O que é Machine Learning: veja definição, tipos e aplicações

O machine learning (ML) é um tipo de tecnologia do campo da inteligência artificial (IA), que permite que máquinas e sistemas aprendam com dados. Com o uso dele, empresas proporcionam experiências cada vez melhor para o consumidor.

Também chamado de aprendizado de máquina, o ML transforma a forma como negócios operam, tomam decisões e se relacionam com seu público.

Neste conteúdo, entenda o que é machine learning, como ele funciona e para que serve, e tudo que é possível fazer com essa tecnologia!

Como funciona o machine learning?

Para saber como o machine learning funciona, é importante entender que o motor dessa tecnologia são os algoritmos.

O funcionamento do ML começa com a coleta de dados, que pode ser a partir de textos, planilhas, imagens ou outros materiais. Por meio deles, os algoritmos treinam e aprendem.

Na sequência, há a etapa de pré-processamento. Nela, os dados coletados são analisados, organizados e transformados para serem utilizados em um modelo, que é treinado para aprender padrões e relações.

Em seguida, o modelo é testado com dados diferentes para verificar sua precisão e confiabilidade. Após essa validação, ele pode ser colocado em atividade.

É válido destacar que esse modelo continua aprendendo e sendo ajustado conforme novos dados são incorporados. Em vez de seguir regras pré-programadas, o ML adapta seus comportamentos com base nas informações recebidas.

Quais são os tipos de machine learning?

O machine learning é classificado em quatro tipos principais: supervisionado, não supervisionado, semi-supervisionado e por reforço.

A seguir, saiba mais sobre eles e suas aplicações!

Aprendizado supervisionado

É o modelo mais comum. Nele, o algoritmo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, que já têm respostas corretas. Com base nesses exemplos conhecidos, o sistema aprende a prever saídas a partir de novas entradas.

O objetivo deste algoritmo é aprender a mapear as entradas para as saídas corretas. Suas principais aplicações são:

• previsão de demanda;

• classificação de clientes;

• detecção de fraudes.

Aprendizado não supervisionado

Neste caso, o algoritmo encontra padrões ocultos, agrupamentos ou estruturas internas nos dados por conta própria. Diferentemente do tipo anterior, eles não são rotulados.

Suas aplicações mais comuns são voltadas para:

• segmentação de clientes;

• recomendação de produtos;

• análise do comportamento do consumidor.

Aprendizado semi-supervisionado

O aprendizado semi-supervisionado é uma combinação dos dois tipos anteriores. Neste caso, o machine learning utiliza um pequeno volume de dados rotulados junto a uma grande quantidade de informações não rotuladas para treinar o modelo.

Entre as suas principais aplicações, estão:

• reconhecimento de imagens;

• classificação de textos;

• análise de grandes volumes de dados com poucas amostras rotuladas.

Aprendizado por reforço

Por último, há o aprendizado por reforço, um tipo de machine learning no qual o sistema aprende por meio da interação com o ambiente. Ele toma decisões e recebe feedbacks em forma de recompensas ou penalidades.

A partir disso, o modelo ajusta o seu comportamento visando maximizar os resultados positivos ao longo do tempo. Neste caso, as principais aplicações envolvem:

• logística;

• robótica;

• gestão de estoques.

Aplicações do machine learning em diferentes setores

O machine learning serve para diversos propósitos, sendo uma tecnologia bastante versátil. 

Veja exemplos de aplicação do ML em diferentes setores!

Varejo

No varejo, o ML pode ser usado para fazer recomendações de produtos, com base no histórico de compras, no comportamento de navegação e nas preferências dos clientes.

Além disso, o aprendizado de máquina pode ajudar a prever a demanda de produtos baseado em dados históricos de vendas, sazonalidades e outros fatores.

Serviços

Em relação ao setor de serviços, o machine learning pode ser aplicado no atendimento ao cliente, via chatbots e assistentes virtuais, por exemplo.

O ML possibilita que essas ferramentas entendam a linguagem dos clientes e forneçam suporte, respondam a perguntas frequentes e resolvam problemas — tudo de forma automatizada.

Ainda, o aprendizado de máquina pode ser aplicado na área de serviços para fazer análises de sentimento. 

Neste caso, os algoritmos de ML analisam textos de avaliações de clientes, comentários em redes sociais e outras fontes para identificar o sentimento dos consumidores — se é positivo, negativo ou neutro. Isso ajuda a ter insights sobre a satisfação dos clientes.

e-Commerce

Já no e-commerce, o machine learning pode ser usado para personalizar a experiência de compra online, desde a exibição de produtos relevantes até a sugestão de ofertas.

Além disso, os algoritmos de ML podem:

• colaborar com a precificação de produtos, com base em dados de mercado, concorrência e comportamento do consumidor;

• analisar transações e detectar fraudes em tempo real.

