Machine learning, ou m\u00e1quina que aprende, \u00e9 um conceito utilizado para caracterizar a tecnologia que permite aos sistemas e m\u00e1quinas identificarem padr\u00f5es e h\u00e1bitos para adquirirem novos conhecimentos. Isso \u00e9 feito por meio de padr\u00f5es, que s\u00e3o previamente definidos por algoritmos.<\/p>\n
Essa inova\u00e7\u00e3o est\u00e1 cada vez mais presente na rotina de gest\u00e3o e, por mais que acabe passando despercebida, faz total diferen\u00e7a nas suas tarefas e nos seus resultados. Isso foi desenvolvido com o objetivo de que um software fizesse atividades sem o aux\u00edlio de um humano. Por exemplo, os chatbots, que s\u00e3o os sistemas autom\u00e1ticos de atendimento ao cliente.<\/p>\n
Contudo, essa tecnologia \u00e9 muito confundida com a intelig\u00eancia artificial (IA), o que \u00e9 um grande equ\u00edvoco. A seguir, entenda mais sobre esse assunto.<\/p>\n
O pai da intelig\u00eancia 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, j\u00e1 que muitos dados estavam sendo coletados na internet.<\/p>\n
Nesse cen\u00e1rio, entramos em um conceito que j\u00e1 faz parte das grandes empresas, o big data. Essa tecnologia \u00e9 utilizada em conjunto, pois \u00e9 ela que permite armazenar milhares de informa\u00e7\u00f5es, por meio de algoritmos que recebem e fazem o gerenciamento de dados.<\/p>\n
Apesar de estarem relacionadas em um mesmo sistema, o machine learning e a intelig\u00eancia artificial s\u00e3o duas tecnologias distintas. A IA \u00e9 conceituada pelas m\u00e1quinas que conseguem executar tarefas que, at\u00e9 ent\u00e3o, eram \u00fanicas do ser humano. Por exemplo, as an\u00e1lises e aprova\u00e7\u00f5es de cr\u00e9dito do setor financeiro.<\/p>\n
J\u00e1 o machine learning, \u00e9 o que faz tudo isso funcionar, ou seja, \u00e9 o motor da AI. Portanto, \u00e9 uma tecnologia que se caracteriza por ser uma base de dados, para que a intelig\u00eancia artificial fa\u00e7a tarefas humanas.<\/p>\n
Para que as m\u00e1quinas e sistemas tenham essa capacidade de aprender, s\u00e3o utilizados algoritmos, m\u00e9todos estat\u00edsticos e o big data. Isso, para que os padr\u00f5es de funcionamento sejam identificados e o machine learning possa aprend\u00ea-los, por meio da cria\u00e7\u00e3o de conex\u00f5es.<\/p>\n
Isso acontece quando os algoritmos usam estat\u00edsticas para aprenderem os processos mais comuns, a fim de preverem respostas e atitudes. Assim, a m\u00e1quina consegue desempenhar tarefas que sigam esses padr\u00f5es, sempre na tentativa de cometerem os m\u00ednimos erros poss\u00edveis.<\/p>\n
Para que isso seja executado, os algoritmos s\u00e3o separados em supervisionados e n\u00e3o supervisionados. A primeira categoria, como o pr\u00f3prio nome indica, s\u00e3o os meios que ainda precisam ser supervisionados e controlados por pessoas, como a entrada e a sa\u00edda dos dados e informa\u00e7\u00f5es que um sistema precisa para aprender algo.<\/p>\n
J\u00e1 a segunda categoria, \u00e9 aquela que n\u00e3o precisa de intermedia\u00e7\u00e3o humana. Pois, os algoritmos j\u00e1 conseguem aprender e trabalhar sozinhos no processamento de atividades e informa\u00e7\u00f5es. Enquanto o big data, como dito, \u00e9 o respons\u00e1vel por armazenar e processar toda essa imensid\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
As aplica\u00e7\u00f5es do machine learning tem sido t\u00e3o comum e normal, que dificilmente paramos para perceber onde essa tecnologia \u00e9 utilizada. A seguir, separamos alguns exemplos de como essa aprendizagem das m\u00e1quinas facilita a sua rotina.<\/p>\n
