Machine learning, ou aprendizado de máquina em português, é uma tecnologia que tem por objetivo a automatização da criação de modelos analíticos para que as máquinas consigam melhorar tarefas ou mesmo tomar decisões com base na análise constante de uma grande quantidade de dados, sejam eles de qualquer tipo. A partir desses dados, os computadores são capazes de encontrar padrões e estabelecer regras lógicas para o aprendizado, ou seja, a interferência humana é mínima.
Um exemplo prático da atuação do machine learning são os mecanismos de busca. Quando pesquisamos uma palavra com mais de um sentido, por exemplo a palavra “banco”, o mecanismo tem que decidir qual significado te mostrar. “Banco” pode representar a instituição financeira ou o móvel. Dessa forma, o mecanismo analisa uma série de dados para saber o que te mostrar. Se você pesquisou por uma cadeira em um intervalo anterior próximo, por exemplo, o buscador será mais tendencioso a te mostrar o móvel.
Como o machine learning funciona
Quando falamos dos algoritmos que envolvem o machine learning, percebemos diferenças em relação aos algoritmos tradicionais. No modelo tradicional, o programador cria um conjunto de regras responsáveis por gerar um certo tipo de resposta com base em dados introduzidos. Já com o machine learning, o algoritmo é criado a partir dados que ainda serão introduzidos e analisados, além de suas respostas esperadas. Dessa forma, o sistema é quem cria as próprias perguntas ou regras.
Ainda, de acordo com a Berkeley, o aprendizado do algoritmo do machine learning pode ser dividido em 3 partes principais:
- Processo de decisão: os algoritmos de machine learning são utilizados, em geral, para fazer previsões ou classificações com base em dados que entram. Dessa forma, o algoritmo irá produzir uma estimativa sobre um padrão desses dados.
- Função de erro: a função de erro tem a tarefa de avaliar a previsão do modelo. Quando há exemplos conhecidos, a função pode fazer uma comparação para, assim, avaliar a precisão deste modelo.
- Processo de otimização de modelo: basicamente, o algoritmo se ajusta a um modelo específico, avaliando e otimizando seus processos até atingir um nível de precisão desejável.
Métodos de aprendizagem
Há alguns métodos de aprendizagem muito utilizados:
Aprendizado supervisionado
Nesse modelo, o algoritmo trabalha com modelos de entrada e de saída como exemplo (dados rotulados). A partir desses modelos, ele compara as saídas reais com as do modelo para encontrar possíveis erros. Dessa forma, ele consegue melhorar seus resultados finais.
Aprendizado não supervisionado
Já nesse modo, o algoritmo não sabe a “resposta certa” para a situação (dados não rotulados). Dessa forma, ele analisa os dados que entram em busca de alguma estrutura de ação. Esse tipo de aprendizado é muito utilizado em pesquisas exploratórias em dados.
Aprendizado semi supervisionado
Esse é um modelo que normalmente pode ser utilizado nos mesmos casos que o aprendizado supervisionado. Ele é preferível quando os dados rotulados são muito caros ou difíceis de se adquirir. O modelo normalmente é composto por uma pequena quantidade de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados.
Aprendizado por reforço
Esse modo é comumente utilizado para ensinar o algoritmo a realizar processos com vários passos e em que há regras bem claras. Assim, ele trabalha a partir da tentativa e erro, verificando quais ações geram os melhores resultados.
Inteligência artificial x machine learning x deep learning
Para entender melhor o que é machine learning, é fundamental diferenciar alguns conceitos e suas diferenças. Muitas pessoas acabam confundindo machine learning com inteligência artificial ou mesmo com deep learning. No entanto, os três termos, apesar de estarem presentes na mesma área, significam partes diferentes deste “espaço”.
A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia que tem como objetivo que os softwares tomem decisões de forma autônoma e com base em dados. De forma simplista, a partir da IA, os mecanismos computacionais se baseiam no comportamento humano para resolver problemas.
Já o machine learning é uma das tecnologias utilizadas na inteligência artificial. Ele não chega a ser a mesma coisa que inteligência artificial pois essa tecnologia se utiliza de muitos outros mecanismos. O machine learning, portanto, é uma das técnicas utilizadas pela inteligência artificial para alcançar o aprendizado autônomo dos algoritmos, mas ele não é a única técnica à disposição.
Por fim, o deep learning é um dos recursos do machine learning. Ou seja, ele faz parte da tecnologia, mas os dois não são sinônimos. Ele é um modo de aprendizado que incorpora redes neurais em camadas sucessivas para, assim, aprender com esses dados de maneira interativa.
Contexto histórico
O conceito de machine learning foi usado pela primeira vez nos anos 50, pelo cientista da computação Arthur Lee Samuel. Ele foi o responsável pela criação de um software chamado Game of Checkers – com o objetivo de automatizar as jogadas em um jogo de damas.
