Machine learning: tudo sobre a tecnologia de aprendizagem de máquina

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.

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 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.

Conteúdos relacionados

• Inteligência artificial para negócios: o que é e como ela impacta uma empresa?
• Deep learning vs. Machine learning: Qual é a diferença?
• Entenda a diferença entre inteligência artificial, machine learning e deep 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.

A expressão machine learning surgiu pela primeira vez na década de 1950, quando o Arthur Lee Samuel – um cientista da computação – aplicou esse conceito no software Game of Checkers.

Anos mais tarde, já na década de 1960, o sistema ELIZA, desenvolvido por Joseph Weizenbaum – que também era um cientista da computação – utilizava a lógica de aprendizagem de máquina para simular conversas entre o usuário e uma “psicóloga virtual”.

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. 

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

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.

Veja também: IA, machine learning e computação cognitiva: saiba mais

A Alexa (assistente virtual desenvolvida pela Amazon) e a Siri (assistente virtual desenvolvida pela Apple) 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.

A Inteligência Artificial e o Machine Learning estão entre as principais tendências para a área de Customer Experience. Fique por dentro de todas elas no relatório CX Trends da Zendesk:

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 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 os 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. Com 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.

Por exemplo, o sistema de um banco pode emitir alertas via aplicativo para os correntistas quando detectar uma compra que foge do padrão de consumo do usuário. Além disso, a compra pode ser bloqueada dependendo do valor ou do estabelecimento ou site em que ela está sendo feita.

Tradução de textos

Várias sistemas com foco em tradução de textos utilizam o machine learning para fornecer traduções cada vez mais precisas aos usuários e considerando o contexto em que as palavras estão sendo utilizadas.

Um exemplo disso é o Google Tradutor que, inclusive, é capaz de traduzir textos em imagens a partir de fotos tiradas pelo smartphone.

Recrutamento e seleção de talentos

Outro exemplo de aplicação do machine learning é no aprimoramento dos processos de recrutamento e seleção de talentos nas empresas.

Em vez de analisar todos os currículos, um a um, o setor de RH de muitas organizações utilizam o aprendizado de máquina para identificar padrões nos CVs e selecionar aqueles que estão mais alinhados à descrição da vaga.

Direcionamento de anúncios

As campanhas de marketing digital das empresas também podem se beneficiar com o uso do machine learning. Hoje em dia, é possível direcionar os anúncios em ambiente virtual com mais precisão a partir da ajuda de sistemas que conseguem identificar o perfil e o comportamento de usuários nas redes sociais.

Se, por exemplo, realiza buscas online sobre “pacotes de viagens”, é certo que, em algum momento, ele receberá anúncios de empresas especializadas nesse nicho – seja pelas redes sociais, e-mail, entre outros canais online.

Veja também: Estratégias para melhorar o marketing digital para vendas

Implementar machine learning na empresa: principais desafios

Empresas interessadas em implementar tecnologias com base em machine learning costumam enfrentar alguns desafios. Dentre os principais, destacamos:

Mão de obra qualificada

Existe certa escassez de profissionais no mercado especialistas em ciência da computação e aprendizagem de máquina. Isso pode ser desafiador para organizações que querem desenvolver projetos nessa área.

Qualidade e organização dos dados

Não são incomuns os casos em que a empresa não possui um banco de dados bem estruturado. Sem a devida organização, fica difícil se beneficiar das facilidades propostas pelo machine learning.

Receio por parte dos colaboradores

Outro desafio que envolve a implementação de tecnologia de aprendizagem de máquina e Inteligência Artificial é o receio que os colaboradores têm de serem “substituídos” pelos softwares, que passaram a fazer automaticamente tarefas que antes eram executadas manualmente por humanos.

No entanto, deve-se conscientizar os profissionais de que os sistemas servirão como aliados deles na rotina de trabalho. A intenção é otimizar o dia a dia da operação e garantir maior produtividade para a equipe.

Isso contribuirá bastante para aumentar a adesão dos colaboradores.

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?

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 recursos para otimizar toda a parte de atendimento ao cliente. Entre os principais, 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.  

Com nossa solução equipada com Inteligência Artificial, é possível oferecer suporte inteligente em grande escala com o uso de Inteligência Artificial e bots; eles dão respostas instantâneas aos clientes, dobram a capacidade intelectual dos atendentes humanos e ainda elevam a produtividade da empresa.

Fica muito mais fácil para os clientes obterem as respostas de que precisam sobre seus produtos ou serviços.

Quer ver como tudo isso funciona na prática? Então faça um tour pelo Zendesk Service para conhecer todos os recursos e inicie o período de avaliação gratuita do nosso sistema.

Descubra o que podemos fazer para te ajudar a melhorar a experiência do cliente por meio do machine learning e outras tecnologias.