Machine learning: Qual seu impacto nos negócios?

O conceito de machine learning pode ser compreendido como uma derivação da inteligência artificial. E consiste em analisar um grande volume de dados, a partir de algoritmos e metodologias estatísticas, criando padrões e previsões de cenários.

Um de seus principais diferenciais se concentra no fato de dispensar rotinas inseridas manualmente, já que o sistema tem a habilidade de aprender e executar atividades com precisão. Se você quer saber mais sobre o machine learning e seu impacto nos negócios, continue a leitura e descubra!

Machine learning e inteligência artificial: quais as diferenças?

Inteligência artificial e machine learning são conceitos que estão conectados. O aprendizado de máquina é um sistema inteligente, apto à aprendizagem por meio de histórico de dados, algoritmos e diferentes métodos, que podem mudar de acordo com o objetivo.

Enquanto a inteligência artificial consiste em um conjunto de mecanismos computacionais que se espelham no comportamento dos humanos para a resolução de problemas, o aprendizado de máquina aprimora seu desempenho a partir da própria experiência.

Ou seja, no campo da IA, a tecnologia simula o pensamento humano em uma máquina. No machine learning, ela aprende e evolui por si só, e, quanto mais trabalha, mais se desenvolve, rearranjando sua abordagem de maneira autônoma, com o mínimo de interferência.

Como o machine learning funciona?

Partindo do princípio do aprendizado das máquinas com uma quantidade de dados expressiva, o processo de machine learning permite identificar padrões e tendências. Mas como, de fato, funciona o machine learning? Confira a seguir.

Algoritmos

Agindo como um dos pilares do machine learning, os algoritmos somam experiências com diversas amostras de dados. Nesse sentido, podem se basear em dois modelos:

• Modelo supervisionado: na abordagem supervisionada, o algoritmo constrói seu processo de aprendizagem com dados que oferecem respostas. Por meio da entrada e saída de dados, o mecanismo é capaz de entender o que é “certo” e “errado”,
• Modelo não-supervisionado: nessa modalidade, os dados que alimentam o sistema não contém respostas, de forma que os efeitos das variáveis não podem ser previstos. Dessa forma, o padrão encontrado determina os resultados e o direcionamento do filtro.

Métodos

O aprendizado de máquina utiliza métodos estatísticos na busca pelos objetivos pré-determinados. A metodologia aplicada pode ser com regressão, classificação, ou clustering, por exemplo. Falaremos um pouco de cada um a seguir.

• Regressão: aplicado na aprendizagem supervisionada, na regressão é realizado um mapeamento das variáveis de entrada, determinando características e prevendo resultados de saída;
• Classificação: outra modalidade de aprendizado supervisionado, aqui a resposta pode ter mais de uma variável. Dessa forma, é possível direcionar as respostas com mais precisão,
• Clustering: colocando-se no campo da aprendizagem não-supervisionada, se baseia em um banco de dados onde os efeitos das variáveis não são considerados. Dessa forma, a padronização é feita com os dados reunidos conforme seu comportamento.

Benefícios do machine learning nos negócios

O conceito do machine learning pode ser aplicado em diversos setores, desde varejo até distribuição, financeiro, marketing e industrial, por exemplo. Visto que grande parte das empresas atuais usam dados para alavancar suas operações, o machine learning torna-se cada vez mais importante.

Entre seus principais benefícios, podemos citar: a agilidade ao processar dados, analisá-los e identificar informações e insights relevantes; a análise preditiva, inclusive no comportamento de clientes e consumidores; a detecção e o fortalecimento da segurança contra invasões e fraudes.

Dessa forma, as ferramentas do aprendizado de máquina se tornam fortes aliadas na tomada de decisão dos gestores, na busca por maior produtividade, diminuição de custos e aumento dos lucros, trazendo destaque sobre a concorrência.

Todo o processo do machine learning é fundamental na otimização de rotinas dentro das empresas, com soluções que melhoram, entre outros pontos, a gestão de estoque as vendas, a previsão de receitas e o acompanhamento da jornada digital, que pode ter seu início com assistentes virtuais nos e-commerces, por exemplo.

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Até aqui, você pôde perceber que, com o aprendizado de máquina, é possível lidar com uma análise de dados maior e mais complexa, com resultados mais rápidos e precisos, mesmo que em um volume massivo. Dessa forma, sua empresa se torna muito mais apta a identificar oportunidades de negócios e evitar riscos desnecessários.

Ao longo deste conteúdo, nos aprofundamos no conceito de machine learning, explicando suas diferenças com a inteligência artificial, seu funcionamento e as vantagens que essa tecnologia pode trazer à sua organização.

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