Já nos anos 60, o escritor e cientista da computação, Joseph Weizenbaum, criou um software conhecido como ELIZA. Esse software era baseado em uma conversa com um psicólogo, em que ele formulava novas perguntas com base na resposta anterior.
Entretanto, foi somente com o advento da internet que o machine learning pôde tomar mais forma, uma vez que a quantidade exorbitante de dados criados e disponíveis precisavam ser organizados de alguma forma – um dos pilares do machine learning é analisar dados em busca de padrões, o que contribui muito para a sua organização.
Como o machine learning pode impactar a sua empresa
O uso do machine learning pode trazer muitos impactos para o seu negócio, muitos positivos e alguns negativos. Por isso, separamos algumas das principais vantagens e desvantagens do seu uso dentro da sua empresa:
Vantagens:
Simplifica o marketing de produtos e auxilia em previsões de vendas precisas
Com o uso de machine learning, as empresas conseguem promover melhor seus produtos e fazer previsões de vendas mais precisas. Isso acontece pois com o machine learning é possível consumir virtualmente uma quantidade ilimitada de dados – que podem ser usados constantemente para melhorar suas estratégias de marketing e vendas.
Além disso, o machine learning pode processar e identificar os dados relevantes mais rapidamente. Logo, sua empresa pode implementar as ações adequadas no momento certo.
Por fim, o machine learning permite que a empresa analise o comportamento prévio do cliente. Assim, é possível agir e tomar as melhores decisões com base nas informações captadas.
Facilita previsões médicas e diagnósticos precisos
Através do uso do machine learning, é possível analisar dados anteriores de pacientes anônimos. Com as informações colhidas, o aprendizado de máquina ajuda a identificar pacientes de alto risco, fazer diagnósticos muito precisos e recomendar as melhores medicações e tratamentos, ou seja, a tecnologia permite que o paciente receba o melhor tratamento com custos mínimos.
Simplifica a documentação que consome muito tempo na entrada de dados
A duplicação de dados, erros e imprecisões são alguns dos maiores problemas enfrentados pelas organizações que investem em automação. Entretanto, isso pode ser minimizado através da criação de modelos preditivos e algoritmos de machine learning. Logo, as máquinas ficam responsáveis por resolver uma grande parte do problema, liberando recursos que podem ser investidos em outras áreas.
Melhora a precisão dos modelos e regras financeiras
Com o uso do machine learning, o setor financeiro consegue alcançar melhorias no gerenciamento de portfólio, na negociação algorítmica, na realização de empréstimos e na detecção de fraudes. Ele também facilita o acompanhamento de dados para avaliação contínua em busca de anomalias.
Aumenta a eficiência da manutenção preditiva na indústria de manufatura
Na manufatura, é comum encontrar planos de manutenção preventiva e preditiva. No entanto, o uso de machine learning irá ajudar na criação de planos de manutenção preditiva altamente eficientes. Ao seguir esses planos, o risco de falhas inesperadas de produção será muito reduzido, contribuindo para a economia de recursos e melhoria da qualidade da entrega.
Recomendar o melhor produto
A recomendação do produto certo é essencial para qualquer estratégia de marketing e vendas. O machine learning atua processando dados anteriores de compra e comportamento dos seus clientes. O algoritmo, então, identificará padrões ocultos entre os itens e os agrupará em clusters – processo conhecido como aprendizado não supervisionado. Dessa forma, ele pode analisar quais produtos no seu estoque irão despertar maior interesse no seu cliente.
Desvantagens:
Aquisição de dados
Uma das partes mais complicadas do machine learning é adquirir os dados necessários para análise. Para começar, os dados podem ser extremamente caros. Além disso, durante sua análise é possível que você encontre diversos bugs ou informações incorretas. Dependendo da quantidade de erros, os modelos podem acabar apresentando, inclusive, uma baixa precisão.
Altamente sujeito a erros
Como já dito, é muito comum que os dados apresentem bugs ou informações incorretas. Também é possível que os dados sejam inapropriados para o que se está analisando. Esse cenário faz com que os resultados finais possam facilmente apresentar erros inesperados.
Seleção de algoritmos
Se o aprendizado apresentar qualquer problema, será preciso encontrar o algoritmo que melhor o resolva – o que apresenta maior precisão. Para encontrá-lo será necessário testar vários modelos, com tipos diferentes de algoritmos, de forma manual. Essa é uma tarefa tediosa e que pode demorar muito tempo.
Consumo de tempo
Os modelos são capazes de processar uma quantidade exorbitante de dados. Contudo, quanto mais informações para processar, mais tempo e recursos o processo irá requisitar.
Desafios do machine learning
Com o avanço exponencial de tecnologias como machine learning, surgiram muitos pontos éticos e desafios a serem superados. Separamos alguns dos principais desafios éticos a serem superados nessa tecnologia.
