Hoje em dia, são raras as transações que não envolvem Machine Learning. Mesmo que não saibamos, usamos essa tecnologia de inteligência artificial em nosso dia a dia. O aprendizado da máquina é usado como peça fundamental para as estratégias de negócios, com o objetivo de aumentar a produtividade.
Machine Learning
É um dos ramos da inteligência artificial que trabalha com sistemas que aprendem a partir de dados e otimizam processos para melhorar o desempenho da tecnologia usada em diversas áreas e segmentos, buscando realizar bem um objetivo.
A antecipação de cenários, como na indústria, é um bom exemplo do uso dessa tecnologia. Já falamos desse assunto no post “Como a IA pode prever falhas nas indústrias com a manutenção preditiva“.
Quem vai explicar melhor essa tecnologia, vantagens e como ela funciona é o especialista em IA & Data Science do Grupo Portfolio, Thiago Bluhm.
Grupo Portfolio: Qual a diferença entre Inteligência Artificial e Machine Learning?
Thiago Bluhm: Na realidade, não há diferença, pois Machine Learning é um dos ramos da Inteligência Artificial (IA). Muitas pessoas hoje falam em IA, mas se referem à IA Gerativa. Nesse sentido, existe uma certa desinformação generalizada que leva as pessoas a acreditar que Machine Learning é algo alheio ao universo da IA.
Grupo Portfolio: Sabemos que o Machine Learning, ou aprendizado da máquina, serve para transformar dados em ações inteligentes. Quais as vantagens de usá-lo?
Thiago Bluhm: Machine Learning é uma metodologia que vem há bastante tempo sendo utilizada por cientistas de dados, estatísticos, economistas, atuários etc. Esse ramo da Inteligência Artificial traz poderosos artifícios para previsão de resultados, valores de imóveis, classificações de condição de funcionamento de uma máquina para dizer se está funcionando ou não, contagem de pessoas em uma fila, entre muitos outros exemplos que poderíamos dar aqui. A grande vantagem do Machine Learning vem da sua simplicidade para resolver problemas complexos, e que, ao mesmo tempo, não exigem grande poder computacional nem placas gráficas, as famosas GPUs, para processarmos os modelos. Uma grande vantagem de utilizar o ML é que ele oferece um alto grau do que chamamos no meio científico de “explainability”, ou explicabilidade, que, de uma maneira bem simples, informa como os dados influenciam mais ou menos os resultados e como podemos tirar proveito disso para a tomada de decisão.
Grupo Portfolio: Como funciona o Machine Learning?
Thiago Bluhm: Machine Learning é um algoritmo computacional que, ao ser devidamente configurado e treinado, é capaz de executar tarefas de modo automático e inferir resultados previamente definidos, para que aqueles que o utilizam possam tomar decisões mais precisas e com um grau de confiança mais assertivo do que o simples achismo.
Grupo Portfolio: Quais ações podem ser otimizadas no dia a dia das empresas com o Machine Learning?
Thiago Bluhm: Eu diria que uma das principais aplicações do ML é a classificação, pois ele surge da necessidade de, a partir de dados “imputados” ou selecionados, declarar se um determinado cliente que está solicitando um empréstimo é uma pessoa com a qual a empresa pode confiar ou não, ou seja, se este cliente vai cumprir com o acordo de empréstimo.
Grupo Portfolio: Em quais setores podemos usar essa tecnologia?
Thiago Bluhm: Acredito que nem a própria IA consegue responder, rs. Mas, para não ficarmos sem resposta, eu diria que todos os setores, independentemente do nicho de mercado, podem tirar proveito dessa tecnologia, diretamente em menor ou maior escala.
Grupo Portfolio: Quais as tendências dessa área?
Thiago Bluhm: Machine Learning ainda é uma área de grande atuação de profissionais e isso, a meu ver, perdurará por bastante tempo. Existe, na verdade, uma falta de desinformação sobre o uso do ML, pois alguns profissionais, seja por imperícia, negligência ou má-fé, acabam usando outros recursos de IA, como uma Deep Learning, para resolver problemas que um ML poderia resolver perfeitamente, sem exigir muito computacionalmente e, ainda por cima, com um alto grau de explicabilidade.
Conclusão
O Machine Learning pode e deve ser usado no dia a dia das empresas para automatizar fluxos, identificar problemas antes que eles aconteçam e desenvolver padrões que melhorem processos, além de ajudar na proteção de dados e na tomada de decisões.
Uma das grandes vantagens é a simplicidade com que resolve problemas complexos sem precisar utilizar um grande poder computacional.
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