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Machine learning: tudo o que você precisa saber sobre a tecnologia de aprendizagem de máquina

Por Douglas da Silva, Web Content & SEO Associate, LATAM

Publicado 20 Julho 2020
Última modificação 20 Julho 2020

Machine Learning é uma tecnologia que vem ganhando força nos últimos anos, fazendo cada vez mais parte do cotidiano de pessoas e empresas.

Dentre suas vantagens, uma pesquisa do MIT mostrou que 45% das empresas que a utilizam conseguem maior eficiência na análise de dados e 35% passam a fazer a análise de dados com mais rapidez.

Mas esses são apenas alguns dos benefícios do machine learning. 

Neste artigo, você vai aprender o que é machine learning, em que aspectos é possível tirar o melhor proveito desse recursos tecnológico e também seus 4 diferentes tipos:

  1. Aprendizado supervisionado
  2. Aprendizado não-supervisionado
  3. Aprendizado semi-supervisionado
  4. Aprendizado por reforço

Além disso, vamos mostrar também as diferenças entre inteligiência artificial, machine learning e deep learning.

Leia também: Como melhorar a experiência do cliente usando Machine Learning

O que é machine learning?

A livre tradução de machine learning significa aprendizagem de máquina. Trata-se de uma tecnologia que permite que um sistema faça o processamento de dados e aprenda como se comportar e que respostas dar a comandos específicos.

O comportamento do sistema é determinado de acordo com sua própria experiência, de maneira autônoma. Quanto mais dados são inseridos, mais “bem treinado” e inteligente ele fica.

No machine learning, a interferência humana é mínima. As respostas do sistema não são previamente programadas; de forma independente, ele consegue reconhecer e analisar dados, identificar padrões e tomar decisões.

Inteligência artificial e machine learning

É comum as pessoas pensarem que inteligência artificial e machine learning são a mesma coisa. Mas não é bem assim.

O machine learning se dá por meio da inteligência artificial. Esta, por sua vez, se refere a um mecanismo computacional que busca simular o raciocínio humano em máquinas para solucionar problemas.

A ideia por trás da inteligência artificial é fazer o computador “pensar” como um ser humano. Para isso, os algoritmos são treinados a partir da inserção de dados.

Machine learning e deep learning

Muitas pessoas também confundem machine learning e deep learning. A principal diferença reside no fato de que o deep learning é utilizado para ações mais complexas, como reconhecimento de objetos em imagens, palavras em sons e traduções simultâneas.

Saiba mais: IA, machine learning e computação cognitiva: saiba mais

Tipos de machine learning

Existem basicamente 4 tipos de machine learning. São eles:

1. Aprendizado supervisionado

No aprendizado de máquina supervisionado, os algoritmos são treinados a partir de exemplos rotulados. O programador humano insere dados mostrando o que é “certo” e o que é “errado”.

O sistema, então, aprende a fazer comparações e a resposta que ele for dar vai ser com base nos exemplos que ele recebeu.

2. Aprendizado não-supervisionado

Já no aprendizado não supervisionado, o sistema age totalmente por si só. A ele não são colocados exemplos rotulados para que ele possa fazer comparações.

O “certo” e o “errado” não são informados ao sistema, cabendo a ele fazer a identificação de padrões e características em comum dos dados que são inseridos.

3. Aprendizado semi-supervisionado

Nesse tipo de machine learning, o sistema consegue lidar com dados rotulados ou não-rotulados. Geralmente, essa modalidade é empregada quando o custo para rotular os dados é muito elevado.

4. Aprendizado por reforço

No aprendizado por reforço, utiliza-se a lógica da “tentativa e erro”. Dessa forma, o sistema aprende quais ações as “melhores” a serem tomadas.

Ou seja, nessa modalidade, o ensinamento da máquina é feito com base na experiência. Ela, então, aprende com os próprios erros.

Onde o machine learning pode ser utilizado?

Para que você possa compreender melhor o que é o machine learning e seus diferentes tipos, separamos aqui onde essa tecnologia pode ser implementada na prática.

Um dos exemplos de machine learning pode ser observado na Netflix. Com base nos filmes e séries que o usuário assistiu recentemente ou adicionou a sua lista de favoritos, a plataforma de streaming faz recomendações de outros títulos que o talvez o usuário possa gostar.

Caso o assinante não assista a recomendação até o final ou marque como “não gostei”, o algoritmo aprende a não recomendar mais obras com a temática parecida com a que o usuário rejeitou. Aqui, o tipo de machine learning aplicado é o de reforço.

Outra forma de utilizar o machine learning é nos chatbots para atendimento aos clientes. Conforme o usuário interage com o robô conversacional, a máquina vai aprendendo sobre os gostos, preferências e linguagem adotada pelo usuário. Isso torna a experiência de atendimento mais personalizada e humanizada.

Também é um dos exemplos de machine learning o uso de aprendizado não-supervisionados para fazer segmentações do público para campanhas de marketing.

Ficou claro o que é machine learning? Agora que você já sabe tudo sobre esse assunto, que tal fazer uso dessa tecnologia na sua empresa?

Veja mais: Como melhorar a experiência do cliente usando Machine Learning

Entre as diversas soluções do Zendesk, o Chat oferece tanto o atendimento tradicional, por humanos, como também permite a integração chatbots dotados de aprendizado de máquina, para proporcionar sempre as melhores experiências para seus clientes.