Como Machine Learning está Influenciando na Tomada de Decisões?

O Machine Learning vem evoluindo constantemente a cada ano que passa, e atualmente esta tecnologia consegue detectar, por exemplo, o comportamento dos usuários, cujo objetivo é explorar as ações de marketing (entre outras), para oferecer o produto ou serviço para o cliente certo.

Para que podemos utilizar os algoritmos nos dias atuais?

A evolução do Machine Learning é visível nas organizações, esta tecnologia está tão avançada que é capaz de auxiliar até nas tomadas de decisões, e tem contribuído para que os gestores pudessem melhorar suas empresas e tornar o atendimento cada vez mais rápido.

Por meio da teoria do aprendizado computacional, e da inteligência artificial, é que o algoritmo evoluiu e hoje é capaz de compreender o comportamento do ser humano e detectar possíveis necessidades. O processo de análise preditiva evoluiu tanto, que hoje em dia é capaz de se adaptar a qualquer circunstância.

Hoje em dia, esta tecnologia nos permite realizar cálculos matemáticos complexos, e aplicá-los ao big data de maneira automática.

Devemos lembrar que, o Machine Learning é uma vertente da IA, que faz com que as máquinas sejam treinadas para poder aprender com os dados.

A inteligência analítica nos permite utilizar tecnologia de aprendizado de máquina e facilitar a tomada de decisão e já são usados em setores da economia:

  • Serviços financeiros;
  • Governo;
  • Operadoras de saúde;
  • Marketing e vendas;
  • Petróleo e gás;
  • Transportes.

Podemos separar em 3 tipos de algoritmos de aprendizado de máquinas, que são:

  • Algoritmo de aprendizado supervisionado, como “A classificação”, “A regressão”, “A montagem”;
  • Algoritmo de aprendizado não supervisionado, como “A associação”, armazenamento em cluster, dimensionalidade reduzida;
  • Aprendizado por reforço que permite aprender ações ideais seja por meio de tentativa ou de erro.

Podemos ver perfeitamente as ações dessa tecnologia nas redes sociais, e nos buscadores, quando pesquisamos sobre um determinado produto, de maneira automática surge o anúncio em outra página.

O que são os algoritmos de modelo supervisionado e não supervisionado?

Por meio dos algoritmos de modelo supervisionado, podemos utilizar dados de treinamento rotulados, que nos permite realizar a seguinte equação:

Y=f(x);

Os algoritmos supervisionados mais comuns são “A classificação”, “A regressão”, “A montagem”. Já os algoritmos não supervisionados podem ser utilizados quando se tem apenas uma variável de entrada, neste caso o (X), e não existe variável de saída correspondente.

Esses algoritmos são aliados às análises de sentimentos para saber as opiniões do público, esse conceito surgiu juntamente com as redes sociais que facilitou ainda mais este tipo de análise. Atualmente, os processos de pesquisa são automatizados o que permite saber as opiniões de pessoas ao redor do mundo em tempo instantâneo.

Podemos encontrar a análise de sentimentos também nos comentários dos blogs. Os pesquisadores dividem essa análise em três níveis de granularidade, que são:

  • Nível de documento;
  • Nível de sentença;
  • Nível de característica.

Todos os níveis permitem analisar as opiniões com base nas características e atributos dos objetos que são analisados. Para trabalhar com esse tipo de análise é necessário uma elevada capacidade de processamento, e também ter uma excepcional capacidade de analisar números e informações.

Estudo de caso prático

Desde que as redes sociais começaram a ganhar espaço na internet, a ciência de dados vem realizando pesquisas constantemente para saber como é o comportamento de seus consumidores. As grandes companhias, como Netflix, Uber, e o próprio Facebook sabem utilizar este recurso muito bem.

Outra companhia bastante conhecida do público que compra livros, a Amazon também tem usado fortemente o Machine Learning para exibir propagandas em tempo real para seus usuários.

O twitter já consegue detectar o que os clientes pensam sobre nossa empresa e os produtos e serviços que temos para oferecer.

Esta tecnologia está permitindo até mesmo a polícia detectar algum tipo de fraude, para esta finalidade esta tecnologia está sendo largamente utilizada pelas empresas de segurança, tanto de condomínio como de casa particular.

Outros setores que fazem uso do aprendizado de máquina são segurança de TI, manutenção preditiva, detecção de anomalia, logística e principalmente os robôs. Em quase tudo o que vemos ao nosso redor, existem o tal do aprendizado de máquina, seja em banco, em supermercado, em qualquer lugar, os algoritmos irão facilitar os atendimentos.

Neste exato momento, as empresas que trabalham com análises de dados estão constantemente observando seus clientes, para saber quais tipos de produtos eles gostam, que tipos de serviços costumam acessar, etc.

Esta é uma realidade que irá permanecer por muito tempo, só não sabemos até que ponto ela ainda pode alcançar, o que apenas sabemos é que já é um momento vivenciado por toda a humanidade.

Quais seus principais desafios?

Toda tecnologia tem seus desafios, seus prós e contras, e com o Machine Learning não é diferente, esta tecnologia enfrenta alguns deles desde sua criação, como por exemplo:

  • Falta de profissional qualificado;
  • Dados com pouca qualidade;
  • Falhas na segurança dos dados;
  • Dilemas éticos, que muda de país para país;
  • Medo de perder empregos.

Recentemente, a falta de profissionais qualificados é o que mais tem preocupado o mercado, não há profissionais que dominam a tecnologia, que saibam utilizar seus algoritmos corretamente. Mesmo nas universidades, não há estrutura adequada para aprender este tipo de conteúdo.

São muitos os desafios a serem vencidos, mas o aprendizado de máquina já se mostrou eficiente mesmo tendo poucos profissionais para ajudar na sua expansão. Se for bem estruturado, este recurso ainda poderá ser muito útil em locais com um maior fluxo de pessoas, como já acontece na China, por exemplo.

Em hospitais, esta tecnologia também poderá ajudar muitos médicos a detectarem possíveis doenças contagiosas, em menor tempo possível, agilizando ainda mais o atendimento. Nas escolas, os professores podem utilizar para facilitar o processo de pesquisa, e elaborar melhor seus planos de aulas.

Enfim, o Machine Learning permite inúmeras possibilidades quanto ao seu uso, o problema maior será encontrar a tão sonhada mão de obra qualificada para trabalhar na sua expansão.

Conclusão

Aprender Machine Learning pode ajudar muitas empresas que desejam conhecer melhor seus consumidores. Como podemos observar, esta tecnologia já vem sendo largamente utilizada por grandes companhias e tem apresentado bons resultados em suas vendas. No entanto, o tema é complexo e requer tempo para estudar e conhecer cada um dos algoritmos.

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