Machine Learning: o que você precisa saber

Em tradução do inglês, Machine Learning significa “aprendizado de máquina”, termo usado para definir a capacidade que um equipamento tem de analisar dados para automatizar modelos analíticos.

Ou seja, um conceito que pode ser considerado uma vertente da Inteligência Artificial (IA), já que induz a máquina a “tomar decisões” a partir da lógica de um raciocínio que remete ao pensamento humano.

Mas, como isso é possível? Entenda como o Machine Learning funciona!

A ideia principal do Machine Learning é que um equipamento consiga identificar padrões sem (ou com o mínimo) de intervenção humana e produza resultados confiáveis a partir da interpretação desses dados, mesmo nos casos em que surjam novas informações.

Apesar da percepção de algo que só aconteceria em filmes de ficção científica, esse tipo de aprendizado em máquinas tem sua base em um conceito conhecido por todos: as ciências exatas. O que faz um equipamento “responder” são os algoritmos, outro termo que parece “novo” mas que já estava presente quando os primeiros computadores foram criados.

Vamos entender melhor? Continue a leitura!

Machine Learning: Como tudo começou?

A origem do Machine Learning remonta à década de 1950, quando os computadores começaram a ser desenvolvidos. Considerado um precursor da informática, Alan Turing realizou os primeiros testes para analisar o poder analítico dessas máquinas.

Na época, ele percebeu que os computadores conseguiam repetir sequências de comandos, algo já esperado na tecnologia. Um pouco mais tarde, outro cientista norte-americano chamado Arthur Lee Samuel utilizou essa descoberta de Turing como uma referência e criou um software que tinha o “aprender” como principal habilidade.

A base da criação era um jogo de damas (virtual, é claro), no qual o sistema melhorava sua performance conforme as partidas evoluíam. O cientista percebeu que a máquina se especializou e aprendeu movimentos, criando novas estratégias para o jogo a partir do histórico que já tinha no seu banco de dados. Ou seja, ficava cada vez mais difícil ganhar do computador.

Com essa descoberta, Samuel passou a utilizar o termo Machine Learning a partir de 1959. Desde então, a tecnologia evoluiu - assim como a quantidade e a complexidade dos dados analisados pelos computadores. Com isso, novas ferramentas e conceitos também surgiram, como a própria IA, o Big Data, Internet das Coisas (IoT), entre outros.

Como o Machine Learning funciona?

Se você chegou até aqui, pode até ter a impressão que essa pergunta já foi respondida, mas é preciso entender que ainda existem abordagens diferenciadas de acordo com cada objetivo.

Para isso, vamos começar pelos algoritmos, que são a base de funcionamento do Machine Learning e tudo que envolve Inteligência Artificial. Eles podem ser definidos como uma sequência de regras e operações que resultam em um determinado resultado a partir do cruzamento de um conjunto de dados.

Para que isso aconteça, os algoritmos passam por métodos que dividem quatro abordagens: supervisionada, não supervisionada, semissupervisionado e por reforço.

1- Supervisionada: quando o equipamento recebe dados que contém a resposta “correta” e o aprendizado do algoritmo acontece de forma automática. É o mais utilizado para antecipar resultados onde se pode ter uma previsibilidade de resposta, como nos formulários de atendimento de telemedicina - no qual, os softwares podem antecipar os sintomas relacionados a certos diagnósticos.

2- Não supervisionada: os dados não são rotulados, de forma que as variáveis se tornam imprevisíveis. Uma abordagem mais avançada, que exige que a máquina encontre padrões para aprimorar seus resultados conforme o uso.

Para isso, a máquina usa de três técnicas para identificar as possíveis relações entre os dados:

• Agrupamento: busca similaridade entre as informações e divide grupos de dados de acordo com a sua semelhança. É bastante utilizado na criação de personas por classificação de riscos em um plano de saúde, por exemplo;
• Associação: encontra uma sequência e identifica padrões a partir da combinação de dois ou mais dados. Um exemplo é a recomendação de novos produtos para compra em um e-commerce de acordo com o histórico do usuário;
• Redução de dimensão: elimina os dados aleatórios e foca nas variáveis mais consistentes. É a técnica utilizada em planos de gerenciamento de riscos, por exemplo, quando a máquina descarta os resultados menos prováveis.

3- Semissupervisionado: Assim como o seu próprio nome sugere, essa abordagem é uma forma híbrida dos dois citados anteriormente. Normalmente, o modelo semissupervisionado é utilizado quando há um grande volume de dados, mas apenas uma parte possui os rótulos para um aprendizado supervisionado.

Nesses casos, os algoritmos tentam encontrar um padrão com a combinação das informações. Um exemplo prático dessa abordagem é o reconhecimento facial de uma pessoa pela câmera do smartphone para evitar fraudes.

4- Por reforço: neste método, o Machine Learning acontece por um sistema de tentativas, no qual aprende o que é “erro” e “acerto”. Para isso, baseia-se em três variáveis: o agente (a máquina), o meio (lugar onde o agente atua) e as ações (atividades do agente).

Um exemplo é o jogo de quebra-cabeças. O objetivo é combinar as peças de forma correta. Cada vez que uma peça é encaixada no lugar certo, a máquina entende que aquele movimento é “acerto”. Em associações erradas, ela aprende o “erro”. Assim, ela desenvolve seus padrões pelo reforço da ação, seja negativa ou positiva, e passa a encontrar uma melhor estratégia com o tempo.