Vale mencionar que programação tradicional, regras manuais (if/else) e automatização de tarefas repetitivas com Excel ou scripts, por exemplo, não são machine learning.

Quais são as vantagens e desafios do aprendizado de máquina?

O machine learning é essencial para a chamada indústria 4.0, oferecendo diversos benefícios para negócios.

Nos tópicos a seguir, confira suas principais vantagens e alguns desafios relacionados ao aprendizado de máquina!

Vantagens do machine learning

Essa tecnologia tem muitas aplicações para empresas de diferentes mercados e tamanhos.

• Eficiência operacional: o ML ajuda automatizar tarefas repetitivas e demoradas. Assim, ele libera equipes para realizar atividades mais estratégicas, por exemplo;

• Melhoria na tomada de decisão: sistemas com machine learning conseguem analisar grandes volumes de dados, contribuindo para decisões mais embasadas e eficientes;

• Redução de custos: o aprendizado de máquina ajuda a identificar gargalos e ineficiências, a diminuir erros, desperdícios e retrabalhos, e a otimizar processos — questões que permitem reduzir diversos gastos;

• Melhoria na experiência do cliente: o ML permite oferecer produtos, serviços e até interações com personalização, o que aumenta a satisfação e a fidelidade dos consumidores.

Desafios e limitações do machine learning

Embora apresente diferentes vantagens, o uso do ML também envolve alguns desafios e limitações.

• Confiabilidade das informações: o desempenho de sistemas com machine learning depende diretamente da quantidade e da qualidade dos dados usados. Se eles forem insuficientes, ruins ou enviesados pode haver resultados pouco precisos;

• Complexidade: alguns modelos de ML podem ser sofisticados e complicados de interpretar, dificultando entender o porquê de certas previsões ou decisões;

• Custos: a implementação de soluções de aprendizado de máquina pode envolver investimentos significativos em infraestrutura, software, especialistas e treinamentos. Ainda, há despesas com manutenção contínua e atualização dos modelos.

Como implementar machine learning em sua empresa?

Você já sabe o que é o machine learning, para que ele serve e seus principais benefícios e desafios. Mas como implementar esse tipo de tecnologia em sua empresa?

Para essa tarefa, existe um passo a passo básico. Ainda assim, vale lembrar que a implementação do ML é influenciada pelo setor da empresa e dos objetivos com ele. Portanto, é preciso considerar essas particularidades.

Veja as principais etapas para implementar o machine learning:

• defina qual problema deseja resolver ou qual oportunidade visa explorar com o uso do ML na empresa;

• avalie a maturidade dos dados disponíveis, considerando tanto a qualidade quanto a quantidade;

• escolha o modelo de ML adequado, com base nos objetivos da companhia e nos dados disponíveis;

• treine o modelo a partir dos dados e avalie os resultados obtidos, e ao atingir um desempenho satisfatório, implemente-o nos sistemas e processos da empresa;

• monitore regularmente o modelo de ML e faça ajustes e otimizações conforme necessário.

Qual a diferença entre machine learning e inteligência artificial?

Machine learning e inteligência artificial são dois termos comuns no contexto da indústria 4.0 e muitas vezes usados como sinônimos. Porém, é importante saber que eles não são a mesma coisa.

A inteligência artificial é um campo mais abrangente. Ela engloba qualquer sistema, máquina ou tecnologia capaz de simular a inteligência humana — o que envolve, por exemplo, aprender, raciocinar, resolver problemas e tomar decisões.

Já o machine learning é um tipo de IA. O ML é classificado como um ramo da inteligência artificial, focado especificamente em ensinar máquinas e sistemas a aprender por meio de dados.

Todo sistema de machine learning é uma forma de IA, mas nem toda inteligência artificial utiliza o ML.

Além dessas duas tecnologias, existe ainda outra expressão que vale conhecer: o deep learning. Por sua vez, ele é um subconjunto do ML, que usa redes neurais artificiais para aprender e tomar decisões de forma ainda mais parecida com o cérebro humano.

Encontre contratos com IA no Docusign Navigator

O uso do machine learning e da IA na gestão está cada vez mais comum em empresas de todos os tipos e portes, devido aos benefícios que essas tecnologias oferecem. E nesse contexto, está o Docusign Navigator, que permite gerenciar acordos com IA.

O Navigator utiliza o Docusign Iris, um motor de IA para acordos, para identificar, localizar e extrair informações de contratos, tornando o gerenciamento de documentos muito mais prático e eficiente. Além disso, ele cria um repositório inteligente com as informações desses acordos.

Com ele, você pode ter mais segurança e agilidade nos processos, e proporcionar uma melhor experiência para clientes e colaboradores.

Como você viu, o ML é uma tecnologia de grande relevância para negócios, permitindo que máquinas e sistemas aprendam e melhorem com base em dados.

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