A presença da tecnologia na vida diária e a integração das máquinas e sistemas tendem a se tornar cada vez mais visíveis. A tecnologia que atende pelo nome de Machine Learning é um belo exemplo disso.
Na prática o Machine Learning consiste em um campo da Inteligência Artificial que está constantemente revolucionando os negócios na internet.
O objetivo é garantir eficiência e proatividade no uso de robôs em um ambiente voltado para lojas, estabelecimentos e empresas em geral.
Agora, robôs são capazes de serem programados para aprender. Isso tem implicações importantes para o controle de acesso corporativo, a indústria alimentícia e muitas outras áreas.
Leia este texto para entender o que é Machine Learning e conheça as dicas e benefícios dessa tecnologia de ponta.
Compreendendo o que é Machine Learning
Trata-se de um sistema que pode alterar o comportamento de forma independente, com base em experiências próprias, ou seja, com treinamento previamente processado e observações de comportamento e respostas esperadas.
Com isso, a intervenção humana é mínima.
Tal mudança comportamental consiste, basicamente, em criar regras lógicas com o objetivo de melhorar o desempenho de uma tarefa ou, dependendo da aplicação, tomar a decisão mais adequada ao contexto do escritório contábil.
Essas regras são criadas com base na identificação de padrões de dados analisados.
Para isso, é importante que os sistemas realizem análises com base na quantidade significativa de dados que os motores de busca possuem. É a partir deles que o treinamento acontece, por exemplo, para tornar respostas em chatbots mais humanizadas.
Uma das abordagens mais populares do Machine Learning é o chamado deep learning. Neste caso, há o processamento de grandes quantidades de dados de várias camadas de redes neurais artificiais.
As redes neurais artificiais são algoritmos inspirados na estrutura dos nossos neurônios. Com isso, elas resolvem problemas mais complexos, como reconhecimento de brindes personalizados a partir de imagens.
Onde o Machine Learning é usado?
O conceito ainda parece muito distante da sua realidade? Saiba que ele é mais comum no seu dia a dia do que você pensa e, inclusive, você o usa todos os dias.
Confira exemplos da aplicação do Machine Learning em várias ferramentas e estratégias a seguir!
- Detecção de fraudes
Instituições como bancos e empresas de cartão de crédito foram as primeiras a investir em Machine Learning
Nesse contexto, a tecnologia é usada para detectar transações financeiras potencialmente fraudulentas.
Quando uma empresa de cartão de crédito entra em contato com um cliente para confirmar uma compra, o Machine Learning é aplicado para garantir a segurança dele.
- Pesquisas online
Google, Microsoft Bing e outros mecanismos de pesquisa usam Machine Learning para melhorar suas funções a cada minuto.
Eles também analisam dados sobre quais links os usuários clicam nas pesquisas sobre abertura de empresa Simples Nacional, de modo a melhorar os resultados mostrados.
A tecnologia também pode melhorar o processamento de linguagem natural e fornecer respostas precisas para algumas perguntas. Consequentemente, encontrar resultados para pesquisas mais longas é sempre mais fácil.
- Atendimento automatizado
Esses agentes automatizados processam dados de linguagem natural e de atendimento ao cliente usando Machine Learning.
Assim, empresas de terceirização RJ conseguem atender o consumidor nas situações mais comuns e ainda melhorar a qualidade das respostas ao longo do tempo.
- Recomendação de conteúdo
Quem usa serviços de streaming para criar música ou conteúdo audiovisual já viu a magia dos mecanismos de recomendação.
Amazon, Netflix e Spotify são as empresas mais conhecidas que coletam milhões de dados de usuários para refinar as recomendações de conteúdo.
Então, se você gostou de um novo artista ou viu uma série ótima, saiba que foi tudo graças ao Machine Learning baseado no seu comportamento.
Entenda as vantagens dessa tecnologia
No tópico anterior, nós mostramos como o Machine Learning tem aplicações muito produtivas e benéficas em várias áreas.
Vamos continuar destacando a importância da técnica para evoluir o gerenciamento de riscos e alcançar um novo patamar profissional, veja!
Aponta tendências e padrões
Ele pode analisar grandes quantidades de dados e encontrar tendências e padrões que não seriam óbvios para o olho humano.
Por exemplo, em um e-commerce o Machine Learning ajuda a entender o comportamento de navegação e o histórico de compras dos usuários para fornecer produtos, ofertas e lembretes relevantes para eles.
Assim, ajuda a empresa de portaria a personalizar suas interações com o público, o que melhora a experiência do cliente e, consequentemente, as vendas.
Aumenta a escalabilidade
Um dos grandes objetivos das empresas é aumentar as operações. No entanto, esse sonho é muitas vezes dificultado pelo problema orçamentário.
Nesse sentido, o Machine Learning tem muito a oferecer. Por meio da automação é possível aumentar a demanda sem precisar aumentar o time de colaboradores.