\u00c9 f\u00e1cil identificar uma tradu\u00e7\u00e3o que foi feita automaticamente, daquelas realizadas por humanos, pois ela nunca \u00e9 100% fiel. Isso acontece porque \u00e9 preciso considerar o contexto de cada frase. Contudo, com o machine learning, esse processo \u00e9 feito de maneira mais precisa, j\u00e1 que essa tecnologia consegue identificar padr\u00f5es e aprender.<\/p>\n
Sabe quando voc\u00ea est\u00e1 navegando na internet, principalmente nas redes sociais, e sempre v\u00ea an\u00fancios de produtos e empresas que tenham liga\u00e7\u00e3o com a sua prefer\u00eancia? Isso \u00e9 o machine learning que identificou os seus padr\u00f5es.<\/p>\n
Outro exemplo desse cen\u00e1rio, s\u00e3o as plataformas streaming, aquelas que usamos para assistir filmes, v\u00eddeos, s\u00e9ries e ouvir m\u00fasicas. Nelas, o machine learning consegue identificar e aprender as suas prefer\u00eancias e passa a recomend\u00e1-las para voc\u00ea.<\/p>\n
As empresas precisam ter um processo muito seguro para o recebimento e tratamento de informa\u00e7\u00f5es que s\u00e3o confidenciais e valiosas para as organiza\u00e7\u00f5es. O setor financeiro, isto \u00e9, bancos, financeiras e empresas de investimentos, por exemplo, precisam ter ainda mais cautela com isso.<\/p>\n
Nesse contexto, o machine learning \u00e9 utilizado para detectar transa\u00e7\u00f5es inid\u00f4neas ou que saiam do padr\u00e3o, por serem fraudulentas.<\/p>\n
O machine learning j\u00e1 \u00e9 utilizado por empresas que precisam analisar e interpretar documentos importantes e complexos, sendo que as m\u00e1quinas podem fazer isso em uma velocidade extremamente mais eficiente, se comparado a um humano. Isso evita o retrabalho e erros que n\u00e3o s\u00e3o identificados pela sua equipe, principalmente se tratando de imprecis\u00e3o de dados e informa\u00e7\u00f5es contratuais.<\/p>\n
A redu\u00e7\u00e3o de custos que n\u00e3o influencie na efici\u00eancia de processos \u00e9 um desafio constante de empresas e gestores. Nessa busca, o machine learning toma papel importante e estrat\u00e9gico. O primeiro exemplo, \u00e9 na diminui\u00e7\u00e3o da m\u00e3o de obra necess\u00e1ria para a execu\u00e7\u00e3o de tarefas repetitivas e que podem ser feitas por meio dessa tecnologia.<\/p>\n
Outra forma dessa redu\u00e7\u00e3o, \u00e9 no gasto de eletricidade. Sabemos que a energia das empresas representa uma grande parcela dos custos. Em raz\u00e3o disso, j\u00e1 existem organiza\u00e7\u00f5es que utilizam essa tecnologia para aprender e identificar os padr\u00f5es de consumo de uma equipe, para que o machine learning monitore sistemas de energia el\u00e9trica, mas sem prejudicar a qualidade dos servi\u00e7os ou a produtividade da empresa.<\/p>\n
O machine learning \u00e9 uma tecnologia que \u00e9 capaz n\u00e3o s\u00f3 de aprender tarefas que a sua equipe faz, mas tamb\u00e9m de ignorar certas limita\u00e7\u00f5es que a mente e o corpo humano t\u00eam. Dessa maneira, ter\u00e1 resultados mais confi\u00e1veis em suas atividades e ainda reduz custos expressivos.<\/p>\n
Para se aperfei\u00e7oar ainda mais no assunto, continue em nosso blog e confira o artigo sobre como garantir uma boa an\u00e1lise de dados por meio de um software de gest\u00e3o.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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