Machine Learning: o que é, como funciona e exemplos

Diversas tecnologias têm sido utilizadas à exaustão para otimizar os resultados das empresas. No ramo do e-commerce e do marketplace isso não é diferente. Neste texto, vamos falar de uma das tecnologias mais proeminentes neste sentido: o machine learning – aprendizado de máquina, em tradução para o português.

Você vai entender o que é machine learning, como funciona e para que é utilizado, além de dicas de como aplicar essa tecnologia e ferramentas úteis para o seu negócio. Acompanhe conosco! 

Sumário  

1- O que é machine learning?
2- Diferença entre machine learning e inteligência artificial
3- O que é o deep learning?
4- Para que serve o machine learning?
5- Vantagens do machine learning
6- Tipos de machine learning
7- Aplicações do machine learning
8- Exemplos de machine learning
9- Machine learning e os Marketplaces
10- Como aplicar o machine learning na sua empresa?
11- Conclusão

O que é machine learning?

Machine learning é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É um setor da Inteligência Artificial (IA) baseado na ideia de que os computadores podem “aprender” com os dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo ou nenhuma intervenção humana.

Diferença entre machine learning e inteligência artificial

A Inteligência Artificial (IA) é o conceito mais abrangente e define qualquer software capaz de executar tarefas que normalmente exigiria inteligência humana, como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução de idiomas.

Já o machine learning é um subconceito de IA que envolve o desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que os computadores “aprendam” com os dados sem serem diretamente programados. Em outras palavras, o aprendizado de máquina é uma das formas de se realizar a inteligência artificial. Logo, todo sistema de machine learning é IA, mas nem toda IA ​​é machine learning.

O que é o deep learning?

Também temos o conceito de deep learning. Ele é um subcampo do machine learning inspirado no funcionamento do cérebro humano, principalmente em redes neurais. Ele usa algoritmos chamados redes neurais artificiais (Artificial Neural Networks – ANNs, em inglês) compostas de pontos interconectados, semelhantes aos neurônios em um cérebro real. Essas redes são treinadas usando grandes quantidades de dados (big data) para reconhecer padrões e tomar decisões, como classificar imagens ou reconhecer falas.

Os modelos de deep learning são feitos usando várias camadas de ANNs, o que permite apreender, além de representar padrões e recursos altamente complexos. Por isso, são chamadas de aprendizado “profundo” (deep learning). Esses modelos têm sido usados ​​em diversas aplicações, com resultados de ponta em muitas dessas tarefas.

Para que serve o machine learning?

E para que serve todo este potencial de análise, afinal? Bem, o machine learning é usado para uma ampla gama de aplicações. Veja alguns exemplos:

• Modelagem preditiva: usando dados históricos para prever eventos futuros, como preços de ações ou comportamento de clientes.
• Classificação e padronização: identificar categorias de dados, como e-mails de spam ou determinar o sentimento de um tweet.
• Clusterização: agrupar pontos de dados semelhantes, como separar clientes por histórico de compras.
• Detectar anomalias: identificar dados incomuns ou anormais, como transações fraudulentas de cartão de crédito.
• Sistemas de recomendação: Sugerir produtos ou conteúdo aos usuários com base em seu comportamento anterior.

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Vantagens do machine learning

Também existem vantagens em usar machine learning em seu e-commerce ou marketplace. Olha só:

• Mais precisão nas decisões: os algoritmos de machine learning podem melhorar a precisão das previsões e classificações aprendendo constantemente com novos dados.
• Automação: o machine learning pode automatizar muitas tarefas que, de outra forma, exigiriam intervenção humana, reduzindo tempo e custo de ações.
• Escalabilidade: os algoritmos de machine learning podem processar e analisar quantidades crescentes de dados de forma rápida e eficiente, tornando-os adequados para aplicativos de big data à medida que aprendem.
• Personalização: essa tecnologia pode ser usada para personalizar conteúdo e recomendações para usuários com base em suas demandas, o que torna-se um diferencial para quem compra.
• Custo-benefício: com machine learning, as empresas podem reduzir custos automatizando tarefas repetitivas, reduzindo erros humanos e aumentando a eficiência dos sistemas.
• Antifraude: o machine learning também pode ser usado para detectar atividades fraudulentas em transações, ajudando as empresas a se protegerem contra perdas financeiras e de reputação.

Tipos de machine learning

Existem três tipos principais de machine learning, baseados na forma pela qual a máquina aprende:

• Aprendizado supervisionado: nessa modalidade, o sistema é treinado em dados rotulados, com o objetivo de aprender a fazer previsões sobre dados novos e não vistos. As aplicações mais comuns de aprendizado supervisionado incluem tarefas de regressão e classificação.
• Aprendizado não supervisionado: já no aprendizado não supervisionado, o modelo não recebe dados rotulados, mas é treinado para encontrar padrões e relacionamentos nos dados por conta própria. As aplicações mais comuns de aprendizado não supervisionado incluem clusterização e detecção de anomalias.
• Aprendizado por reforço: aqui, o sistema aprende a tomar decisões interagindo com um ambiente e recebendo feedback na forma de recompensas ou penalidades. As aplicações mais comuns de aprendizado por reforço incluem tomada de decisão e problemas de controle.

Além disso, alguns pesquisadores e especialistas dividem o machine learning em outras subcategorias, como aprendizado semi-supervisionado, auto-supervisionado e ativo, dependendo das especificidades do problema e dos dados utilizados.

