A evolução tecnológica é incessante e inegável: chegamos à era dos robôs! Na atualidade, o mundo dos negócios é cotidianamente influenciado por novas técnicas, métodos e ferramentas capazes de alavancar as operações e agregar competitividade à organização. É o caso, por exemplo, do machine learning.
Se você ainda não ouviu falar do termo, pare tudo o que está fazendo e leia este conteúdo até o final. Caso já tenha tido contato com a expressão, leia o texto mesmo assim! No post, você entenderá melhor o que é machine learning e conhecerá a importância do método no ambiente de negócios, sabendo como ele é aplicado nas empresas contemporâneas. Preparado? Vamos lá!
O que é machine learning e por que ele é importante?
Conceitualmente, o machine learning se refere a um conjunto de regras que viabiliza que computadores possam trabalhar de forma autônoma, tomando decisões amparadas em dados.
Esse redesenho suprime as programações que restringem a máquina à execução de uma tarefa específica, abrindo um amplo (e promissor) horizonte de desenvolvimento.
Basicamente, a premissa do machine learning é a de permitir que as máquinas conectadas encontrem insights, conexões e padrões que, a princípio, não saltem aos olhos dos funcionários. A velocidade do processamento também é uma característica diferencial, uma vez que nenhum analista humano seria capaz de acompanhar a agilidade da máquina.
O machine learning, portanto, desponta como um recurso altamente valioso ao crescimento das empresas modernas. A partir de sua aplicação, abre-se inúmeras possibilidades para alavancar operações, aprofundar análises, automatizar rotinas e minimizar custos.
Diante de tantas vantagens, a importância do machine learning é indiscutível. Certifique-se de avaliar com cautela as implicações positivas inerentes à adoção da ferramenta.
Como o machine learning é utilizado nas empresas modernas?
Como já foi mencionado, o machine learning ocasiona uma série de benefícios altamente competitivos. Cientes disso, as empresas modernas estão buscando aplicar as técnicas do “aprendizado de máquina” para potencializar seus resultados operacionais e produtivos. Dentre as formas de aplicação da tecnologia, vale ressaltar:
Detecção de fraudes
Trata-se da técnica que objetiva encontrar comportamentos que diferem do padrão, ou seja, aqueles que apresentam algum desvio aparente. O machine learning automatiza e agiliza o processo, sinalizando operações suspeitas.
Integração de sistemas
O machine learning permite a extração do máximo potencial dos sistemas integrados de gestão. Ao integrar as técnicas ao ERP (aliás, você já conhece o i-ERP?), por exemplo, as máquinas passam a ter condições de acompanhar a performance geral e detalhada de cada operação — com uma agilidade que nenhum gestor seria capaz de entregar.
Previsão de falhas
Ao trabalhar sobre uma vasta base de dados, a aplicação do machine learning permite que as máquinas analisem um histórico de recorrências e possibilita, por exemplo, a previsão de falhas em equipamento — favorecendo uma atuação proativa para evitá-las e/ou corrigi-las o mais rapidamente possível.
Quais são alguns dos métodos do machine learning?
A tecnologia é fantástica. No machine learning, alguns conceitos se destacam por sua capacidade disruptiva e de inovação. Alguns dos principais métodos são:
Supervised Learning (Aprendizagem Supervisionada)
Neste movimento tecnológico, o programa é configurado com base em um conjunto preestabelecido de informações. A partir disso, a máquina passa a ser capaz de tomar decisões exatas nas ocasiões em que recebe novos dados — automatizando processos de classificação, por exemplo.
Unsupervised Learning (Aprendizagem Não Supervisionada)
Ao contrário da aprendizagem supervisionada, a subcategoria não supervisionada confere autonomia ao programa, uma vez que não o restringe a uma configuração pré-selecionada. Desta forma, a máquina pode encontrar relações automáticas em um conjunto amplo de informações.
Deep Learning (Aprendizagem Profunda)
Despontando como uma das subcategorias mais proeminentes do machine learning, a aprendizagem profunda diz respeito ao esforço tecnológico concentrado em possibilitar e favorecer o estabelecimento de redes neurais. É o recurso usado, por exemplo, nos programas de tradução em tempo real, como o Google Translator.
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