Você sabe o que é Machine Learning? Em tradução livre do inglês, o termo carrega o significado de “aprendizado de máquina”, que pode ser entendido como um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos.
A partir dessa aplicação, compreende-se que o conceito está diretamente ligado a um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana. À exemplo do que algumas plataformas digitais, sistemas de internet das coisas e outras inovações já conseguem fazer.
De modo geral, pode-se dizer que o Machine Learning é uma tecnologia onde os computadores têm a capacidade de aprender de acordo com as respostas esperadas, por meio de associações de diferentes dados, os quais podem ser imagens, números e tudo que essa tecnologia possa decodificar.
Graças às novas tecnologias computacionais, o machine learning de hoje também tem se atualizado, mesmo que se trate de uma criação recente. Afinal, o conceito nasceu do reconhecimento de padrões e da teoria de que computadores podem aprender sem serem programados para realizar tarefas específicas; pesquisadores interessados em inteligência artificial queriam saber se as máquinas poderiam aprender com dados.
O aspecto iterativo do aprendizado de máquina é importante porque, quando os modelos são expostos a novos dados, eles são capazes de se adaptar independentemente. Eles aprendem com computações anteriores e são capazes de produzir decisões e resultados confiáveis, passíveis de repetição. Isso não é uma ciência nova – mas uma ciência que está ganhando um novo impulso e novas aplicações mediante ao avanço da ciência da computação e das tecnologias.
Embora diversos algoritmos de machine learning existam há muito tempo, a capacidade de aplicar cálculos matemáticos complexos ao big data automaticamente – de novo e de novo, mais rápido e mais rápido – é um desenvolvimento moderno. Eis alguns exemplos bem conhecidos de aplicações de machine learning, sobre os quais você já deve ter ouvido falar:
1. Machine Learning na Netflix, Spotify e Amazon Prime Video: o que consumir agora?
Nos três serviços de streaming, o machine learning é usado principalmente na personalização. A tecnologia aprimora constantemente os algoritmos de recomendação, além de moldar o catálogo de filmes, séries, podcasts e músicas de acordo com a resposta do usuário.
Sim, cada um desses serviços oferece, de forma exclusiva e personalizada, opções que combinam com você a partir de dados coletados com base nas suas preferências e padrões de consumo dentro das próprias plataformas.
No caso da Netflix e da Amazon Prime Video, a quantidade de dados gerada por milhões de assinantes em diferentes países do mundo é usada para direcionar a produção de filmes e séries originais. A informação é usada em modelos preditivos baseados no histórico de visualizações e nas avaliações dos usuários.
O machine learning ainda é empregado para otimizar a codificação de vídeo e áudio, a seleção de bitrate e a rede de entrega de conteúdo.
Em 2021, a Netflix superou a marca de 200 milhões de assinantes, enquanto a Amazon Prime Video passou de 150 milhões de usuários ativos em todo o mundo. Já o Spotify conta com 320 milhões de usuários ativos e 144 milhões de assinantes. Mostrando que a personificação do conteúdo a partir de machine learning não é o futuro, é o presente e pode sim ser extremamente lucrativo.
2. Uber: o melhor caminho a seguir, graças ao machine learning
Este exemplo de machine learning também se baseia em modelos preditivos. É graças ao aprendizado de máquina que o aplicativo do seu smartphone sinaliza o tempo estimado de chegada (estimated time of arrivals, ETA, na sigla em inglês) do motorista e o horário em que o usuário estará em seu destino, por exemplo.
O machine learning também é usado para garantir a segurança de motoristas e passageiros, ao analisar em tempo real as viagens realizadas diariamente pelo aplicativo. A ferramenta, inclusive, bloqueia viagens consideradas potencialmente mais arriscadas.
A Uber, inclusive, se tornou uma das pioneiras do setor a disponibilizar uma plataforma open source de machine learning, a Michelangelo, que permitiu a escalabilidade da nova tecnologia para nível global. No ano passado, a Uber realizou mais de 16 milhões de viagens e entregas por dia no mundo.
3. Google Adwords, Facebook Ads e Instagram Ads: anúncios bem segmentados com machine learning
Os anúncios em buscadores e redes sociais funcionam na base de leilões, já que são patrocinados. Dessa forma, são propagandas que colocam os que pagam mais em primeiras posições de “aparição”. Ou seja, o vencedor terá seu anúncio exibido ao usuário.
