Machine Learning: o que é e para que serve

Diversas organizações já estão fazendo uso e estão encontrando oportunidades lucrativas no Machine Learning; saiba como você pode utilizar também.

Machine Learning é a capacidade dos computadores identificarem padrões em dados e, a partir disso, fazerem previsões com alta precisão, usando algoritmos e técnicas estatísticas. O conceito é baseado na ideia de que equipamentos são capazes de aprender coms dados, reconhecer padrões e tomar decisões com o mínimo de programação.

Veículos autônomos que já circulam pelas ruas e estradas, aviões que voam a maior parte do tempo de forma autônoma, feed das redes sociais com conteúdos selecionados para cada usuário, recomendações personalizadas de filmes, músicas e produtos, além da caixa de entrada livre de spam.

Eis alguns exemplos que provam não só a capacidade de aprendizado das máquinas, mas também o quanto o Machine Learning (ou aprendizado de máquina) já é uma realidade entre nós.

E é o que você confere neste post, em que vamos apresentar as informações mais relevantes para entender o funcionamento dessa tecnologia e mostrar suas aplicações no Marketing Digital.

Boa leitura.

O que é Machine Learning?

O Machine Learning é a capacidade dos computadores identificarem padrões entre um mar de dados e, a partir dessas informações, fazerem previsões com alta precisão. Para isso, eles lançam mão de algoritmos e técnicas estatísticas.

O conceito de Machine Learning está baseado na ideia de que os equipamentos são capazes de aprender com os dados, reconhecer padrões e tomar decisões com o mínimo de programação.

Quais as diferenças entre Machine Learning e Inteligência Artificial?

Evolução do Machine Learning

O Machine Learning não é uma tecnologia nova. Desde os primeiros computadores, cientistas têm buscado maneiras de fazer máquinas aprenderem a partir de dados.

Com o avanço da capacidade computacional e a disponibilidade de grandes volumes de dados, o aprendizado de máquina tem evoluído rapidamente, tornando-se uma ferramenta essencial para muitas indústrias. E hoje está no cerne de muitas inovações tecnológicas, desde assistentes virtuais até carros autônomos.

Timeline da evolução do Machine Learning

• Anos 50 e 60: Os primeiros programas de aprendizado de máquina foram desenvolvidos. O Perceptron, um dos primeiros algoritmos de aprendizado supervisionado, foi introduzido por Frank Rosenblatt em 1957.
• Anos 70: Surgem os conceitos de “aprendizado indutivo” e os algoritmos associados a ele. Durante este período, o foco estava em desenvolver algoritmos que pudessem aprender a partir de dados.
• Anos 80: A popularização das redes neurais, especialmente com o algoritmo de retropropagação (backpropagation), permitiu que modelos mais complexos fossem treinados.
• Anos 90: O surgimento de máquinas de vetores de suporte (SVMs) e a introdução do conjunto de dados ImageNet levaram a avanços significativos em tarefas de classificação e reconhecimento de imagens.
• Anos 2000: O aumento da capacidade computacional e a disponibilidade de grandes volumes de dados levaram ao ressurgimento das redes neurais profundas e ao início da era do “Deep Learning”.
• Anos 2010: O Machine Learning começa a ser amplamente adotado em aplicações industriais e de consumo. Algoritmos como o XGBoost e plataformas como TensorFlow e PyTorch tornam-se padrões da indústria.

Para que serve o Machine Learning?

O Machine Learning se concentra em desenvolver sistemas que podem aprender a partir de dados. Ao identificar padrões em grandes conjuntos de dados, ele pode ser aplicado em uma ampla variedade de tarefas, como as listadas abaixo:

☁️ Previsão do tempo: modelos podem analisar dados históricos e atuais para prever condições climáticas futuras com maior precisão.

👍 Recomendação de produtos: sites como Amazon utilizam algoritmos para analisar o comportamento do usuário e recomendar produtos que possam ser do interesse deles.

🚫 Detecção de fraudes: instituições financeiras usam Machine Learning para identificar atividades suspeitas em contas bancárias, ajudando a prevenir fraudes.

💉 Medicina personalizada: com base em dados genéticos, modelos podem prever a probabilidade de um indivíduo desenvolver certas doenças, permitindo tratamentos mais personalizados.

🎙 ️ Reconhecimento de voz: assistente virtuais como Siri e Alexa utilizam Machine Learning para entender e processar comandos de voz dos usuários.

🌐 Tradução automática: ferramentas como o Google Tradutor usam Machine Learning para traduzir textos ou falas em tempo real entre diferentes idiomas.