Por que é importante entender o Machine Learning?

A tecnologia nunca esteve tão presente em nosso dia a dia, mas é no conceito de indústria 4.0 que o Machine Learning se destaca. Afinal, trata-se de uma era de automação no setor de serviços que - aliado ao uso de Inteligência Artificial, Big Data e Internet das Coisas - possibilitou um salto de produtividade em todo o mundo.

Com isso, o uso de Machine Learning tornou os processos nas fábricas mais inteligentes, com máquinas que aprimoram seus resultados por conta própria. Já no setor de serviços, os bots (robôs, em inglês) substituem os humanos no atendimento a clientes de forma cada vez mais personalizada e sofisticada.

Um exemplo é o mercado de seguros, que utiliza a Inteligência Artificial para criar novos produtos, melhorar a experiência do usuário, mapear novos perfis de riscos e automatizar processos. Com isso, todos os processos de contratação e captação de dados ficam mais rápidos e precisos.

E esses são apenas  exemplos de como a tecnologia vai se aprimorar cada vez mais, já que estamos falando de máquinas que “aprendem” de forma rápida e são capazes de facilitar processos que, atualmente, são impossíveis para um humano.

Afinal, por mais dedicado que o homem seja em determinada tarefa, atualmente vivemos um cenário no qual a produção e transmissão de dados chega a uma velocidade e números imensuráveis. Sem o Machine Learning, não seria possível viabilizar os avanços tecnológicos que vemos e utilizamos hoje, muitas vezes em tempo real.

E o mais interessante: talvez nem estejamos tão perto de alcançar o “máximo” que o avanço tecnológico tem a oferecer. Existe uma quantidade enorme de dados que ainda são desperdiçados pelos mais diversos motivos.

Por isso, o aprimoramento do Machine Learning se torna fundamental, para que as máquinas consigam aprender (cada vez mais) por contra própria e utilizar essas informações de forma inteligente. Consequentemente, os resultados serão mais precisos, rápidos e com riscos muito menores, mesmo em grande escala.

Quais as vantagens de usar Machine Learning?

Agora que você já entende o que é, como funciona e qual a importância do Machine Learning, chegou a hora de saber as vantagens da aplicação do conceito em uma rotina empresarial, por exemplo.

• Melhorias contínuas e resultados assertivos

Com o Machine Learning, sempre haverá uma garantia de respostas mais “assertivas” com o passar do tempo, o que garante uma evolução permanente. A tecnologia é capaz de coletar os dados, reconhecer os padrões nos resultados que já encontrou no passo e refinar seu processo de interpretação, sem a necessidade de novas interferências humanas.

• Processamento de dados ilimitados

Já citamos que a velocidade na produção de dados atualmente é algo imensurável, algo impossível de ser processado de forma manual. Por isso, o uso de Machine Learning torna esse processamento mais ágil e o combina ainda com a análise e interpretação.

Esse benefício é fundamental para que as organizações consigam melhorar o atendimento aos seus clientes a partir de insights que as máquinas podem trazer. Afinal, todo o histórico de informações relacionados aos hábitos dos consumidores formam uma base de dados valiosa para fomentar uma experiência mais prazerosa de compra, por exemplo.

• Eficiência operacional

Independente do porte da empresa, um desejo comum é obter maior eficiência operacional. Isso significa aumentar a produtividade e reduzir custos no processo. Com o Machine Learning, essa missão fica muito mais fácil!

Um exemplo é a automatização de tarefas burocráticas, para aumentar a velocidade e minimizar os erros humanos. Assim, os colaboradores podem se dedicar às demandas que exijam um poder de tomada de decisão maior e deixar os processos repetitivos para as máquinas.

Além disso, o Machine Learning é capaz de antecipar problemas e suas consequências - como a manutenção de equipamentos importantes, por exemplo - o que economiza tempo e dinheiro da gestão.

• Velocidade e adaptabilidade

A capacidade de processar uma quantidade ilimitada de dados já é uma vantagem impressionante do Machine Learning. Mas, o melhor é que a tecnologia consegue fazer isso de forma tão rápida que, em alguns casos, chega a ser em tempo real.

Com isso, as empresas podem ter acesso a dados importantes e usarem essa informação para uma resposta personalizada, dentro de um curto espaço de tempo. Mas isso também exige um alto poder adaptabilidade das organizações, que precisam se ajustar para as variáveis que podem surgir.

Por isso, é fundamental contar com uma tecnologia que permita processar os dados e apresentar os insights desejados, mas que não exclui a necessidade de lidar com questões internas e intercorrências externas, como uma crise econômica. Esse tipo de mudança pode forçar uma readequação das estratégias iniciais.

Caren: usando dados para transformar vidas

Com expertise no mercado de tecnologia em saúde, a Caren foi projetada para apoiar o trabalho diário de enfermeiras, médicos e subscritores. Nesse sentido, os algoritmos e o uso de Machine Learning contribuem para que as equipes identifiquem e prevejam estados de saúde através de dados reais.

Health Tech ou Insurtech, inteligência artificial, Big Data, segurança de dados e LGPD são alguns dos pontos de atuação da Caren. Nossa tecnologia de tomada de decisão baseada em nuvem pode ser facilmente escalada para atender diferentes demandas do mercado.

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