Como sua empresa pode se beneficiar com Machine Learning e Deep Learning

Dois conceitos em alta, Machine Learning e Deep Learning estão revolucionando a capacidade de analisar dados das empresas

Não é de hoje que negócios utilizam técnicas para extrair insights e tendências dos dados, mas a prática avançou muito com a nova onda de tecnologias e métodos ligados à Inteligência Artificial (IA) como Machine Learning e Deep Learning. Um avanço, diga-se de passagem, alimentado por nossa entrada na era do Big Data e da transformação digital, que trouxe o uso de ferramentas cada vez mais inteligentes e sofisticadas à estratégia das organizações.

Do BI para o Analytics e daí para a análise preditiva, potencializada por técnicas de IA, a capacidade das empresas de extrair valor real dos dados é cada vez maior. Não à toa, o interesse por termos como Machine Learning e Deep Learning é cada vez maior em grandes motores de busca como o Google. Neste artigo, falaremos sobre esse tipo de tecnologia e como empresas podem se beneficiar dele.

Machine Learning e Deep Learning: entenda seus conceitos

Antes de falarmos sobre os benefícios da nova abordagem, é importante esclarecermos o que é Machine Learning e o que é Deep Learning, dois conceitos relacionados.

Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina) é a área da ciência da computação que busca dar aos computadores a habilidade de analisar informações (dados, imagens, etc) e aprender com elas, de modo que possam realizar tarefas baseados na experiência. É um campo da Inteligência Artificial que evolui exponencialmente, impulsionado por algoritmos e métodos analíticos (matemáticos) cada vez mais sofisticados, e pela crescente performance dos computadores.

Já Deep Learning (ou aprendizado profundo), é um método de Machine Learning ainda mais avançado, que usa modelos de aprendizado baseados em Redes Neurais Artificiais. Este método procura imitar o funcionamento do cérebro humano e suas redes de neurônios, e traz como grande avanço o fato de ser escalável, ou seja: quanto mais dados, maior sua performance. Não à toa, o fundador do projeto de Deep Learning no Google, Andrew Ng, acredita que o método é o melhor caminho para a criação de uma IA real.

Compreender a fundo Machine e Deep Learning exigiria dezenas, se não centenas de artigos como este, mas algo que pode parecer tão distante na realidade já tem inúmeras aplicações práticas no nosso dia a dia.

Quando você abre seu Facebook, por exemplo, a página que vê (sua linha do tempo) nada mais é do que uma lista de conteúdos escolhidos por algoritmos de Machine Learning e Deep Learning. Os sistemas da rede social registram e interpretam tudo que você faz no aplicativo, e com base nesses dados escolhem o que você vai ver, incluindo amigos, colegas, páginas que você segue e anúncios publicitários. Se a rede social mostrasse tudo que todos os seus contatos e páginas publicam sem esse filtro, sua timeline seria caótica.

É um bom exemplo do potencial de algoritmos de Machine Learning e Deep Learning, principalmente quando levamos em conta que o Facebook faz isso com seus mais de 2 bilhões de usuários ativos mensalmente. Sem Machine Learning, bons especialistas em dados são capazes de criar um ou dois modelos analíticos para tirar insights das informações. Sistemas analíticos com IA podem fazer milhões deles por semana. E ainda são projetados para entender e se aperfeiçoar baseados nos dados que analisam.

Como Machine Learning e outros métodos beneficiam negócios

Agora que entendemos o que é Machine Learning, Deep Learning e o potencial que têm, como exatamente negócios estão se beneficiando disso? Aplicadas em diversas áreas, esse conjunto de tecnologias expande enormemente a inteligência operacional das organizações, e as permite encontrar oportunidades e tomar decisões melhores.

No setor de serviços, já há empresas utilizando ferramentas de Machine Learning para, por exemplo, compreender todo o funcionamento de grandes edifícios comerciais. Com análise preditiva, administradores são capazes de regular sessões de manutenção e o uso da energia de forma mais eficiente. Na indústria, Machine Learning permite que gestores administrem com ainda mais eficiência toda a cadeia produtiva, ajustando de forma muitas vezes automática, toda a produção baseados em tendências e previsões extraídas dos dados.

O setor financeiro também vem utilizando o poder de Machine Learning de inúmeras formas. Com elas é possível rastrear processos de cobrança digital, definir métricas e produzir dados que otimizam a tomada de decisões. Gestores amparados por esse nível de inteligência conseguem detectar probabilidades de fraude, por exemplo, ou identificar quais clientes precisam de um contato mais direto.

Saúde, energia, governo e basicamente todos os setores da sociedade encontram utilidade em tecnologias e métodos de IA como Machine Learning e Deep Learning. Quando bem usados, podem impulsionar a gestão e o negócio como um todo, facilitando inclusive a transformação digital.

É importante notar, porém, que a inclusão do Machine Learning nas empresas não deve ser vista como uma solução “milagrosa”. Como sempre apontamos, é o uso inteligente da tecnologia que faz a diferença.

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