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O que é machine learning? Entenda o conceito e conheça seus tipos

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

Publicado 15 Janeiro 2021
Última atualização em 15 Janeiro 2021

Machine learning é uma tecnologia que vem sendo amplamente usada pelas empresas que desejam melhorar a experiência de seus clientes e que querem aprimorar a tomada de decisão de seus gestores. 

Trata-se de uma área da ciência da computação que possibilita que as máquinas acessem dados e os interpretem, automatizando respostas a partir do big data e da inteligência artificial

Ao longo deste texto, você saberá em detalhes e de forma mais aprofundada:

O que é machine learning? 

Como trabalham os algoritmos do machine learning?

Quais são os tipos de machine learning?

O que é deep learning?

Qual a diferença entre deep learning vs machine learning?

Quando usar o machine learning?

Como o machine learning é utilizado em chatbot?

O que é machine learning?

A tradução de machine learning para o português é “aprendizado de máquina” ou “aprendizagem automática”. Seu conceito pode ser definido como a capacidade de sistemas de analisar grandes volumes de dados por si próprios, aprimorando suas performances diante de questões específicas sem demandar qualquer tipo de intervenção humana.  

Isto é, por meio da inteligência artificial do machine learning,  as máquinas são capazes de identificar padrões de dados, mesmo os mais complexos, entender a conexão entre eles e, assim, conseguem aprender e efetuar tarefas de forma automática. 

O potencial dessa tecnologia é praticamente imensurável, visto que os algoritmos do machine learning se alimentam de dados e conseguem detectar padrões, interpretá-los e, assim, não só solucionam problemas, como oferecem respostas e realizam previsões profundas e inimagináveis. 

Como trabalham os algoritmos do machine learning?

Em um método clássico e mais tradicional, a estrutura de programação cria novas regras e estabelece etapas para oferecer uma resposta após a análise de dados. Esse processo requer, na maioria das vezes, a intervenção de programadores e especialistas. 

Já os algoritmos do machine learning conseguem identificar dados, interpretá-los, aprender com eles, oferecer respostas, criar regras e perguntas conectadas e efetuar previsões certeiras. Tudo isso de forma autônoma. 

Quais são os tipos de machine learning?

O machine learning se divide em três grandes categorias, que são:

Aprendizagem supervisionada 

A aprendizagem supervisionada é uma forma de aplicação de machine learning baseada no conhecimento prévio. Por meio dela, o sistema recebe informações já conhecidas e que já trazem a resposta correta. 

Ou seja, nesse modelo, tanto as perguntas como as respostas já estão conectadas e, desse modo, a função do sistema é mostrar as soluções de acordo com as variáveis. 

Um exemplo de aprendizagem supervisionada é o detector de spam, visto que ele aprende com o histórico do e-mail, consegue identificar padrões e, logo, filtra as mensagens como spam ou não. 

Aprendizagem não supervisionada 

Nesse formato não existe conhecimento prévio. Sendo assim, o sistema se depara com uma imensidão de dados e faz o cruzamento entre eles com o objetivo de encontrar padrões. Esse processo é imprevisível e depende de uma série de variáveis introduzidas no sistema. 

Um exemplo desse modelo é quando uma empresa quer criar campanhas de fidelidade para seus clientes. Para tanto, o sistema precisa analisar o comportamento de seus consumidores, estudar seus hábitos e agrupar todas as informações relacionadas e detectar padrões.

Aprendizagem por reforço 

Esse tipo de inteligência artificial de machine learning ensina o computador a aprender com sua própria experiência e engloba recompensas e punições. 

Para tanto, diversos testes, tentativas e erros acontecem. Logo, o sistema aprende o que deve priorizar e entende o que precisa descartar para, assim, tomar a decisão correta. 

Os carros autônomos são exemplos desse tipo de inteligência artificial de machine learning, uma vez que eles conseguem assimilar as melhores rotas, analisar cenários e evitar acidentes. 

O que é deep learning? 

De forma mais simplista, o deep learning “treina” o computador e possibilita que ele aprenda de modo autônomo a reconhecer e a identificar padrões em várias camadas da estrutura do processamento e que, assim, consiga oferecer respostas e executar várias tarefas ao mesmo tempo. 

O deep learning tem como base de seu conceito as redes neurais, que são um tipo de tecnologia que tenta simular o funcionamento e o comportamento do cérebro humano. 

Assim, o big data do deep learning permite que o sistema compreenda um alto volume de informações e ofereça respostas e resultados imediatos com esses dados. 

Qual a diferença entre deep learning vs machine learning?

Deep learning é uma ramificação evolutiva do machine learning por assim dizer. Isso porque enquanto o machine learning é linear e facilita a capacidade de uma máquina de aprender e também oferece a ela a habilidade de se desenvolver e evoluir à medida que ela conhece e se expõe a dados complexos (big data), o deep learning oferece uma capacidade de análise e compreensão muito mais profunda. 

Quando usar o machine learning?

O machine learning pode ser usado em diversos contextos e situações. Separamos três exemplos do dia a dia para você entender melhor. 

  • em sistemas de recomendação: streamings como a Netflix e o Amazon utilizam o machine learning para analisar e identificar padrões de seus clientes. Assim, conseguem indicar filmes e séries de acordo com suas preferências;
  • para detectar fraudes: bancos e operadoras de cartões de crédito utilizam o learn machine para detectar e combater fraudes. Aqui, o sistema consegue identificar comportamentos suspeitos e bloquear ações indesejadas;
  • para tratar doenças: bastante eficiente para prevenir e tratar doenças, o machine learning é usado no diagnóstico de imagens. Para tanto, o sistema compara imagens e analisa mudanças que indiquem possíveis transtornos. 

Como o machine learning é utilizado em chatbot?

No atendimento ao cliente, o machine learning também é empregado com sucesso. Nessa área, ele acontece via chatbot, o qual consegue aprender ao interagir com o usuário. 

Com essa evolução de aprendizagem, o chatbot não só entende melhor o perfil dos clientes, como também faz perguntas mais alinhadas a ele e a seu momento, além de oferecer soluções para suas demandas com agilidade e eficiência. 

Logo, o chatbot eleva a experiência do cliente, assim como também facilita o trabalho dos agentes, uma vez que pode solucionar uma boa parte das demandas, fazendo com que os atendentes fiquem menos sobrecarregados e que se foquem em outras tarefas. 

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