Uma das tecnologias que processam dados é o Machine Learning (ML), que em português equivale ao aprendizado de máquina. Ele é bastante associado à automação de processos (RPA) e às inteligências artificiais; tecnologias que realmente aprimoram suas principais funções.
Porém ainda há muito o que se descobrir sobre esse assunto. Nas linhas abaixo você vai conhecer mais profundamente sobre o aprendizado de máquina, seus tipos, benefícios e como ele se relaciona com as outras tecnologias.
Como o nome sugere, o Machine Learning significa “fazer a máquina aprender sozinha” e funciona identificando padrões que podem ser aperfeiçoados ou solucionados sem a intervenção do humano.
Utilizando suas linhas de programação, algoritmos e cálculos matemáticos, a máquina com este recurso analisa automaticamente os processos à medida que eles acontecem, observando e registrando informações que se repetem constantemente. Cruzando esses dados com os que são solicitados cotidianamente, a máquina sozinha desenvolve formas de aprimorar o serviço, tornando-o mais ágil, assertivo e funcional.
Portanto o Machine Learning é totalmente focado no aprendizado que os dados que ele opera lhe ensinam para otimizar a experiência do ser humano com os serviços informatizados.
O aprendizado de máquina se divide em dois tipos: Machine Learning supervisionado e não supervisionado. Veja abaixo a diferença entre eles.
A adoção de cada tipo de Machine Learning vai depender do volume de dados e do objetivo proposto, mas identificar qual deles é o mais adequado vai trazer resultados mais satisfatórios.
Para resolver as maioria das sentenças que surgem nas análises do Machine Learning, ele adota um método que consiste em quatro etapas: coleta de dados, treinamento, modelo e reanálise.
Na coleta de dados, o sistema averigua os dados disponíveis e começa a prepará-los com os algoritmos necessários para corrigir as anomalias. Quanto mais informações disponíveis – também recolhidas de outros aprendizados – mais o Machine Learning tem subsídios para solucionar os problemas.
Depois disso, ele separa os dados em dois conjuntos. Em um deles é realizado uma espécie de treinamento, para que eles passem a se comportar de maneira adequada, e no outro acontece os testes. É no treinamento que os dados são aperfeiçoados para corrigir os problemas que vinham causando.
A etapa seguinte consiste na escolha do modelo que apresentou maior funcionalidade, ou seja, que não apresentou erros em sua execução. Para isso, o Machine Learning testa o modelo selecionado mais algumas vezes.
Só então o modelo é aplicado, mas o trabalho do sistema ainda não termina, pois, nesta última etapa, ele vai examinar os dados à cata de insights para concluir quais modelos ampliaram a performance.
Existem diversos fatores que podem ser aprimorados com a utilização do Machine Learning, mas algumas sobressaem justamente por suas funcionalidades serem mais necessárias.
O que o aprendizado de máquina pode fazer?
Descobrir insights → Como sua função se baseia na análise de padrões, o Machine Learning pode cruzá-los para apontar potenciais situações que ainda não foram exploradas. A identificação desses pontos podem promover novas ideias.
Antever cenários → Ao analisar dados referentes à base de clientes, a tecnologia pode compreender comportamentos que se repetem e se basear nele para prever possíveis caminhos que o cliente pode tomar. Essa inteligência também pode ser utilizada para análises mais amplas ou situações específicas.
Melhorar experiência do usuário → A tecnologia consegue identificar detalhes específicos de personalização para cada tipo de usuário de forma individualizada, aumentando a satisfação do cliente.
Aperfeiçoar a segurança → Os algoritmos do Machine Learning podem se adaptar às diversas tentativas que os hackers criam para burlar os sistemas das corporações, garantindo maior proteção aos dados da sua organização.
E ainda reduz o tempo empregado no aprimoramento das informações devido à sua característica automatizada, gerando um aproveitamento maior dos recursos da empresa. Afinal, esta tecnologia também é uma inteligência artificial.
É verdade que o Machine Learning é um subconjunto das inteligências artificiais, ou seja, trata-se de um dos segmentos inteligentes automáticos. Porém suas características o tornam distinto das IAs, a começar pelo fato que esta nomenclatura é generalizada.
Em outras palavras, o Machine Learning é uma IA focada no aprendizado autônomo com objetivo de operar sozinho os processos de acordo com os dados que recebe. Sua distinção vem daí, pois as IAs, no geral, conseguem realizar muito mais atividades que apenas identificar padrões e otimizá-los.
A objetividade do aprendizado de máquina consiste na concentração nos dados e de que forma eles se organizam para criar novos algoritmos e processos. É uma IA totalmente dedicada a este trabalho, por isso representa uma tecnologia distinta.
O aprendizado de máquina aumenta de potencial quando combinado com outras tecnologias. Ele quase sempre é visto em conjunto do RPA e das IAs, construindo um sistema autossuficiente que consegue gerenciar, aprimorar e organizar os dados sozinho.
Por causa disso, ele consegue realizar serviços inerentes a dados como análise preditiva, por exemplo, pois faz parte da sua programação identificar eventos incomuns de acordo com as informações cruzadas que se repetem.
Junto das demais tecnologias, o Machine Learning torna-se um ativo indispensável para as organizações que desejam aproveitar ao máximo todas as oportunidades que os dados podem oferecer.
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