Singularidade tecnológica
Muitos debates surgiram a respeito da possibilidade de a inteligência das máquinas superar a inteligência humana. Isso ainda não está tão iminente de acontecer em nossa sociedade, mas ainda sim atrai várias discussões.
Além disso, quando falamos de máquinas totalmente autônomas, entramos em algumas questões complicadas. Por exemplo, a criação de carros autônomos tende a aumentar muito a segurança dos ocupantes do veículo, mas não podemos esperar que esses carros nunca sofram acidentes. Entretanto, no caso de uma intercorrência, quem seria o responsável? Essa é apenas uma das questões ainda sem respostas geradas pelo crescimento desse tipo de tecnologia.
Impacto no mercado de trabalho
Uma das questões mais discutidas quando falamos de novas tecnologias é o seu impacto nos empregos disponíveis no mercado. Entretanto, essa questão deveria ser vista por outro ângulo. Assim como alguns cargos deixam de existir, as mudanças trazem ao mercado novos cargos em outras áreas.
Privacidade
Outra questão importante envolvendo análise de dados de qualquer espécie é a privacidade dos dados do usuário. Como garantir a segurança, a privacidade e a proteção dos dados dos usuários é uma questão muito popular. Muitos países já estão agindo em relação a isso, como por exemplo a legislação GDPR de 2016 criada para proteger os dados pessoais de pessoas da União Europeia. Outro exemplo é a política desenvolvida nos Estados Unidos, California Consumer Privacy Act (CCPA), que obriga as empresas a informar os consumidores sobre a coleta dos dados.
Cases de machine learning
A tecnologia que envolve o machine learning está crescendo dentro das empresas. Vemos cada vez mais casos de negócios que utilizam com sucesso o aprendizado através de dados.
Merck
O Merck, empresa da área da saúde, tinha como objetivo se tornar uma empresa global, operando em mercados pelo mundo afora. Entretanto, os dados coletados pelo EPR e pelos sistemas de centrais de fabricação e controle de estoque requeriam muito esforço dos engenheiros da empresa para serem processados e gerar insights.
Assim, para suprir essa demanda, surgiu o MANTIS (Manufacturing and Analytics Intelligence), um sistema de armazenamento capaz de processar dados em sistemas estruturados e não-estruturados. Com ele, analistas não técnicos eram capazes de ver as informações de forma simplificada, enquanto os analistas técnicos tinham acesso a uma versão mais robusta e complexa da ferramenta. O MANTIS contribuiu, em uma análise mais prática, para uma redução de 30% no tempo médio das entregas e de 50% no custo médio de estoque.
Bechel
A empresa foi responsável por grandes construções, como o Canal da Mancha. Com seu crescimento, a organização iniciou o processo de analisar dados de posse da empresa para gerar insights importantes. A empresa construiu um data center notável, com um data lake de aproximadamente 5 petabytes. A Bechel usou tecnologias como o reconhecimento facial e de processamento de linguagem natural para analisar declarações, contratos e outras informações possíveis. A partir dessas análises, estimativas que levariam semanas, passaram a tomar apenas algumas horas para serem realizadas, alcançando, assim, maior produtividade.
Como implementar o machine learning
Como mostramos aqui, o uso do machine learning pode impactar profundamente a sua empresa. Pensando nisso, separamos alguns passos simples para te ajudar a implementar a tecnologia dentro da sua organização.
- Definindo o problema: esse é o passo mais importante antes de implementar qualquer tipo de sistema na sua empresa. É fundamental avaliar e entender as vantagens e desvantagens da implementação para o seu negócio, além de entender a importância de manter constante vigilância nesses sistemas durante e depois da implementação.
- Entendendo o consumo: esse é o momento em que avaliamos de que maneira esse modelo precisará atuar para atender às demandas do seu negócio. Perguntas como quantas vezes o machine learning será aplicado e se os dados serão introduzidos ou serão em tempo real devem ser feitas nesse momento.
- Encontrando os dados: os algoritmos aprendem com dados. Por isso, é importante escolher qual tipo de dado será utilizado, procurando o que melhor atenderá às necessidades do negócio.
- Preparando os dados: como já dito no texto, os dados utilizados para aprendizado muitas vezes são cheios de erros, informações incorretas ou duplicações. Por isso, limpar a sua base de dados, garantindo que ela esteja sem erros é fundamental para uma análise bem feita. Também, durante o processo, é essencial incluir um reforço de segurança e autenticação, além de gerir a autorização dos dados.
- Treinando os algoritmos: nesse momento, os dados limpos e processados são utilizados para o aprendizado do seu algoritmo.
- Testando e verificando as possibilidades: após treinar o algoritmo, é necessário testá-lo para saber se ele realmente chega aos melhores padrões. Nesse passo, devemos expor o algoritmo a diversos tipos de testes, com diversas características.
- Consumindo o modelo: assim que finalizada a etapa de testes, seu algoritmo está pronto para ser implementado.
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