O que você vai encontrar neste artigo sobre machine learning:
- O que é machine learning?
- Categorias de machine learning
- Machine learning ou inteligência artificial?
- Impacto nos negócios
- Revolucione a sua gestão
Se você acha que máquinas que podem aprender e aprimorar seus processos é algo distante, melhor pensar duas vezes. Esse avanço tecnológico já é utilizado atualmente na detecção de fraudes de cartão de crédito, por exemplo. Mas quando você entende a fundo o que é machine learning, pode enxergar a inovação nas iniciativas de grandes empresas e até nas atividades mais
corriqueiras do dia a dia. Dos carros autônomos que estão sendo desenvolvidos pelo Google a ofertas da Amazon ou sugestões do Netflix.
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O que é machine learning?
Primeiro, os computadores sabiam calcular. Depois, foram programados para executar tarefas. Com a quantidade de dados aumentando e as tarefas ficando cada vez mais complexas, a computação teve que dar um salto. Surge então o machine learning, ou computação cognitiva.
Nesta fase, não é preciso mais programar todas as etapas que devem ser executadas. Os computadores podem reconhecer padrões e lógicas, para prever classificações ou gerar novos valores sem a intervenção humana.
Identificar os tipos de aprendizado reproduzidos na programação dos sistemas ajuda a entender um pouco mais o que é machine learning. De acordo com este texto do portal CIO, podemos destacar três categorias:
• Aprendizagem supervisionada
Se imaginarmos um programa capaz de identificar fotos de carros, podemos “treiná-lo” com dois dados: fotos variadas e um boolean (tipo de dado simples no modelo verdadeiro ou falso) para indicar se a foto é ou não de um carro. A partir daí, o sistema identifica padrões entre as fotos de carro exibidas e consegue reconhecer outras ocorrências. Quanto maior a base de dados inserida, mais apurado fica o critério.
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• Aprendizagem não supervisionada
A diferença básica para o tipo anterior é que não definimos um parâmetro. Não imputamos um dado de “isto é um carro” e “isto não é um carro”. Simplesmente deixamos que o computador identifique padrões e separe os dados em grupos. Isso é extremamente útil quando queremos extrair novos modelos e classificações de uma grande base, como determinar perfis de clientes por exemplo.
Indicar se uma foto tem um carro ou não parece uma programação básica, mas imagine reconhecer expressões faciais das pessoas. Há uma infinidade de nuances e características que podem ser agrupadas em padrões para serem analisadas. Você vai gostar de ler esse artigo sobre reconhecimento facial e o impacto da tecnologia nas nossas vidas.
• Aprendizagem por reforço
Aqui introduzimos metas, prioridades e regras, vinculamos recompensas e repreensões a possíveis resultados. Por exemplo, em um sistema de um carro autônomo, a máquina deve aprender a dirigir pelas ruas e transportar cargas. Há diversas formas de se fazer isso. Porém, não causar acidente tem prioridade maior do que reduzir o tempo de cada jornada. Assim, ensinamos o computador a priorizar reforçando os pontos positivos e negativos do processo.
Machine learning ou inteligência artificial?
Os dois termos estão intimamente ligados e de forma corriqueira são utilizados alternadamente como sinônimos. Mas há uma diferença, sim. A inteligência artificial é uma tecnologia que permite a um sistema demonstrar raciocínio similar a dos humanos. Machine learning é um tipo de inteligência artificial, ou, em alguns casos, um estágio de IA.
“O machine learning usa modelos matemáticos treinados em dados para tomar decisões”, afirma Patrick Nguyen, CTO (Chief Technology Officer, ou Diretor de Tecnologia) da [24]7.ai, uma empresa que aplica tecnologias disruptivas para atrair e engajar clientes.
Segundo Patrick, os algoritmos não precisam entender o porquê estão se auto corrigindo e melhorando seus critérios de categorização. Mas quando o machine learning atinge um ponto em que pode refletir e interagir com as pessoas em um sistema de tomada de decisões autônomo, então alcançamos um novo patamar de inteligência artificial.
Leia mais sobre o que já publicamos aqui no blog sobre o presente e o futuro da inteligência artificial.
Impacto nos negócios
Ao descobrir novos padrões nos dados de processos das empresas, fica mais fácil entender o que é machine learning e como a tecnologia está revolucionando todo o gerenciamento da cadeia de suprimentos. De acordo com esta matéria da Forbes, a computação cognitiva impacta o desenvolvimento de produtos, planejamento fabril, equilíbrio entre produção e demanda até a melhor performance da logística.
Um dos grandes desafios do gerenciamento de uma cadeia de suprimentos é prever demandas de futuras produções. Os modelos estatísticos auxiliam nessas previsões, coletando médias de vendas. Mas o machine learning está se provando altamente eficaz ao levar em conta fatores que os métodos existentes não consideram, ou não conseguem rastrear de forma satisfatória.
Essa projeção mais precisa chegou ao ponto de se desmembrar em um novo campo: o de insights para desenvolvimento de produtos. Mais do que reconhecer padrões de vendas e prever demandas de novos lotes, a tecnologia permite identificar padrões de consumo e estimar novas demandas de produtos.
Outro campo em que podemos ver na prática o que é machine learning é a logística. Com reconhecimento de padrões visuais, abre-se uma série de aplicações para inspeção, controle e proteção de ativos na cadeia produtiva. A plataforma Watson, criada pela IBM, é capaz de determinar se um container foi danificado, classificá-lo por tempo ou tipo de dano e recomendar a melhor ação para remediar o estrago e reparar os ativos. Isso graças a uma combinação de dados visuais, sensores e um sistema para fazer recomendações em tempo real.
Obviamente, todo esse aprendizado das máquinas provoca grandes transformações também no mercado de trabalho. Já falamos neste artigo sobre como os robôs estão nos substituindo. E por mais estranho que possa parecer, mostramos como isso é positivo. Afinal, deixamos cada vez mais o trabalho operacional para as máquinas e assumimos postos de trabalho mais “humanos”, ligados à criatividade, gestão estratégica e ao desenvolvimento de todo esse aparato tecnológico.
Revolucione a sua gestão
Mais do que entender o que é machine learning, é preciso se atualizar e aplicar essas soluções no seu negócio. Esta é uma tarefa que demanda uma equipe engajada em inovar. Para automatizar tarefas e ser cada vez mais estratégico, conte com uma plataforma de gestão como o Runrun.it.
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