Um dos exemplos mais importantes são os chatbots, que já citamos neste texto. Como esses programas são capazes de aprender, eles melhoram a cada nova interação.
Além disso, fazem vários contatos ao mesmo tempo. Isso significa que a demanda por negócios pode aumentar significativamente sem aumentar o capital humano.
Isso promove a escalabilidade das operações da terceirização de limpeza sem comprometer a qualidade.
Entrada de dados ilimitada
É importante observar que tal tecnologia pode processar grandes quantidades de dados originários de várias fontes.
No entanto, essa quantidade ilimitada deve ser constantemente analisada e controlada, pois podem ocorrer mudanças.
Desta forma, a equipe poderá verificar as variantes apresentadas pelos dados e, ao mesmo tempo, alterar a mensagem enviada à sua base.
Portanto, o Machine Learning mostra o comportamento do cliente do escritório especializado em licenciamento ambiental e identifica as variáveis para diagnosticar quais são as mais importantes.
Melhora a segmentação de clientes
Não adianta tentar alcançar um número muito grande de leads, sem que estejam qualificados. Afinal, nem todos vão responder à sua mensagem da mesma forma.
Isso mostra o quão importante é entender os pilares do comportamento do consumidor, considerando aspectos como:
- Preferências;
- Necessidades;
- Valores;
- Desejos.
Uma segmentação realmente aprofundada dá trabalho porque você precisa agrupar pessoas com interesses semelhantes para conversar com elas.
O Machine Learning traz a vantagem de identificar segmentos e criar microgrupos dentro do seu nicho de escolha.
Isso permite que ele entenda comportamentos que a equipe de marketing nem sempre detecta para se relacionar com o público.
Mais segurança
Ameaças de segurança cibernética, tentativas de intrusão e anomalias de rede ocorrem em tempo real, sem aviso prévio.
Para manter a segurança da rede, as organizações devem identificar com velocidade qualquer ação inadequada antes que as violações de dados se transformem em grandes ataques de segurança, violações de dados e interrupções de serviço.
Nesse contexto, o algoritmo de Machine Learning ajuda a rastrear automaticamente atividades suspeitas.
À medida que esses algoritmos são treinados, as condições de segurança cibernética continuam a melhorar.
Eles se adaptam às mudanças e substituem a pesquisa e a análise manuais, revelando insights de segurança específicos para a rede de cada organização.
Dicas para aprender Machine Learning
Por se tratar de uma tecnologia mais avançada e específica, é preciso estudar para compreendê-la e usá-la com qualidade.
Veja o que você precisa fazer para começar a explorar esse mundo tão inovador.
Entenda o básico
Conhecimento é essencial para garantir um aprendizado completo e eficaz. O aprendizado de máquina tem fundamentos matemáticos como álgebra linear, cálculo, cálculo de probabilidade e estatísticas.
Esse conhecimento faz parte do conceito, mas os algoritmos de aprendizado de máquina são necessários para interpretar e resolver os resultados da melhor maneira possível.
Portanto, conhecer esses tópicos é a melhor maneira de entender as técnicas de Machine Learning e aprimorar os resultados obtidos a partir da máquina, configurando-a adequadamente para o aprendizado.
O domínio dessas áreas permite que as máquinas tomem decisões autônomas com base em fatores de alta probabilidade, garantindo resultados que melhor atendam às expectativas.
Estude linguagens de programação
Tornar-se um profissional de tecnologia em muitos casos também requer conhecimento de determinadas linguagens de programação.
Para aprender Machine Learning e se destacar no mercado, você precisa conhecer as linguagens utilizadas.
Deve-se entender que para fazer essas configurações é necessário trabalhar com as linguagens e suas bibliotecas, que fornecem as instruções necessárias para que os projetos funcionem.
As melhores linguagens para iniciantes são R e Python. Ambas possuem bibliotecas voltadas para Machine Learning, o que possibilita um aprendizado mais eficiente.
Vá por partes
O conceito que trabalhamos neste texto é probabilístico por natureza. Portanto, os problemas são muito diferentes dos computacionais em outras tecnologias. Assim, você não deve tentar resolver tudo de uma vez.
Resolver todo o problema de uma vez limita sua visão das possíveis soluções que pode encontrar à medida que desvenda as circunstâncias e aprimora a ferramenta conforme necessidades. Isso também pode comprometer o desenvolvimento futuro.
O ideal é saber vislumbrar a situação por partes. Isso facilita a resolução de problemas de Machine Learning e o uso de linguagens e programações mais adequadas para a necessidade.
Considerações finais
O progresso tecnológico é constante – e nossa vida já é impossível de separar dele. O Machine Learning é apenas mais um marco nisso.
Mantenha-se informado sobre o que acontece no mercado – com textos como este, que servem de guia para assuntos inovadores – e inicie as adaptações para se destacar no mercado.
Texto originalmente desenvolvido pela equipe do blog Business Connection, canal em que você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.
