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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 atualização em 13 julho 2021

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 utilizam machine learning conseguem maior eficiência na análise de dados e 35% passam a fazer a análise de dados com mais rapidez.

E é importante lembrar que a retenção de clientes é 14% maior entre as empresas que investem em big data e analytics. Logo, ao aplicar o machine learning sua empresa tem como potencial consequência a capacidade de melhorar os resultados de retenção e fidelização de clientes. 

Considerando que é de 5 a 25 vezes mais caro adquirir um novo cliente do que manter um cliente atual, o investimento feito em tecnologia, com leva resultados significativos para diversas áreas da empresa, incluindo, vendas e finanças.  

Mas essas são apenas algumas das respostas para a pergunta: para que serve 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 de machine learning:

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

Além disso, vamos mostrar também as diferenças entre inteligência 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. O machine learning é um tipo de tecnologia que faz parte da Inteligência Artificial e que oferece aos sistemas a capacidade de aprendizagem, a partir do contato com dados e experiências. 

Quando dotado da tecnologia de machine learning, um sistema passa a ser capaz de identificar padrões, oferecer respostas e tomar decisões com o mínimo de participação humana.

Resumidamente, estamos falando de uma vertente da Inteligência Artificial, que torna um sistema capaz de aprender, simulando essa capacidade humana, e aplicando no uso de sistemas computacionais. 

Logo, a partir de experiências ou inserções de dados, uma máquina é capaz de aprender, por exemplo, qual resposta é mais indicada oferecer a um cliente de uma empresa, quando o mesmo solicita determinado suporte. Essa é uma aplicação do machine learning no atendimento ao cliente. 

Na prática, o machine learning é uma tecnologia que permite que um sistema:

  • faça o processamento de dados,
  • aprenda como se comportar
  • aprenda quais respostas dar a comandos específicos.

O comportamento do sistema é determinado de acordo com sua própria experiência, de maneira autônoma. Isso quer dizer que o sistema não depende de um profissional humano operando suas funções para que ele possa agir.

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, o sistema consegue:

  • reconhecer e analisar dados, 
  • identificar padrões,
  • tomar decisões.

Inteligência artificial e machine learning são termos que podem parecer ficção científica, mas fato é que já são uma realidade no seu dia a dia e também podem passar a ser realidade dentro da sua empresa. 

Inteligência artificial e machine learning: qual é a diferença?

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

O machine learning funciona 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. 

Entretanto, deep learning é um tipo de machine learning avançado, que inclui reconhecimento de fala e, até mesmo, previsões. 

No deep learning o computador é treinado para aprender sozinho, por meio da identificação de padrões em várias camadas, e a partir da configuração de parâmetros básicos sobre os dados que devem ser utilizados.

A principal diferença entre o que é machine learning e o que é deep learning reside no fato de que o deep learning é utilizado para ações mais complexas, como reconhecimento de:

  • objetos em imagens, 
  • palavras em sons,
  • traduções simultâneas.

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

A Alexa (assistente virtual desenvolvida pela Amazon) e a Siri (assistente virtual desenvolvida pela Apple), por exemplo, são exemplos de aplicação de deep learning capazes de reconhecer padrões de voz e fala. 

Já os carros autônomos são beneficiados pelos recursos de reconhecimento de imagem através do uso de câmeras com tecnologia 360º.

Leia também: Machine learning e deep learning: por um autoatendimento ao cliente mais inteligente

Tipos de machine learning

Entendendo o que é machine learning é preciso avançar para a compreensão de que existe mais de um tipo de machine learning, ou seja, mais de uma forma de dotar uma máquina da capacidade de aprender. 

Na verdade, existem basicamente 4 tipos de machine learning, falamos sobre cada um deles, a seguir!

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 são 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.

Para que serve machine learning? Onde 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.

Recomendações

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.

Chatbots

Outra forma de utilizar o machine learning é nos chatbots para atendimento aos clientes. 

Chatbots é um tipo de programa de computador capaz de responder a interações de usuários humanos, como clientes, por exemplo. 

Para seu funcionamento, o chatbot funciona deve ser integrado a aplicativos de mensagem (como chats do seu site, WhatsApp, Messenger e outros). A partir disso, ele permite que a sua empresa converse com o seu cliente sem precisar que um atendente humano realmente esteja “do outro lado”. 

Por meio de tecnologias como machine learning, linguagem natural e inteligência artificial, os chatbots permitem oferecer um atendimento personalizado, rápido e eficiente.

No chatbot para atendimento, 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.

Sobre esse assunto leia mais em Chatbot para empresas: o que é e como essa ferramenta pode ajudar o seu negócio?”. 

Outras formas de usar o exemplos de machine learning e deep learning no atendimetno da sua empresa são:

  • assistentes virtuais,
  • criação de conteúdo,
  • análise preditiva, 
  • autoatendimento, e mais. 

Otimização de campanhas de marketing

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

Com todos os dados coletados em ferramentas dotadas de machine learning sua empresa é capaz de usar informações relevantes para gerar estratégias muito mais assertiva como:

  • definir perfis de clientes que compram mais e aproveitam melhor suas soluções,
  • estabelecer padrões de consumo, 
  • avaliar os tipos de conteúdo mais buscados, 
  • entender as etapas da jornada do consumidor, 
  • identificar leads qualificadas, 
  • criar anúncios online e alcançar o seu público ideal, 
  • pontuar leads da base de e-mails, e mais. 

A partir do uso do machine learning no marketing é possível, em suma, trabalhar com a segmentação de clientes e a personalização da comunicação, lidando com milhares de dados de maneira simples. 

Detectar fraudes

Você já deve ter ouvido falar em sistemas anti-fraude. om tudo cada vez mais digital a segurança virtual também vem sendo uma prioridade em todos os tipos de negócios, desde bancos e operadoras de cartões de crédito até lojas virtuais em início de operação. 

Os sistemas antifraude usam learn machine para detectar e combater suspeitos, evitando problemas e garantindo a segurança de clientes e empresas digitais e físicas.

Ferramentas que ampliam IA e machine learning

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.

O software de atendimento ao cliente da Zendesk é uma ferramenta completa que engloba automação e bots com IA para obter o contexto necessário dos clientes e oferecer a melhor experiência a seus consumidores. 

Além disso, o sistema oferece ainda recursos para otimizar toda a parte de atendimento ao cliente. Entre os recursos oferecidos estão: 

  • Integração de diversos canais de atendimento como mensagens, chat em tempo real, email ou voz.
  • Espaço de trabalho do agente unificado para facilitar o monitoramento, a priorização e as respostas aos clientes.
  • Central de ajuda e um fórum da comunidade integrados que podem ser criados para oferecer melhor atendimento ao cliente,
  • Ferramenta de colaboração, que conecta parceiros internos e externos, facilitando o trabalho dos atendentes,
  • Criação, gestão e disponibilização de uma base de conhecimento inteligente para melhorar o autoatendimento dos clientes e capacitar a equipe, e mais.  

Ficou curioso? Então, entre em contato com a Zendesk e descubra o que podemos fazer para te ajudar a melhorar a experiência do cliente por meio do machine learning e outras tecnologias.

Software de suporte ao cliente

O software de suporte ao cliente da Zendesk é fácil de usar e oferece uma melhor experiência de atendimento.