Aplicações do machine learning

Veja, na prática, alguns usos muito comuns para o machine learning no mercado empresarial:

• Reconhecimento de imagem e detecção de objetos: usado em aplicações como carros autônomos, sistemas de segurança e busca de imagens.
• Processamento de linguagem natural: utilizado para aplicativos como reconhecimento de fala, tradução de idiomas e análise de sentimentos.
• Sistemas de recomendação: aplicativos de recomendação de filmes ou produtos para usuários com base em suas características.
• Modelagem preditiva: aplicações de previsão de mercado de ações e previsão meteorológica.
• Sistemas antifraude: detecção de transações fraudulentas de cartão de crédito e sinistros de seguro.
• Apps de cuidado de saúde: funcionalidade de diagnóstico de doenças, previsão de resultados de pacientes e descoberta de medicamentos.
• Robótica e automação: usado em aplicações para controle de robôs, drones e veículos autônomos, bem como softwares com RPA.
• Marketing: personalização de publicidade e segmentação automática de clientes.
• Finanças: aplicativos de avaliação de risco, gerenciamento de portfólio e negociação de ativos.
• Cibersegurança: detecção de invasões, segurança de rede e classificação de malwares.

Exemplos de machine learning

Para ilustrar tudo que falamos até agora, veja três empresas que têm usado machine learning com grande sucesso: 

Google

Se hoje o Google oferece tudo o que oferece (sistemas de pesquisa, algoritmos de anúncios e recomendações de conteúdo, tradutor, reconhecimento de endereços), isso só é possível graças ao machine learning.

A gigante da tecnologia foi desenvolvendo e amadurecendo continuamente algoritmos de aprendizado de máquina que ganharam cada vez mais aplicações.

IBM

A IBM já foi um nome muito conhecido no mercado de computadores para usuários finais. Hoje, a empresa está mais nos bastidores das gigantes da tecnologia. No entanto, ela tem um trunfo da inteligência artificial em suas mãos: a tecnologia de inteligência cognitiva Watson.

O Watson é visto hoje como uma evolução do machine learning e do deep learning, assumindo praticamente expressões, sentimentos e posicionamentos humanos muito úteis na pesquisa sobre IA e similares. 

Walmart

O Walmart desenvolve continuamente seus algoritmos de vendas, o que torna esse caso especificamente interessante para marketplaces. A gigante do varejo aperfeiçoou principalmente dois algoritmos: o de sugestão de produtos/busca de produtos e também o de precificação.

Com esses dois algoritmos, a empresa é uma das pioneiras e mais eficientes empresas em sugerir o que o cliente realmente deseja comprar (e sugestões adicionais), além de calcular o preço máximo que aquela pessoa deseja pagar de acordo com diversos fatores, potencializando a receita da empresa.

Machine learning e os Marketplaces

Mas em marketplaces, especificamente, como essa tecnologia já tem sido aplicada? Os marketplaces estão usando aprendizado de máquina de várias maneiras para melhorar a experiência do cliente e aumentar sua eficiência. Veja:

• Recomendações personalizadas: os algoritmos são usados ​​para recomendar produtos ou serviços aos clientes com base em sua navegação anterior e histórico de compras.
• Otimização de pesquisa: algoritmos que melhoram a relevância dos resultados de pesquisa e torná-los mais precisos, ao entender o real interesse da consulta do cliente.
• Precificação: tecnologia usada ​​para otimizar preços de produtos e serviços em tempo real, com base em oferta e demanda, preços dos concorrentes e outros.
• Gestão de estoque: prevenção de demanda por produtos e serviços, permitindo que os marketplaces otimizem seus estoques e evitem a falta de estoque. Ou, ainda, análise de baixa procura, mostrando que os produtos devem ter seu valor reduzido.
• Chatbots: robôs treinados para entender a linguagem natural e responder às perguntas dos clientes da maneira mais humana possível.
• Reconhecimento de imagem: classificar e marcar imagens automaticamente, permitindo que os mercados melhorem a precisão de seus resultados de pesquisa de produtos. Muito útil para marketplaces com grande volume de vendedores oferecendo produtos iguais ou similares.

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Como aplicar o machine learning na sua empresa?

E como é possível que a sua empresa também utilize tecnologias de machine learning de maneira eficiente e escalável? Olha só alguns passos que você pode seguir:

• Identifique um problema ou oportunidade específica: antes de implementar o machine learning, é importante identificar um problema ou oportunidade que ele possa ajudar a resolver. Isso pode ser qualquer coisa, desde melhorar o atendimento ao cliente até otimizar preços ou automatizar um processo manual.
• Colete e classifique dados: os algoritmos de machine learning podem exigir grandes quantidades de dados para aprender. Por isso, é importante coletar e limpar os dados que serão usados ​​para o projeto.
• Escolha ou desenvolva os algoritmos apropriados: depois de obter os dados, você precisará escolher os algoritmos apropriados para a sua demanda. Pode ser necessário desenvolver um algoritmo novo.
• Treine e teste o robô: depois de escolher seus algoritmos, você precisará treinar o robô e testá-lo para avaliar seu desempenho. Pode ser necessário aprimorar e alterar dados nessa etapa, ajustando o modelo e os parâmetros para melhorar sua performance.
• Monitore e melhore continuamente: com a implementação do machine learning, é importante monitorar continuamente o desempenho da automação e alimentar novos dados para melhorá-la ao longo do tempo.

Conclusão

O machine learning já é uma realidade para o universo corporativo, empresarial e comercial. A sua empresa não pode ficar para trás e o investimento nessa tecnologia é de grande valia para os seus resultados. Temos certeza que os conceitos exibidos aqui poderão ser aplicados em seu marketplace com grande sucesso. Conte sempre com o Ideia no Ar! 

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