Você já ouviu falar de Machine Learning? Esse conceito ganha relevância devido à necessidade mercadológica de acompanhar tendências e conhecer o comportamento dos seus clientes, visando o crescimento e manutenção do seu negócio. 

Por meio da Data Science, ou ciência de dados, os cientistas usam diferentes técnicas para conseguir extrair insights a partir de grandes conjuntos de dados. Dentro destas técnicas, estão incorporadas a ciência da computação, análises preditivas, estatísticas e Machine Learning.

O Machine Learning, em Data Science, é utilizado na etapa de modelagem dos dados. Afinal, mais importante do que ter acesso aos dados é saber interpretá-los para estabelecer soluções de problemas que ainda não foram pensados.

O que é Machine Learning?

O Machine Learning é um subcampo da inteligência artificial, definido como a capacidade de uma máquina de imitar o comportamento humano.

Assim como os humanos aprendem com observações e experiências, a ideia do Machine Learning é alimentar as máquinas com uma quantidade de dados, permitir que aprendam por conta própria e melhore com a experiência, sem serem programadas.

O objetivo é que os computadores tenham um “comportamento inteligente” ao reconhecer uma cena visual, entender um texto escrito em linguagem natural ou realizar uma ação no mundo físico, por exemplo.

O aprendizado de máquina começa com números, fotos ou textos, que são coletados e preparados para servirem como base de treinamento. Após, os programadores escolhem um modelo de Machine Learning para usar, fornecem os dados e permitem que o modelo de computador se treine para encontrar padrões ou fazer previsões.

Como funcionam os algoritmos de Machine Learning

Um algoritmo de Machine Learning determina o que o computador deve fazer para que o sistema aprenda o processo para chegar ao objetivo desejado. O algoritmo é programado para aprender e ter um melhor desempenho conforme a sua exposição a uma maior quantidade de dados.

Os algoritmos de Machine Learning são feitos por diferentes sistemas e, por isso, podem apresentar funções diversificadas. O programa ainda muda a forma como processa os dados com o passar do tempo, da mesma maneira que nós humanos mudamos o jeito de pensar quando aprendemos algo novo.

Conheça os 2 tipos de Machine Learning

O Machine Learning é categorizado pela precisão do algoritmo em suas previsões. Existem duas abordagens básicas:

1. aprendizado supervisionado: o algoritmo recebe os dados específicos para executar determinada função. O cientista de dados rotula e define as variáveis que deseja que o algoritmo avalie.
2. aprendizado não supervisionado: nesse caso, não há a introdução de dados rotulados. Portanto, os resultados são variáveis e imprevisíveis, criando novos padrões e filtros.

Os algoritmos varrem os conjuntos de dados procurando por qualquer conexão significativa.

Quais são os algoritmos de Machine Learning

Entre todos os algoritmos, estes são os que mais se destacam:

• árvore de decisão: é um método que usa um gráfico ou um fluxograma, contando prováveis consequências e resultados. Por isso, o objetivo é prever uma infinidade de eventos e encontrar as melhores respostas;
• Regressão linear: é um algoritmo que usa dados históricos para prever algum resultado. É traçada uma linha reta para analisar a relação entre os dados de duas ou mais variáveis, e o resultado é sempre um dado numérico;
• Regressão logística: aqui são trabalhadas questões de estatística e probabilidade, lidando com problemas de classificação. As variáveis são calculadas e classificadas da melhor forma;
• Algoritmos de agrupamento (Clustering): os dados são agrupados de acordo com suas características em comum, tendo uma descrição baseada em atributos e valores;
• Naive Bayes: esse algoritmo não considera a relação entre as variáveis e, geralmente, é utilizado para categorizar textos.

Machine Learning X Inteligência Artificial: entenda as diferenças

A Inteligência Artificial é uma tecnologia que busca criar sistemas inteligentes para simular a inteligência humana. E o Machine Learning é uma das formas pelas quais os sistemas podem ser elaborados, para adquirir uma maneira particular de inteligência humana.

Machine Learning é um subconjunto da Inteligência Artificial. Ela visa aprender com os dados e também ser capaz de prever resultados quando novos dados forem incluídos, ou apenas entender os padrões ocultos em dados não rotulados.

Já a IA tem o objetivo de simular a inteligência humana para a solução de problemas complexos. Apesar de diferentes, esses termos são frequentemente usados como uma única coisa. Por isso, é importante conhecer as principais diferenças.

A IA geralmente emprega ML com seus outros subconjuntos, como a PNL (Processamento de Linguagem Natural).