Como os leilões ocorrem de maneira incessante todos os dias, o machine learning otimiza o processo a partir de lances inteligentes.
A estratégia torna as campanhas mais lucrativas, por meio de taxas de cliques (CTR) preditivas e estimativas de conversão com base no comportamento do usuário.
Com o machine learning, empresas de todos os tamanhos veem aumentar o retorno do investimento (ROI) nas plataformas de anúncio.
4. Google Tradutor: máquinas que aprendem outros idiomas
Criado em 2006, o Google Tradutor tem a proposta de transcrever e traduzir frases de forma instantânea em mais de 100 idiomas.
Você lembra de como eram as primeiras traduções? Elas se tornaram cada vez mais precisas graças ao machine learning.
A tecnologia permitiu que a ferramenta aprendesse de acordo com as pesquisas dos usuários. Hoje, o Google Tradutor consegue traduzir textos contidos em imagens por meio da câmera do smartphone, por exemplo, mostrando a evolução desse aprendizado a partir da utilização de um sistema com coleta de dados.
5. Lu da Magalu e o exemplo de machine learning em assistentes virtuais
Se você faz compras online, já deve ter se deparado com a Lu. A assistente virtual do Magazine Luiza interage de maneira cada vez mais natural com os usuários com a ajuda do machine learning. A Lu da Magalu, aliás, já é considerada um case de sucesso de branded content, por ter aumentado o engajamento entre a marca e o público.
O sistema de chatbot por trás da Lu foi desenvolvido principalmente para atender os clientes no pós-venda. Ele aprende de forma autônoma como entender a linguagem natural, como gírias e até erros de português.
O aprendizado de máquina permitiu que a Magazine Luiza oferecesse atendimento de forma constante aos clientes, além de ter um sistema integrado diretamente aos dados da empresa, sem precisar de uma interface humana para a consulta.
A marca fechou 2020 com o maior faturamento de sua história: R$ 43,5 bilhões. Hoje a Magazine Luiza é a líder brasileira do varejo multicanal e do e-commerce formal.
Tendências do mercado com Machine Learning
Grandes mudanças estão em andamento no mundo do marketing, da tecnologia e das grandes corporações que buscam inovação e avanços significativos no mercado. Essas mudanças estão em grande parte relacionadas com o poder do machine learning.
Seu impacto é tão grande que 97% dos líderes acreditam que o futuro do marketing consistirá em profissionais experientes que trabalharão em colaboração com entidades de automação baseadas em aprendizagem de máquinas.
As técnicas machine learning são usadas para resolver uma série de problemas diversos, e as empresas podem beneficiar seu negócio à medida que avançamos para um mundo de dados, canais, conteúdo e contextos de convergências extremas.
Para a equipe de marketing moderna, machine learning é encontrar peças de conhecimento preditivo nos dados estruturados e não estruturados, e usá-los ao seu favor.
A capacidade de responder de forma rápida e precisa às mudanças no comportamento do cliente é a aposta do mundo de hoje.
Necessidade de se atualizar e acompanhar os avanços do mercado
Exatamente por já ser o presente e estar em praticamente todos os momentos conectados dos usuários, a área demanda capacitações constantes. É preciso buscar atualização e reconhecimento sobre os processos de machine learning a partir de cursos e treinamentos.
Uma das opções mais completas que servem a esse propósito atualmente é o curso de Introdução à Ciência de Dados da ESR.
Nele são ofertados conteúdos introdutórios que exploram desde a evolução histórica desses motores, Analytics & Big Data, além de explorarem questões éticas sobre Ciência de Dados, LGPD, machine learning e muito mais.
Outro material de pesquisa relevante é o Webinar sobre Ciência de Dados realizado pela ESR. O material surge com o intuito de permitir uma experiência de aprendizado ampla na área, para os diferentes papéis que compõem um time de Analytics, introduzindo as principais pautas que cercam a Ciência de Dados e, a partir disso, motivando o espectador a se aprofundar na temática.
Ao longo da exposição são abordadas pautas como: Conceitos Básicos de Analytics & Big Data, Estratégia e Inovação com Inteligência Artificial, Os desafios do uso de Ciência de Dados de forma Profissional e alguns casos de uso.