Machine learning: exemplos de como essa tecnologia é usada por empresas

Você já parou para pensar que, assim como nós, as máquinas também podem aprender a realizar tarefas? Pois bem, atualmente, a tecnologia avançou ao ponto de permitir que computadores não apenas executem comandos, mas também aprendam e melhorem suas habilidades ao longo do tempo. Nesse sentido, no artigo de hoje, mostraremos tudo o que você precisa saber para ficar por dentro do universo do machine learning: o que é, como funciona e as vantagens que essa tecnologia oferece e exemplos de como grandes marcas usam essa tecnologia. 

Machine learning: o que é e onde surgiu?

Machine learning (ML), ou aprendizado de máquina, é um ramo da inteligência artificial que se concentra em ensinar computadores a aprender com dados. Ou seja, em vez de programar instruções específicas, os sistemas de machine learning melhoram automaticamente sua precisão com base nos dados que recebem.

Sobretudo, nos dias de hoje, o ML está presente em tecnologias comuns, como chatbots, tradutores de idiomas, sugestões de filmes na Netflix e personalização de feeds de mídias sociais.

Além disso, uma parte importante do machine learning é sua capacidade de analisar diferentes tipos de dados, como imagens, vídeos e texto. Por exemplo, ele é usado em reconhecimento de imagem para identificar objetos e até mesmo em diagnósticos médicos com base em imagens.

Onde surgiu

O primeiro modelo de machine learning surgiu em 1952, com Arthur Samuel, um cientista da computação da IBM e pioneiro em inteligência artificial e jogos de computador. Foi ele quem cunhou o termo “Machine Learning” enquanto trabalhava em um programa de computador para jogar damas. Esse programa usou um algoritmo para estudar movimentos e criar estratégias vencedoras à medida que jogava mais partidas.

Assim, em 1962, Robert Nealey, conhecido como um mestre das damas, desafiou esse programa em um computador e perdeu. Embora isso possa parecer trivial em comparação com as capacidades atuais de machine learning, foi um marco crucial no campo da inteligência artificial. No entanto, o machine learning só decolou mais tarde, nos anos 1990, quando a IBM desenvolveu o supercomputador Deep Blue. 

O confronto entre o Deep Blue e o campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov, em 1997, chamou a atenção do mundo, já que o computador derrotou Kasparov e demonstrou a capacidade das máquinas de realizar tarefas com inteligência semelhante à humana, tornando esse evento um divisor de águas para o machine learning.

Como o machine learning funciona?

Essencialmente, o machine learning ensina os computadores a aprender com dados e a melhorar seu desempenho ao longo do tempo, sem a necessidade de programação explícita. O processo começa com a coleta de dados relevantes de várias fontes, como sensores, bancos de dados, textos e imagens. Esses dados frequentemente passam por etapas de pré-processamento, incluindo limpeza, organização e transformação para torná-los adequados para análise por modelos de machine learning.

A escolha do algoritmo é essencial, pois cada um é adequado para diferentes tipos de problemas, dependendo da natureza dos dados e dos objetivos da análise. Nesse ponto, a inteligência artificial pode utilizar duas técnicas principais: o aprendizado supervisionado e o aprendizado de máquina não supervisionado.

Aprendizado supervisionado

O aprendizado supervisionado é uma técnica que usa dados conhecidos, ou seja, rotulados, para categorizar ou prever resultados futuros de forma altamente eficaz. Ele se baseia em experiências anteriores de ML, funcionando de maneira semelhante ao processo de aprendizado humano, o que a torna particularmente empolgante.

Para isso, o ML usa as técnicas de classificação e regressão, dependendo da natureza dos dados e da resposta desejada. A classificação é usada para categorizar dados em grupos específicos, como reconhecimento de voz, na área da medicina e análise de crédito, por  exemplo. Já as técnicas de regressão, servem para prever respostas contínuas e difíceis de medir fisicamente, como cargas de baterias ou preços de ativos financeiros.

Aprendizado não supervisionado

Nessa técnica, os dados não possuem rótulos ou categorias predefinidas. Assim, o algoritmo tenta aprender a estrutura oculta nos dados, identificando relações e padrões sem a orientação de rótulos. Isso é útil em áreas como segmentação de mercado e detecção de fraudes, por exemplo.

