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Conheça 5 vantagens do machine learning para a sua empresa

Vantagens do Machine Learning
Escrito por HD Store

Empresas que buscam consolidação ou mais competitividade no mercado estão permanentemente à procura de soluções para apresentarem serviços e produtos inovadores.

Para tanto, a aplicação inteligente de modernas tecnologias ao negócio é bastante eficaz.

Um recente estudo da PWC a respeito das transformações tecnológicas e seu impacto nos negócios, realizado com executivos de vários lugares do mundo, mostra que 30% deles veem a inteligência artificial como um fator disruptivo, ficando pouco atrás da internet das coisas (Internet of Things – IoT), com 36%. IoT, por sua vez, também tem forte relação com machine learning e big data.

Um fator que contribui para a aplicação dessas tecnologias são as mudanças tecnológicas que reduzem ano a ano o preço de equipamentos como HDs e servidores de altíssima capacidade de armazenamento e processamento, tornando-os mais acessíveis.

Assim, é mais motivador aplicar e aproveitar as vantagens do machine learning que torna máquinas capazes de aprender a partir da análise de grandes quantidades de informações. Ele tem possibilitado que as organizações melhorem seus processos, identifiquem tendências sobre o que acontecerá no futuro e compreendam melhor o cenário que se apresenta para elas.

Tudo isso com base em dados analisados por algoritmos, que aprendem com eles e ficam cada vez mais eficientes em gerar insights.

No artigo de hoje, explicaremos o que é o machine learning e 5 benefícios que as empresas encontram com a sua aplicação. Confira!

Afinal, o que é machine learning?

Machine learning é o emprego de modelos estatísticos e softwares para tornar uma máquina (computador, smartphone, robô usado na indústria, etc) capaz de aprender a realizar tarefas e a se tornar de cada vez mais eficiente ao longo do tempo. 

Inicialmente, a máquina é programada para realizar um processo no qual dados são inseridos continuamente e começa executar as atividades relacionadas. Ela, então, passa a analisar o resultado dessas ações e a comparar com objetivos pré-definidos – traçados tendo como eferência parâmetros que indicam a qualidade do resultado.

Ao longo do tempo, caso essas ações sejam bem-sucedidas ou não, o algoritmo entende que uma ação deve ser repetida, aprimorada ou corrigida.

O treinamento da máquina para que ela esteja apta a realizar isso pode ser feito de 3 formas distintas:

Aprendizado supervisionado

Uma máquina recebe informações rotuladas, que apontam que uma delas deve ser entendida como A ou B e treinada para identificá-la como tal quando apresentada a outras que tenham um mesmo padrão.

Por exemplo, uma imagem de um carro é registrada como um carro e, a de uma flor, como uma flor. Em seguida, um grande número de imagens de carros e flores distintas são mostradas para máquina para que ela conheça diversas formas de apresentação e diferentes contextos.

Ao final do treinamento, são mostradas imagens de carros e flores sem nenhuma identificação explícita e ela é capaz de diferenciar uma da outra.

Aprendizado não supervisionado

Nesse modelo, a máquina é exposta a grandes quantidades de informações sem um rótulo, ou seja, não sabe do que se trata as informações que estão sendo apresentadas. Ao longo do tempo, ela encontra padrões semânticos ou comportamentais entre elas e, quando apresentadas a apenas uma informação rotulada, que se refere ao que foi analisado, já passa a saber como esse objeto de estudo se comportará no futuro e saberá identificá-lo quando encontrado.

Uma possível aplicação desse modelo é com a análise de vídeos. Quando a máquina é exposta continuamente a uma série deles, ela não é informada sobre o que se trata ou o que está acontecendo.

Uma vez informada que certa imagem repetida se refere a um objeto analisado e categorizado, ela passa a identificar quais correspondem ao padrão a ser encontrado. Por exemplo, movimento de um atlets em um jogo de vólei.

Após submeter o software a milhares de jogos, ele passa a identificar os padrões de diversos jogadores. Em seguida, alguns são rotulados como os melhores atacantes e levantadores por exemplo.

Quando a máquina é exposta a outros jogos, ela sabe identificar quais atletas também são de alto nível, tendo como referência sempre aqueles que foram rotulados como bons após a primeira análise.

Reforço de aprendizado

Ele é semelhante ao aprendizado não supervisionado. A máquina é exposta a informações não rotuladas. Entretanto, ao final da inserção de dados, em vez de se mostrar uma informação que diz ao software o que era o objeto analisado, são feitas questões. A resposta que o software dá ao questionamento é pontuada continuamente até que atinja os resultados desejados.

Sua aplicação é muito comum em jogos ao identificar as jogadas mais eficientes para derrotar os adversários em intervalos de tempo cada vez menores.

Quais são as vantagens da sua aplicação numa empresa?

Personalização do serviço oferecido aos clientes

Baseando-se no histórico de utilização de serviço e nas interações com a página, os algoritmos são capazes de identificar preferências dos usuários e ajustar os conteúdos e produtos que sejam de seu interesse.

Dois exemplos bem-sucedidos são plataformas de streaming como o Netflix e o Spotify.

No Netflix, quando os usuários interagem com o conteúdo – pesquisa pelo título de algum filme ou abre a sinopse e assiste a ele – outros do gênero passam a ser sugeridos com maior frequência.

Do mesmo modo o Spotify. O algoritmo automaticamente insere na playlist do usuário músicas de artistas de um mesmo gênero musical que o usuário ouve com maior frequência.

A aplicação é hoje largamente difundida também no varejo. Ela é usada para compreender as preferências de grupos de consumidores, mostrando ofertas mais relacionadas às suas necessidades nas plataformas de e-commerce.

Antecipação de correções em máquinas e processos

As informações sobre como os produtos devem sair da linha de produção podem ser usadas como parâmetros para um software aprender como é o seu funcionamento ideal.

Assim, quando circunstâncias ocasionarem a perda de produtividade, como o calor intenso e a sobrecarga de tensão, a máquina pode ajustar o processo automaticamente e avisar os supervisores de que há algo errado.

Ajuste nos processos de recrutamento

Nos sites de grandes empresas, milhares de currículos são enviados diariamente. A análise por profissionais de RH pode se tornar praticamente inviável, ainda mais se o processo de seleção envolver buscas em plataformas como LinkedIn.

Assim, uma vez estabelecidos os padrões de currículo que mais se encaixam no perfil, um software pode se utilizado para encontrar os profissionais que tenham mais chace de preencher as vagas e, assim, acelerar o processo de seleção.

Auxílio na prevenção de crimes digitais

Algoritmos de machine learning podem analisar o histórico de transações financeiras e identificar padrões que são normais nesse tipo de processamento. Com isso, o software é treinado para encontrar fraudes ao perceber anomalias em processos de pagamentos, espionagem e tentativas de roubo de senhas.

Medição da exposição da marca

Sistemas treinados para identificar logos, pessoas e produtos são capazes de encontrá-los em filmes, séries e programas de TV. O número de vezes em que aparecem expressa o quanto a marca foi exposta. Ele pode ser cruzado com outras informações como estatísticas a respeito da audiência e características do público.

Dessa forma, vemos que as vantagens do machine learning para uma empresa são diversas. Pode ser aplicado para aumentar a fidelização e a satisfação dos clientes, reduzir custos operacionais, proteger a empresa e até mesmo melhorar as ações de marketing.

Além disso, hardwares para o processamento e armazenamento de dados que viabilizam sua aplicação são bem mais acessíveis que em outros tempos e as empresas podem se preparar tecnologicamente para usufruir dessa importante inovação tecnológica.

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