🚗 Veículos autônomos: carros que dirigem sozinhos utilizam algoritmos para processar informações de sensores e tomar decisões de direção.

😊 Análise de sentimento: empresas podem usar Machine Learning para analisar opiniões de clientes em redes sociais e avaliar a percepção da marca.

💡 Gestão de recursos energéticos: algoritmos podem otimizar a distribuição e consumo de energia em cidades e edifícios inteligentes.

🎯 Marketing personalizado: empresas utilizam Machine Learning para segmentar clientes e personalizar ofertas com base em padrões de compra e comportamento online.

Qual a importância do Machine Learning?

A importância do Machine Learning pode ser compreendida em diversas dimensões:

• Apoio na tomada de decisões baseadas em dados;
• Proporciona automação de tarefas com maior eficiência;
• Ajuda na personalização em escala para experiências mais atraentes de clientes;
• Serve de força motriz para a inovação no desenvolvimento de produtos e serviços;
• Gera padrões e insights para novas descobertas em campos como medicina, finanças e ciências sociais;
• Proporciona maior vantagem competitiva ao ser usado para gerar maior eficiência.

Quais as diferentes abordagens e métodos de Machine Learning?

O Machine Learning é uma área diversificada, com várias abordagens e métodos que atendem a diferentes necessidades e tipos de dados. A seguir, apresentamos as principais abordagens e alguns de seus métodos associados:

Aprendizado supervisionado

Esta é a abordagem mais comum. Nela, o modelo é treinado em um conjunto de dados rotulados, o que significa que cada exemplo de treinamento é associado a um rótulo ou resposta correta.

• Métodos comuns: Regressão Linear, Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), Árvores de Decisão e Redes Neurais.
• Aplicações: Previsão de vendas, reconhecimento de imagens e diagnóstico médico.

Aprendizado não supervisionado

Aqui, o modelo é treinado em um conjunto de dados sem rótulos. O objetivo é encontrar estruturas ou padrões nos dados.

• Métodos comuns: Clustering (como K-means), Redução de Dimensionalidade (como PCA) e Associação (como Apriori).
• Aplicações: Segmentação de mercado, detecção de anomalias e compressão de dados.

Aprendizado por reforço

Nesta abordagem, um agente aprende a se comportar em um ambiente realizando ações e recebendo recompensas ou punições.

• Métodos comuns: Q-learning e Deep Q Network (DQN).
• Aplicações: Jogos, robótica e otimização de sistemas.

Aprendizado semi-supervisionado

Combina características do aprendizado supervisionado e não supervisionado. É usado quando temos muitos dados não rotulados e uma pequena quantidade de dados rotulados.

•  Métodos comuns: Modelos Generativos e Modelos de Autoencoder.
•  Aplicações: Classificação de texto e reconhecimento de fala.

Aprendizado por transferência

Envolve a reutilização de um modelo pré-treinado em um novo, mas relacionado, problema.

• Métodos comuns: Redes Neurais Convolucionais (CNN) pré-treinadas.
• Aplicações: Reconhecimento de imagem em domínios específicos.

Machine Learning versus Deep Learning versus Redes Neurais

No universo da Inteligência Artificial, existem termos e conceitos que, muitas vezes, são usados de forma intercambiável, mas que possuem especificidades distintas.

Machine Learning, Deep Learning e Redes Neurais são três desses termos. Embora estejam inter-relacionados, cada um tem seu próprio conjunto de características e aplicações.

A tabela a seguir destaca algumas das principais diferenças entre esses três conceitos:

Onde se usa Machine Learning?

O Machine Learning, com sua capacidade de extrair padrões e insights de grandes volumes de dados, encontrou aplicações em quase todos os setores da economia moderna. Sua versatilidade e eficácia o tornaram uma ferramenta indispensável para resolver uma ampla variedade de problemas complexos.

Veja exemplos de onde se usa Machine Learning:

• Finanças: No setor financeiro, o Machine Learning é empregado para prever preços de ações, detectar fraudes em transações e otimizar estratégias de investimento. Bancos e instituições financeiras também o utilizam para avaliar a solvência de clientes e determinar taxas de juros em empréstimos.
• Saúde: Na área da saúde, algoritmos de Machine Learning são usados para diagnosticar doenças com base em imagens médicas, prever surtos de doenças e personalizar tratamentos para pacientes com base em seu histórico médico e genético.
• E-commerce: Plataformas de comércio eletrônico empregam Machine Learning para recomendar produtos aos usuários, otimizar preços e gerenciar estoques de forma eficiente.
• Agricultura: Agricultores e empresas agrícolas estão empregando Machine Learning para prever padrões climáticos, otimizar o uso de recursos e detectar doenças em plantações.

