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Machine Learning | As máquinas não nascem sabendo

nov 23, 2019

Você sabia que máquinas podem aprender? Pois é, na atual era da Inteligência Artificial, um recurso conhecido como “Machine Learning” permite que as máquinas possam assimilar informações por meio de um grande volume de dados, se tornando mais eficientes.

O “Aprendizado da Máquina”, em uma tradução literal para o nosso idioma, atualmente faz parte de vários aspectos do nosso cotidiano e muitas nós nem percebemos.

Uma forma de perceber – e compreender melhor – o Aprendizado da Máquina é saber que ele ocorre por meio de algoritmos e de um acentuado volume de dados. Desse modo, a máquina se torna apta a identificar padrões de dados e estabelecer conexões entre eles.

A partir dessa padronização e criação de padrões, a máquina consegue aprender a executar uma determinada tarefa sem a intervenção dos seres humanos. Ou seja, estamos na era das máquinas inteligentes.

Além disso, não custa lembrar que existe uma diferença entre a Inteligência Artificial e o Aprendizado da Máquina. A primeira é a possibilidade da máquina emular algumas características humanas, tais como reconhecimento de voz ou traduzir idiomas, por exemplo.

Já a Machine Learning faz parte do conceito maior de Inteligência Artificial. Um exemplo disso pode ser percebido no sistema de uma loja virtual.

Por falar em e-commerce, quem gerencia uma loja virtual sabe o quanto o atendimento é fundamental para fidelizar os clientes. Um exemplo de bom atendimento é obter um certificado SSL, que mostra o quanto o site é confiável e seguro.

Outro exemplo é a utilização de chatbots. Esse recurso muitas vezes utiliza o Machine Learning possibilitando que a sua loja online tenha um atendimento automatizado. Nesse caso, a máquina aprende por meio de padrões de respostas a sanar as dúvidas mais básicas dos clientes.

Algumas aplicações do Aprendizado da Máquina

Máquinas ao nosso redor diariamente estão aprendendo, estão lendo algoritmos e interpretando os mais diversos comandos e informações, porém a gente nem se dá conta disso. 

Veja a seguir alguns exemplos práticos que mostram como as máquinas inteligentes não protagonizam apenas histórias de ficção científica. 

Mais proteção para sistemas de pagamento 

Vários métodos de fraudes envolvendo cartões de crédito e outros meios de pagamentos são elaborados atualmente. Porém, o Aprendizado de Máquina atua possibilitando que sistemas de combate a fraudes se tornem mais eficientes diante de tais ameaças.

Tradução de textos 

A tradução de um texto para outro idioma dificilmente consegue ser fiel. As gírias e alguns termos únicos de uma língua impedem uma tradução 100% precisa.

No entanto, diante da atuação do Machine Learning, os tradutores automatizados cada vez mais se tornam eficientes e mais próximos da língua local.

Indicação de conteúdo 

Sabe quando você acessa a sua Netflix e várias sugestões de séries e filmes casam perfeitamente com o seu gosto? A culpa toda é do Aprendizado de Máquina. 

Hoje em dia as plataformas de streaming de vídeo e áudio utilizam o recurso do Machine Learning para avaliar o histórico de conteúdo que o usuário rejeita e também dos que ele assimila.

Graças a isso, a recomendação de conteúdo tem uma maior chance de se adaptar ao gosto do usuário.

Analisando e aprendendo – Machine Learning na era do conteúdo

O conteúdo, especialmente o de qualidade, ainda ocupa uma posição importante nos dias de hoje, seja para quem vai elaborar uma estratégia de Marketing Digital assim como para um freelancer que quer obter presença online. 

Nesse ambiente de importância ao conteúdo, o Aprendizado de Máquina também demonstra bastante relevância.

As ferramentas de Machine Learning possibilitam diminuir a quantidade de tempo gasto ao rastrear dados dos clientes. Elas também torna mais fácil a segmentação de público.

Com isso, o empreendedor tem melhores condições para compreender o perfil da sua persona e qual trajeto eles percorrem no funil de vendas para chegar até o produto ou serviço. Isso auxilia a rastrear os conteúdos mais importantes para o consumidor.

O Google Trends, nesse aspecto, surge como uma ferramenta bastante útil para quem quer pesquisar quais os assuntos que podem atrair a atenção dos clientes com mais eficiência. 

Quais os métodos que a máquina usa para aprender

Assim como a maioria das pessoas, você também deve se perguntar: como uma máquina aprende tudo isso de fato? No atual contexto o Aprendizado da Máquina utiliza métodos diferentes. Por isso, veja abaixo os mais utilizados. 

Aprendizagem Supervisionada

Os algoritmos treinados utilizam a entrada de dados. Sendo assim, ela tem condições de prever quando as transações com cartão de crédito, por exemplo, são fraudulentas ou quando um cliente pode efetuar uma reclamação.

Aprendizagem não supervisionada

Ela não é baseada em histórico de dados. Sendo assim, o algoritmo deve descobrir o que está sendo solicitado. 

Esse método é bastante vantajoso para identificar determinados segmentos de clientes e recomendar itens.

Aprendizagem semi supervisionada

Ela utiliza dados rotulados e também os não-rotulados. Um exemplo prático desse método é a identificação facial de uma pessoa na webcam.

 

Conclusão

 

Estamos na era em que máquinas estão aprendendo a responder quanto custa um produto e até sugerindo qual filme você vai assistir no fim de semana. Antigamente pensar nessa possibilidade era imaginar um futuro distante, mas isso já faz parte do nosso cotidiano.

 

Portanto, conhecer um pouco sobre esse processo é uma forma de compreender também como funciona o Marketing e a tecnologia moderna.