Você sabia que, segundo a McKinsey, a implementação de algoritmos de Machine Learning (ML) em empresas pode aumentar a produtividade em até 50%? E que, de acordo com a MIT Sloan Management Review, 81% dos executivos acreditam que a IA e o ML criarão vantagens competitivas para suas empresas.
Esses são só alguns dos números que comprovam a importância que o Machine Learning tem para as organizações que desejam se destacar no mercado. Mas você sabe exatamente o que é essa técnica e quais as suas vantagens e aplicações? Continue a leitura para entender melhor!
O que é Machine Learning?
Machine Learning que, em português, significa “aprendizado de máquina”, é um tema atual, porém não novo. O termo foi cunhado por Arthur Samuel – engenheiro do MIT e pioneiro da inteligência artificial – em 1959. De acordo com Samuel, o aprendizado de máquina é “um campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem terem sido programados para tal”.
Com o advento da internet, o Machine Learning tomou forma e foi impulsionado. Com tanta informação surgindo e sendo constantemente coletada e armazenada na web, nasceu a necessidade de se criar modelos organizacionais desse conteúdo de forma automatizada. E mais importante ainda: surge a necessidade de analisar esse grande volume de informações de forma automática.
É por isso que o Machine Learning é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. Um de seus pilares é justamente a análise de dados visando detectar padrões.
O Machine Learning é uma das vertentes da Inteligência Artificial, e se baseia na ideia de que é possível que sistemas aprendam com dados, identifiquem padrões, e tomem decisões com o mínimo de intervenção humana. A faceta interativa dessa tecnologia é essencial. Isso porque, conforme os modelos são expostos a novos conjuntos de dados, eles conseguem se adaptar de forma independente.
É importante ressaltar que muitos algoritmos de Machine Learning já existem há bastante tempo. Contudo, a habilidade de associar cálculos complexos automaticamente ao Big Data é um desenvolvimento recente que potencializou essa tecnologia.
O Machine Learning está no nosso dia a dia?
E como está! Por isso, trouxemos alguns exemplos; assim, você entenderá melhor o quão importante essa tecnologia é para o nosso cotidiano:
- Detecção de fraudes: esse é um dos usos mais importantes do ML. Essa técnica permite o treinamento de modelos para identificar padrões de comportamento suspeitos que podem indicar a presença de fraude.
- Indicar a melhor rota para motoristas: o algorítmo do Waze, um dos maiores aplicativos de trânsito e navegação do mundo, foi desenvolvido com essa tecnologia por uma startup israelense.
- Prever riscos de saúde: Aplicar esse tipo de algoritmo possibilita a análise de inúmeras variáveis ao mesmo tempo, o que torna diagnósticos, tratamentos e acompanhamentos mais rápidos e precisos.
- Recomendações de produtos: sejam ofertas da Amazon, sugestões de filmes da Netflix, ou posts e anúncios que possam te interessar, o aprendizado de máquina está envolvido.
Quem (e como) utiliza o Machine Learning?
O Machine Learning é uma ferramenta que pode ser utilizado pelas mais diversas áreas e dos mais diversos jeitos. Por isso, trouxemos exemplos de alguns setores que utilizam essa tecnologia, já que seria impossível listar todos:
Serviços financeiros
Instituições financeiras utilizam a tecnologia de machine learning por dois motivos principais: encontrar insights importantes nos dados e prevenir fraudes.
Os insights ajudam os investidores a encontrar as melhores oportunidades de investimento. A mineração de dados também pode identificar clientes com alto perfil de risco ou usar cyber-vigilância para encontrar sinais de fraudes.
Agências governamentais
Agências como as de segurança pública e serviços têm uma grande necessidade de aprendizado de máquina. Alguns exemplos são: análise de dados de sensores para identificar maneiras de aumentar a eficiência e economizar dinheiro, detecção de fraudes, e minimização de roubos de identidade.
Medicina
Machine Learning é uma tendência crescente na indústria médica. Isso ocorre devido ao advento dos dispositivos wearables e dos sensores, que podem acessar dados de pacientes em tempo real.
Essa tecnologia também pode auxiliar médicos a identificar tendências ou alertas. Isso leva ao aperfeiçoamento de diagnósticos e de tratamentos e prevenindo riscos de saúde.
Marketing e Vendas
Com o auxílio dessa tecnologia, ambos os setores podem capturar dados dos clientes, analisá-los e utilizá-los para personalizar a experiência de compra (ou implementar uma campanha de marketing). Esse é o futuro do varejo.
Indústrias de petróleo e gás
Descobrindo novas fontes de energia, analisando minerais no solo, prevendo falhas em sensores de refinarias, acelerando a distribuição de petróleo para torná-la mais eficiente e econômica. O número de aplicações de Machine Learning nesta indústria é vasto – e está em expansão.
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