As aplicações do Machine Learning no Marketing Digital

E o Marketing Digital, não tira proveito do Machine Learning? É claro que sim, ainda mais que nos últimos anos, a área se tornou cada vez mais dependente dos dados para traçar estratégias e provar seus resultados.

Por isso, é natural que o marketing se apoie no Machine Learning e, sendo assim, listamos abaixo alguns usos que reforçam essa conexão. Confira:

Qualificação de Leads

A mensuração das contribuições do time de marketing no aumento da receita da empresa está se tornando cada vez mais precisa e rápida, graças à análise de dados e ao Machine Learning.

Saber o que está gerando mais Marketing Qualified Leads (MQLs) e Sales Qualified Leads (SQL) é apenas um dos muitos benefícios que o Machine Learning traz ao marketing.

O Machine Learning ajuda a qualificar de forma muito precisa as listas de clientes e os prospects, usando dados relevantes disponíveis online.

Assim, eles podem construir um ideal customer profile (ICP). E, a cada venda feita, os dados vão sendo atualizados, melhorando o prognóstico de novas possíveis vendas, ajudando os vendedores e pré-vendedores a economizarem tempo, priorizarem os Leads mais qualificados, canalizarem os esforços de vendas para os locais e estratégias corretas.

Anúncios ainda mais certeiros

O Machine Learning também pode ajudar a criar anúncios cada vez mais personalizados e específicos para determinada pessoa.

A ideia é que, a partir das informações que você fornecer para criar os anúncios, como títulos e descrições, o Machine Learning seja capaz de interpretar quais combinações fazem mais sentido para determinado perfil de cliente de acordo com as informações que ele também fornece na web (isso inclui seus dados e também seu comportamento na internet, por exemplo, sites que ele visita, onde ele clica etc.)

Até mesmo o Google já anunciou que quer criar mecanismos para melhorar os anúncios criados a partir de sua plataforma por meio do Machine Learning.

Chatbot

Quem não gosta dos simpáticos chatbots? Pois eles também se utilizam do Machine Learning para auxiliar um visitante em determinado site.

Os chamados bots de serviço ao cliente podem usar o processamento de linguagem natural e os dados de atendimento ao cliente para responder perguntas comuns e melhorar a qualidade dessas respostas ao longo do tempo.

Conteúdos que engajam

Por meio do Big Data, o Machine Learning pode analisar dados, criar novas ideias e ajudar a construir uma estratégia de conteúdo personalizada, o que significa que os profissionais de Marketing de Conteúdo podem ter mais chances de criar conteúdo mais eficiente, personalizado e que gere mais valor, e também que seja mais fácil de encontrar pelos mecanismos de busca.

Ferramentas de ML podem analisar as estratégias de concorrentes e o comportamento dos usuários para determinar qual é a melhor abordagem para engajar possíveis clientes. Isso permite que o ML encontre conteúdo com capacidade de viralidade e com qualidade para uma audiência específica.

O resultado é um conteúdo que atinge seu público em cheio, o que gera mais engajamento e resultados.

Evitar o churn

O temido churn também pode ser impactado (positivamente) pelo ML. Um exemplo: em vez de depender de abordagem caras e demoradas para minimizá-lo, o Machine Learning usa modelos de risco para ajudar a determinar como ações para evitar o churn geram, de fato, resultados.

Isso permite que os profissionais levem em consideração quando e como devem intervir para reduzir a probabilidade de churn, e também para calcular o lifetime value (CLV).

Casos de uso de Machine Learning do mundo real

Como vimos até aqui, o Machine Learning tem impactado diferentes setores. Mas como tem sido usado na prática? A resposta está na lista de casos que mostram o Machine Learning em uso no “mundo real”. Confira:

• A gigante do varejo Walmart utiliza Machine Learning para prever quais produtos serão mais demandados, considerando fatores como tendências de mercado, eventos locais e até mesmo condições climáticas. Isso ajuda a otimizar o estoque e reduzir o desperdício.
• A Netflix usa algoritmos para analisar o comportamento de visualização de seus usuários e recomendar programas e filmes. Com isso, a gigante do streaming consegue gastar menos dinheiro em ações de retenção de clientes.
• O Mastercard utiliza Machine Learning para analisar transações em tempo real e identificar atividades suspeitas. Isso ajuda a prevenir fraudes e proteger os dados financeiros dos clientes.