eficiência de processos é um desafio constante de empresas e gestores. Nessa busca, o machine learning toma papel importante e estratégico. O primeiro exemplo, é na diminuição da mão de obra necessária para a execução de tarefas repetitivas e que podem ser feitas por meio dessa tecnologia.
Outra forma dessa redução, é no gasto de eletricidade. Sabemos que a energia das empresas representa uma grande parcela dos custos. Em razão disso, já existem organizações que utilizam essa tecnologia para aprender e identificar os padrões de consumo de uma equipe, para que o machine learning monitore sistemas de energia elétrica, mas sem prejudicar a qualidade dos serviços ou a produtividade da empresa.
O machine learning é uma tecnologia que é capaz não só de aprender tarefas que a sua equipe faz, mas também de ignorar certas limitações que a mente e o corpo humano têm. Dessa maneira, terá resultados mais confiáveis em suas atividades e ainda reduz custos expressivos.
Para se aperfeiçoar ainda mais no assunto, continue em nosso blog e confira o artigo sobre como garantir uma boa análise de dados por meio de um software de gestão.
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