Aplicações práticas do Machine Learning

Hoje em dia o Machine Learning é utilizado em uma ampla gama de aplicações. Um dos mais conhecidos talvez seja o mecanismo de recomendação que alimenta o feed de notícias do Facebook, que usa o ML para personalizar o que é sugerido para cada membro da rede social conforme o comportamento da pessoa.

Podemos perceber que ao mudar o comportamento de leitura de postagens, o algoritmo já ajusta as sugestões do feed. Além dos mecanismos de recomendação, podemos citar outros usos do Machine Learning:

• indústria: são ideais para empresas que utilizam produção enxuta, já que permite alto controle de qualidade, a identificação de falhas na fabricação dos produtos, otimizando a produção e agilizando as entregas;
• setor de serviços: o Machine Learning permite ter vantagem diante de imprevistos e problemas antes que eles aconteçam para os serviços externos;
• setor de varejo: a tecnologia pode prever os picos de vendas, analisar as vontades do consumidor e prospectar oportunidades de crescimento que não seriam observadas de outra forma. Certamente, essas condições impactam positivamente nos lucros.

• gestão de relacionamento com o cliente:  por meio do Machine Learning, é possível que os membros da equipe de vendas respondam às mensagens mais importantes em primeiro lugar e é até mesmo possível recomendar respostas potencialmente eficazes;
• Business Intelligence: os softwares conseguem identificar pontos de dados potencialmente importantes, padrões de pontos de dados e anomalias;
• sistemas de RH: aqui, é possível filtrar e identificar os melhores candidatos para uma posição aberta;
• assistentes virtuais: o software responde por comandos de texto ou de voz, e faz diversas tarefas — desde pesquisas no Google, tocar músicas, ler notícias, até apagar a luz de um cômodo ou trancar as portas de uma casa.

Vantagens e limitações da aplicação do Machine Learning

O Machine Learning certamente pode ajudar as empresas a entender seus clientes em um nível mais profundo.

Ao coletar e analisar os dados de comportamento das pessoas ao longo do tempo, é possível ajudar as equipes a adaptar o desenvolvimento de produtos e as iniciativas de marketing à demanda do cliente.

Dito isso, este conhecimento garante melhores tomadas de decisão, baseadas em conceitos éticos da empresa que consequentemente impactarão positivamente nos resultados da empresa.

Embora seja inegável todos os benefícios, o Machine Learning também tem limitações que precisam ser analisadas com cuidado. Em primeiro lugar, esses processos precisam ser conduzidos por profissionais especializados, ou seja, a mão de obra precisa ser qualificada.

Além disso, muitos algoritmos de Machine Learning exigem grandes quantidades de dados antes de começarem a fornecer resultados úteis, e esses dados precisam ter qualidade.

Por isso, existe a possibilidade de processos mal estruturados serem complicados em vez de simplificados. Como todo processo baseado em tecnologia, se faz necessário uma constante otimização, o que exigirá investimento da empresa.

Quando usar o Machine Learning

O Machine Learning pode ser encarado como a solução para todos os tipos de problemas, mas nem sempre isso é verdade. É preciso reforçar que muitos cálculos podem ser feitos sem a necessidade de qualquer aprendizagem orientada por dados.

Entretanto, a solução pode ser extremamente útil nas seguintes situações:

• quando não é possível codificar as regras: quando as regras dependem de muitos fatores e também se sobrepõem ou precisam ser ajustadas com muita precisão, o uso do Machine Learning pode ser usado para resolver esse problema.
• quando não é possível dimensionar: lidar com um grande número de tarefas repetitivas pode ser bastante cansativo. Por exemplo, se é preciso reconhecer manualmente centenas de e-mails e decidir se são spam ou não. As soluções de ML são eficazes para lidar com problemas de grande escala.

Passo a passo para implementar soluções de ML

Todo processo de Machine Learning vai depender dos dados que você coleta. Por isso, nenhuma informação deve ser descartada, mesmo que não seja usada naquele momento. Desta forma, o uso de um Data Lake é ideal, pois é um local de armazenamento dos dados brutos em formato nativo.

Após ter estes dados, é hora de iniciar a implementação do Machine Learning.

• Passo 1: defina o problema e quais dados serão considerados para a solução.
• Passo 2: colete os dados, formate e rotule, se necessário.
• Passo 3: defina o algoritmo e teste. Esta etapa é geralmente feita por um tipo de profissionais especialistas em dados ou mesmo por uma consultoria especializada.
• Passo 4: ajuste e otimize sempre, para chegar em um nível excelente de precisão.

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