Diferença entre machine learning e inteligência artificial

A Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação que se concentra em criar sistemas que podem realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como tomar decisões, compreender linguagem natural e reconhecer padrões. A IA abrange diversas técnicas, incluindo o machine learning.

Já o machine learning, é um subcampo da IA que se concentra especificamente na capacidade dos sistemas de aprender com dados. Ou seja,  em vez de serem programados explicitamente, os modelos de machine learning podem melhorar seu desempenho à medida que são alimentados com mais dados e experiência.

Machine learning exemplos de como essa tecnologia é usada em empresas

A disponibilidade virtualmente infinita e o desenvolvimento no processamento e armazenamento de dados vêm tornando o machine learning cada vez mais essencial para as empresas. Assim, a seguir, apresentaremos 10 maneiras de aplicar machine learning em suas atividades e seus benefícios.

Otimizar campanhas de marketing e reconhecer spam

O machine learning é essencial na otimização de campanhas de marketing através da segmentação de clientes e da personalização de conteúdo. Além disso, o ML é importante na detecção de spam, substituindo os métodos antigos e tornando o processo mais eficiente e rápido.

Individualização e previsibilidade

O ML está revolucionando a publicidade ao permitir a personalização de anúncios com base no comportamento e nas preferências dos usuários. Por exemplo, quando alguém pesquisa um produto na Amazon e, em seguida, vê anúncios relacionados a esse produto em outros sites, isso é resultado do ML em ação.

Essa personalização não apenas aumenta a eficácia dos anúncios, mas também economiza recursos e melhora a experiência do cliente. No setor de varejo, o ML também contribui para a redução de estoque e devoluções. 

Melhoria do processo de recrutamento e RH

O Machine Learning está simplificando e aprimorando o processo de recrutamento e gestão de RH ao acelerar tarefas repetitivas, como busca de candidatos qualificados e triagem de currículos, o que permite às empresas encontrar talentos de forma mais eficaz. 

 Prever o valor vitalício do cliente

O Machine Learning oferece às empresas acesso a dados relevantes sobre seus clientes e, assim, permite análises detalhadas de seus comportamentos e preferências. Por exemplo, a capacidade de prever o valor vitalício do cliente possibilita ofertas personalizadas e estratégias de marketing direcionadas, de acordo com sua idade e hábitos. 

Automatiza a entrada de dados

A duplicação e imprecisões de dados são problemas para as empresas atualmente. No entanto, o uso de técnicas de modelagem preditiva através do ML pode reduzir consideravelmente os erros relacionados à inserção manual de dados. Assim, os funcionários podem otimizar tempo em tarefas mais importantes para a empresa, em vez de lidar com problemas de qualidade de dados.

Análise financeira

Os algoritmos de aprendizado de máquina são fundamentais para examinar dados históricos e prever resultados futuros com a maior precisão possível. Mesmo em tarefas simples, como a estimativa de despesas empresariais, o ML pode ser altamente eficaz, muitas vezes exigindo apenas um pequeno conjunto de dados e algoritmos simples. 

Além disso, os traders e negociadores de ações confiam no ML para prever com precisão as condições de mercado antes de tomar decisões comerciais.

Diagnóstico de condição médica

O uso do machine learning na área da saúde tem proporcionado benefícios substanciais para médicos, hospitais e pacientes. Com ferramentas de diagnóstico avançadas e estratégias de tratamento eficazes, o ML permite diagnósticos precisos, previsões de reinternações, prescrições mais eficientes de medicamentos e a identificação de pacientes de alto risco.  Como resultado, há uma melhoria significativa na qualidade do atendimento médico e na redução dos custos de saúde.

Fortalece a segurança cibernética

Ações criminosas, como hacking e phishing, podem trazer prejuízos e ter consequências devastadoras para a reputação da marca e a privacidade de funcionários e clientes, caso ocorra um vazamento de dados.

