O machine learning está ligado à inteligência artificial, baseando-se principalmente na ideia de que os sistemas aprendem com dados, identificando padrões, e tomando decisões com a mínima intervenção humana. Por meio dos algoritmos, é possível fazer previsões ou sugestões calculadas para ter os melhores resultados e com menos chances de erro.

 

Saber mais sobre esse método de análise de dados automatizado pode ajudar você a mostrar maior entendimento sobre as ferramentas de inteligência de mercado e tomar decisões estratégicas para sua empresa. 

 

Continue lendo nosso post se aprofunde mais nesse assunto! Boa leitura.

 

Como o machine learning ajuda nos processos de decisão

 

O machine learning nasceu a partir da teoria de que as máquinas podem aprender sem serem programadas para realizar tarefas. Para tentar encontrar padrões ou resultados, essas ferramentas utilizam algoritmos e métodos para alcançar o objetivo desejado. Elas usam principalmente estatística e computação para extrair algum significado importante na tomada de decisões.

 

Por exemplo: Antigamente, as máquinas apenas respondiam ao que eram programadas. Os maquinários de montadoras de carro é um bom exemplo. Cada um é responsável por um parte do veículo até que ele seja construído e finalizado. 

 

Já com o machine learning, as máquinas aprendem com os seus erros. Isso acontece porque, através de algoritmos, elas conseguem armazenar e criar um histórico de dados, gerando um aprendizado contínuo. E não só isso, elas aprendem a otimizar sua função. Voltando ao exemplo da montadora, com machine learning elas poderiam aprendem a forma mais rápida e eficiente de montar o carro gastando menos energia.

 

Professor da Saint Paul Escola de Negócios, Daniel Bergmann cita que o machine learning é uma ferramenta muito útil para a tomada de decisões. Por exemplo, para prever as unidades a serem vendidas de um determinado produto e as variáveis que influenciam esta demanda, basta confrontar alguns dados como o comportamento do consumidor, nível de venda, idade, cep, preço do produto e características regionais.“É uma ferramenta muito útil, onde nós tentamos colocar essas equações justamente para a tomada de decisões”, explica.

 

Uma aplicação em nosso cotidiano, que você provavelmente já se deparou, são as sugestões de compras ou filmes para assistir dadas pela Amazon ou Netflix, conforme seu perfil anterior.

Outro bom exemplo é quando as empresas querem saber se seus clientes estão falando dela no Twitter ou identificar o impacto de uma mensagem.

 

O machine learning também está sendo muito utilizado por empresas de auditoria na detecção de fraudes, tanto na esfera pública quanto na privada. A capacidade computacional atual consegue capturar grande quantidade de dados, o que sem dúvida é uma grande vantagem da inteligência artificial.

 

O machine learning e a capacidade de tomar decisões

 

Basicamente o machine learning se classifica em dois tipos:

 

  1. Aprendizagem não supervisionada;
  2. Aprendizagem supervisionada.

 

A aprendizagem não supervisionada é quando o sistema do computador recebe um conjunto de dados para ser treinado e consegue entender como eles se relacionam. Como exemplo podemos usar aquela situação da demanda que citamos anteriormente. 

 

Como ela se baseia a partir do comportamento do consumidor, dados de mercado, dados econômicos etc, o software analisa todo e qualquer novo dado. 

 

Ao longo do tempo, ele saberá o tipo de problema que precisa resolver, então será capaz de chegar a conclusões por conta própria. Os algoritmos de estatísticas prevêem respostas mais precisas e entregam o melhor resultado com o menor nível de erro e de intervenção humana também. 

 

Já a aprendizagem supervisionada ocorre quando há a interação do homem, controlando a saída e entrada de dados.

 

“Ele interfere no treinamento da máquina, fazendo comentário sobre a precisão das previsões. Porque muitas vezes os resultados precisam atender o que está acontecendo com o mercado, uma avaliação dos experts. Seria mais um apuramento para melhorar essas previsões”, diz Daniel Bergmann.

 

Por exemplo, se você quer identificar spams num e-mail, é preciso colocar uma regra para os algoritmos. Conforme novos spams vão surgindo, esses algoritmos vão acumulando novas regras, aprendendo e identificando novas espécies de spam.

 

O mesmo acontece quando se trabalha com previsão de demanda, mercado financeiro e outros assuntos, na qual você realmente precisa de uma intervenção de experts.

 

O reconhecimento facial em celulares, por exemplo, é um algoritmo que foi treinado para identificar a face de um indivíduo, através de 20 a 30 mil pontos, no qual todo esse aprendizado foi feito basicamente sem a intervenção humana. Isso está fazendo uma grande diferença na geração de valor de empresas.

 

O marketing digital está sendo canalizado totalmente por esse tipo de abordagem, uma vez que é possível segmentar muito bem os clientes e também identificar on time o público de interesse.

Mas qual algoritmo adotar como modelo? Diante de tantas possibilidades é preciso estudar qual melhor atende a sua necessidade. De qualquer maneira, a transformação digital está aí para nos mostrar que existem muitas ferramentas para contribuir com tomadas de decisões mais precisas e assertivas.

 

Gostou de conhecer os tipos de machine learning e como a inteligência artificial pode deixar a tomada de decisões mais assertiva? Temos muitos outros assuntos em nosso blog sobre transformação digital e outros assuntos que pode ser interessante para você. Até a próxima!

 

Daniel Bergmann

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