Machine Learning: como explorar a tecnologia para impulsionar a inovação e eficiência

Machine Learning (ML), ou aprendizado de máquina, é um subcampo essencial da Inteligência Artificial (IA) que transforma dados em decisões inteligentes. 

Baseado na detecção de padrões e aprendizado com grandes volumes de dados, o ML ganhou destaque nos últimos anos com o avanço de tecnologias como Big Data e o aumento da capacidade de processamento, que permitiram seu desenvolvimento pleno.

E o mercado está atento às possibilidades do ML: sua versatilidade permite aplicações em diversos setores, desde otimização de processos até a personalização da experiência do usuário. 

Neste artigo, explicaremos em detalhes como o ML funciona e como pode transformar seus produtos e serviços no contexto digital!

O que é Machine Learning?

Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma área que estuda como tornar computadores inteligentes por meio da detecção de padrões, do treinamento e da busca por relacionamento entre variáveis.

É uma das áreas mais desenvolvidas da Inteligência Artificial atual, ao lado da IA generativa.

A principal diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning é que, enquanto a IA utiliza outros métodos, o ML é focado em aprendizado por meio de dados históricos, com grandes bases informacionais sendo usadas como fonte e insumo para o sistema.

Para isso, divide o processo de desenvolvimento em fases específicas, como a organização dos dados, o treinamento, avaliação do modelo e predição. 

Outro conceito que confunde muitas pessoas é o Deep Learning, que é um ramo do Machine Learning, sendo mais avançado, ideal para problemas mais complexos. 

Por outro lado, atualmente, com ferramentas como TensorFlow (plataforma para programação com ML) e Sci-kit Learn (biblioteca com funções prontas), o desenvolvimento de modelos de ML tornou-se mais democrático e acessível. 

Algoritmos de Machine Learning

Os algoritmos de Machine Learning, como regressão linear, árvores de decisão e redes neurais, são a base para o desenvolvimento de modelos que aprendem com dados e evoluem de forma autônoma. 

Cada algoritmo possui características específicas, que o tornam mais ou menos adequado para determinadas tarefas, como classificação, previsão ou agrupamento.

Conheça os principais:

Regressão linear 

A regressão linear é uma técnica de modelagem estatística que visa prever o valor de uma variável com base em um valor conhecido de outra variável. 

Ou seja, busca especificar a relação linear entre duas (ou mais) variáveis. As variáveis independentes são o que se tem como entrada, ao passo que as variáveis dependentes são os resultados da previsão.

Um exemplo de problema que pode ser solucionado com uma regressão linear é a previsão do preço de um imóvel com base em sua metragem. 

A metragem, neste caso, funciona como uma variável independente; e o preço é a dependente. 

A regressão linear é um algoritmo que lida com números, dá como resultado um número, um valor contínuo, como um preço ou um determinado valor, por isso, é um algoritmo de regressão. É diferente de algoritmos de classificação, que lidam com rótulos e categorias. 

Já uma análise de crédito, por exemplo, que dá como resultados rótulos de “aprovado” e “não aprovado”, geralmente é um problema resolvido com algoritmos de classificação. 

Árvores de decisão 

As árvores de decisão são estruturas de raciocínio que seguem a lógica: “se algo, então ramo x; senão algo, então ramo y”. 

Assim, o sistema segue uma árvore (como um fluxograma) analisando as características e os atributos até chegar a uma decisão final. 

Por exemplo, em um problema de análise de crédito, cada nó da árvore vai perguntar acerca de uma característica dos pagadores: 

• Tem bom histórico? 
• Renda é maior que X? 
• Possui relacionamento com o banco há mais de X meses?

Entre outras. No final, a árvore chegará ao resultado “aprovado” ou “não aprovado”. 

Redes neurais

As redes neurais são estruturas que simulam o pensamento humano, a arquitetura dos neurônios e suas conexões. 

Assim, são divididas em camadas, que são como especialistas que se unem para ajudar a determinar a solução para um problema ou aprender sobre ele.

A rede neural passa os dados analisados a cada uma das camadas até que, finalmente, dá como resposta o que aprendeu. 

Por exemplo, algoritmos treinados com imagens de exames, como ressonâncias magnéticas e tomografias, identificam padrões que podem indicar condições de saúde específicas. 

O potencial de impacto é enorme: isso acelera o diagnóstico e aumenta a precisão, possibilitando intervenções precoces e muito personalizadas. Além disso, as redes podem integrar dados históricos de pacientes, como dados genéticos ou de medicamentos, para fornecer recomendações ainda mais detalhadas.. 