Para enfrentar esses desafios, o ML aprimora o monitoramento de atividades, identificação de comportamentos de usuários suspeitos, detecção de acesso não autorizado, prevenção de violações, detecção de fraudes, identificação de vulnerabilidades no sistema e outras soluções de uma variedade de problemas de segurança cibernética.

Aumenta a satisfação do cliente

Ao analisar o comportamento do cliente com base em registros de interações anteriores, o ML permite que as empresas atendam com maior precisão às solicitações dos clientes. Essa abordagem facilita o relacionamento com o cliente, torna o atendimento mais eficiente, personaliza a experiência e fortalece a fidelização, o que é essencial para o sucesso dos negócios.

Serviços cognitivos

Grandes marcas estão usando serviços cognitivos para melhorar a segurança e a facilidade de uso em procedimentos como autenticação e compras. O aprendizado de máquina é essencial para essas melhorias. Um exemplo é o Amazon Go, que utiliza o ML para oferecer uma experiência de compra inédita por meio de self-checkouts automáticos.

Além disso, o ML torna a autenticação mais segura e acessível, permitindo que as empresas alcancem um público mais amplo e superem barreiras linguísticas e culturais. Isso beneficia tanto as empresas quanto os clientes.

Exemplos de marcas que fazem uso do machine learning no dia a dia

Assim como a IA, o machine learning também é uma das “tecnologias do futuro” que já fazem parte do dia a dia de grandes empresas. A seguir, destacamos algumas dessas empresas de alcance global que utilizam o ML.

• Facebook: a Meta utiliza um algoritmo de rede neural artificial (ANN) para reconhecimento facial em grande escala, além de identificar e oferecer anúncios de um determinado negócio que são relevantes para o interesse de alguém;
• Apple: além da assistente virtual Siri, nos últimos anos, a Apple vem incorporando a IA e o ML no modo como o público interage com os todos dispositivos da marca. Além disso, a empresa incentiva o uso de ML ao lançar ferramentas para desenvolvedores construírem modelos de ML; 
• Twitter: o Twitter utiliza aprendizado de máquina para recortar partes interessantes de fotos, promover engajamento e exibir conteúdo relevante de maneira ética;
• Netflix: visando uma experiência única para cada um de seus milhões de clientes, a gigante do streaming utiliza o ML e a IA como protagonistas em seus processos, como na qualidade do conteúdo (áudio, legendas, etc.), sistema de recomendação de vídeos, e qualidade do streaming; 
• Pinterest: o Pinterest utiliza machine learning para identificar e recomendar conteúdo relacionado aos interesses dos usuários, inspirando-os com sugestões de imagens que podem não ter buscado anteriormente. 

Descubra como a Lenscope utiliza machine learning para te ajudar a encontrar o óculos perfeito

Assim como as marcas mencionadas neste artigo, aqui na Lenscope também usamos machine learning em nossos processos para oferecer aos clientes uma experiência segura e precisa na escolha de seus óculos. Com nossas tecnologias exclusivas, como a FaceShape, que utiliza o machine learning para, não só identificar o seu formato de rosto, como também indicar as armações que combinam melhor.

Além disso, com a tecnologia Automeasures que mapeia o rosto em 3D, somos pioneiros ao oferecer a medição da DNP (Distância Naso-Pupilar), por meio de vídeo, utilizando biometria facial avançada. Isso resulta em uma precisão inigualável na confecção e na sua adaptação perfeita com o óculos.  Assim, com o machine learning, tornamos o processo de escolha e adaptação dos óculos mais eficiente e confiável para nossos clientes.

Afinal, estamos sempre em busca de maneiras de surpreender ainda mais os usuários de óculos. Por isso, continuamos inovando constantemente no mercado óptico e estamos animados para trazer mais novidades em breve.

Lentes de óculos muito mais finas e com processos de venda altamente tecnológicos

Aqui na Lenscope, oferecemos lentes superfinas que, aliadas à alta tecnologia que  desenvolvemos, auxiliam você a ter a melhor versão do óculos de grau para a sua necessidade.

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Fontes:

Twine | MIT Sloan| IBM |LightsOnData| Pandio |Match Works | Data Robot |GeeksforGeeks |Coursera | Adeva | Medium |Analytics Steps