Modelos de Machine Learning

Imagine que o Machine Learning é como ensinar uma criança a andar de bicicleta. No início, há uma série de tentativas e erros. Aos poucos, a criança percebe os movimentos necessários, aprende a equilibrar o corpo e vai evoluindo a cada prática. 

O processo de aprendizado de um modelo de Machine Learning funciona de forma semelhante: ele aprende com dados, identifica padrões e melhora suas previsões.

Existem algumas maneiras de aplicar esse fundamento. Veja a seguir:

Aprendizado supervisionado

No aprendizado supervisionado, o modelo recebe dados rotulados, ou seja, informações que já possuem respostas conhecidas.

Por exemplo, imagine uma loja online que deseja prever o volume de vendas para o próximo mês. 

Ao alimentar o modelo com informações de vendas passadas, datas sazonais e promoções, o sistema aprende a identificar padrões e a fornecer uma previsão mais confiável.

Outro exemplo prático é a classificação de clientes em bancos. 

O modelo analisa dados de crédito, como histórico de pagamentos e renda, para prever se um cliente é de baixo ou alto risco. 

No treinamento, o algoritmo de ML aprende verificando dados de clientes para entender bem o que caracteriza um alto risco e um baixo risco e o rótulo final dado anteriormente. 

Aprendizado não supervisionado

Diferentemente do aprendizado supervisionado, o modelo aqui não recebe respostas prontas. Ele apenas observa os dados e agrupa itens semelhantes.

Na prática, isso é amplamente utilizado no marketing para segmentar clientes. Vamos pensar em uma rede de supermercados que vende online. O sistema agrupa os consumidores com base em hábitos de compra. Surgem, então, clusters como:

• Clientes “fregueses fiéis” que visitam a loja semanalmente;
• Clientes “caçadores de ofertas” que só compram produtos em promoção;
• Clientes “eventuais” que compram apenas datas comemorativas.

Com essas informações, a empresa consegue criar campanhas personalizadas, aumentando a chance de engajamento e vendas.

Aprendizado por reforço

O aprendizado por reforço é como ensinar um robô a jogar xadrez. 

O sistema não recebe todas as respostas; ele aprende por tentativa e erro, ajustando suas ações a cada jogada. Quando ele ganha, recebe uma recompensa virtual, como um ponto positivo.

Esse modelo é amplamente aplicado na automação industrial e em veículos autônomos. Robôs em fábricas, por exemplo, aprendem a otimizar processos de montagem, de modo a reduzir erros e aumentar a eficiência. 

Mas as aplicações são diversas, como em instituições financeiras. Diferente de algoritmos tradicionais, o aprendizado por reforço se adapta mais facilmente a mudanças rápidas de contexto, como as que acontecem no mercado financeiro.

Por isso, há um grande potencial para que fintechs e outras empresas do setor usem esse modelo de aprendizado em sistemas de recomendação personalizados, aprendendo as preferências e o perfil de risco de cada usuário, ajustando automaticamente as sugestões de produtos e serviços financeiros. 

Benefícios do Machine Learning para negócios

O ML é muito estratégico e benéfico para as empresas em diversos sentidos: automação, análises preditivas, personalização, segurança de produtos digitais, entre outras frentes. 

Vamos explorar abaixo os principais benefícios:

Automação de processos

Um dos principais benefícios é a automação, visto que sistemas inteligentes são treinados para executar tarefas antes atribuídas aos humanos, como um apoio operacional extremamente eficiente e preciso. 

Chatbots treinados em Machine Learning conseguem responder perguntas frequentes de forma personalizada, liberar humanos para questões mais complexas e oferecer um atendimento ágil.

Isso pode ser útil tanto para o atendimento ao usuário, quanto para o contexto interno das organizações, com foco em resolver dúvidas de colaboradores e otimizar a gestão do conhecimento. 

Modelos preditivos para decisões estratégicas

Empresas que conseguem “prever o futuro” saem na frente. É exatamente isso que os modelos preditivos proporcionam. Com base em dados históricos, eles antecipam tendências, riscos e oportunidades.

Por exemplo, em uma fintech, o Machine Learning analisa padrões de comportamento de clientes para prever se o risco de inadimplência aumenta ou diminui em determinada época do ano.

Essa visão permite que a empresa faça um provisionamento financeiro mais realista, bem como implemente campanhas de comunicação focadas no tema, para reduzir os impactos negativos.

Personalização com sistemas de recomendação

Sistemas de recomendação personalizam ofertas com base em dados de comportamento e preferências individuais.

No e-commerce, essa abordagem melhora a experiência do usuário e aumenta as vendas, com indicação de produtos mais relevantes. Um grande exemplo de sucesso é a Amazon, que tem cerca de 35% da receita atribuída aos seus sistemas de recomendação.

Segurança avançada contra fraudes

Fraudes e atividades suspeitas são um desafio constante, especialmente em transações digitais. 

Os algoritmos de Machine Learning analisam padrões em tempo real e identificam comportamentos incomuns. Perceba que a classificação como “incomum” está diretamente relacionada à análise histórica e, claro, do aprendizado de máquina. 

Por exemplo, se alguém tenta usar um cartão em outro país, o sistema bloqueia a transação até uma confirmação ser feita. Isso evita prejuízos financeiros e melhora a confiança no serviço prestado.

Desafios e limitações do machine learning

Apesar das inúmeras vantagens, implementar Machine Learning não é um caminho sem obstáculos. Existem desafios importantes que as empresas precisam enfrentar. Veja os principais:

• Qualidade dos dados: os modelos dependem de dados de qualidade, bem estruturados e bem formatados. Informações incompletas, desorganizadas ou inconsistentes geram resultados imprecisos;
• Complexidade de implementação: nem todas as empresas possuem a infraestrutura ou time técnico preparado para implementar Machine Learning. A necessidade de hardware robusto, softwares específicos e profissionais capacitados pode tornar o processo complexo;
• Ética e privacidade na IA: o uso indevido de dados levanta questões éticas importantes. Como garantir que os dados do usuário estão sendo usados com responsabilidade? Além disso, modelos tendenciosos podem reforçar desigualdades, prejudicando grupos específicos de pessoas.

Para enfrentar esses desafios, é essencial investir em governança de dados, garantindo que as informações utilizadas estejam organizadas e em conformidade com os valores da empresa. 

Além disso, revisar periodicamente os modelos é uma boa estratégia para que eles continuem alinhados às necessidades do negócio.

Machine learning no desenvolvimento de software

Desde a concepção até a manutenção de software, o ML oferece soluções que vão além da automação, proporcionando inteligência adaptativa para produtos digitais.

No ciclo de desenvolvimento de software, ferramentas baseadas em ML, como TensorFlow, Keras e PyTorch, facilitam a criação de algoritmos personalizados que atendem a requisitos específicos de desempenho e funcionalidade. 

Nos testes, modelos baseados em aprendizado de máquina automatizam a detecção de falhas, analisam padrões complexos e sugerem correções e otimizações de código.

Além disso, no contexto de manutenção de sistemas, o ML capacita sistemas a prever falhas futuras e a realizar ajustes proativos, garantindo maior estabilidade e disponibilidade. 

Todas essas aplicações representam, no fim das contas, aceleração do time to market, aumento da escalabilidade, ganho de segurança e implementação de soluções personalizadas.

Machine learning e transformação digital

A transformação digital exige mais do que a digitalização de processos físicos ou manuais. A verdadeira mudança acontece quando se consegue criar um ecossistema inteligente, capaz de se adaptar às demandas do mercado consumidor e aproveitar oportunidades com mais agilidade. 

O Machine Learning atua como um catalisador nesse cenário, trazendo maior previsibilidade, agilidade, eficiência e eficácia às operações.

Com a tecnologia, inúmeros indicadores de sucesso de transformação digital podem ser impactados: métricas de produtividade, time to market, número de conversões em vendas, redução do número de fraudes, entre muitos outros. 

Perceba que, com o aprendizado de máquina aplicado à transformação, a capacidade de uso da tecnologia vai além de ajustes pontuais em processos: ela redefine as bases para decisões estratégicas, unindo dados de diferentes áreas para responder rapidamente a mudanças externas e internas.

Além disso, o Machine Learning permite que organizações adotem uma abordagem mais iterativa na criação de soluções de todos os tamanhos. Como são continuamente refinados, os modelos permitem melhorias incrementais e sustentáveis que elevam o potencial de impacto da transformação digital e dos modelos de gestão ágil.

Conclusão

O aprendizado de máquina não é mais uma tendência, mas um divisor de águas para empresas que buscam inovação de verdade. No desenvolvimento de software, o ML deixou de ser um “diferencial” para se tornar essencial. 

Ferramentas modernas possibilitam testes automatizados, soluções inteligentes e sistemas que aprendem e evoluem em tempo real, reduzindo erros e acelerando entregas.

Para as empresas, o impacto vai além da eficiência operacional. Machine Learning permite explorar dados com uma profundidade que seria impossível manualmente, o que traz uma visão muito mais aprofundada sobre o mercado, o usuário e o produto em si.

Essa clareza é, no fim, a materialização de várias vantagens competitivas. Por isso, empresas que usam o ML corretamente estarão a pelo menos um passo à frente dos concorrentes.

Perguntas frequentes

Confira algumas respostas para perguntas frequentes sobre Machine Learning. 

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