Os primeiros passos em machine learning

Em 2018, o mercado de machine learning foi avaliado em US$ 6,9 bilhões, de acordo com um relatório da Grand View Research. A estimativa é que esse valor chegue a US$ 96,7 bilhões, até 2025. Essa expansão se deve ao potencial da tecnologia, cujo emprego no mercado tem se ampliado e levado gestores de diferentes segmentos a investir nela de modo a proporcionar experiências valiosas aos clientes.

Dentro do leque de soluções relacionadas à Inteligência Artificial (IA), o machine learning (ML) é um dos que mais tem se destacado, recebendo os maiores recursos. Segundo dados do portal Statista, apenas no primeiro semestre de 2019 foram investidos US$ 28,5 bilhões em aplicativos de aprendizado de máquina e US$ 14,4 bilhões em plataformas dessa tecnologia.

Não pense em machine learning se não sabe o básico

O estudo 2020 state of enterprise machine learning, da Algorithmia, destacou que, entre os participantes da pesquisa, os três principais casos de emprego do aprendizado de máquina, para empresas de todos os tamanhos, foram:

• diminuição de custos de suas organizações, com 38%;
• geração de insights e inteligência de clientes, com 37%;
• otimização da experiência do cliente, com 34%.

Embora seja uma tecnologia promissora, que pode gerar muitos benefícios, é preciso cautela antes de adotá-la ou investir uma quantia considerável em sua implementação. O ideal é entender seus conceitos e como esse tipo de solução pode ajudar ou não uma empresa, principalmente com os tipos de aplicações que poderão ser desenvolvidos a partir dela para uso no negócio.

Dessa forma, o machine learning passa de uma simples inovação para uma solução que pode, efetivamente, resolver problemas corporativos e propiciar novas oportunidades de negócios.

O que é importante aprender

Para começar a trabalhar com machine learning é importante entender seu conceito, o qual, como apontado, é diferente de Inteligência Artificial, embora faça parte dela. Machine learning corresponde a um sistema que consegue “aprender” com base em sua experiência ao entrar em contato, processar e analisar rapidamente um grande contingente de dados (Big Data). A partir disso, ele consegue alterar seu comportamento de modo autônomo.

Esse sistema identifica padrões em dados e pode automatizar respostas a usuários, bem como o desenvolvimento de modelos analíticos. A intervenção humana é mínima, pois a solução consegue se aprimorar com o tempo para tomar decisões melhores e otimizar a realização de tarefas.

No entanto, para que ela funcione, são necessárias regras lógicas, as quais são geradas com base no reconhecimento de padrões dentro dos dados analisados. Nesse caso, são desenvolvidos um ou mais algoritmos.

Isso leva a outro ponto importante: um sistema de machine learning precisa de dados para alimentá-lo, pois não é inteligente de forma nativa. Esses dados precisam estar limpos e organizados. Com isso, os algoritmos processarão esse conteúdo gerando o “aprendizado” do sistema, que tende a ficar melhor quanto maior o volume de dados usado para treiná-lo.

Para atender aos propósitos da empresa, é preciso fornecer um bom volume de dados específicos do negócio, especialmente se o intuito é desenvolver um aplicativo para a organização que faça uso de ML. Também será necessário um grande volume de dados para avaliar sua performance. Sendo assim, uma cultura de dados orientados para ML poderá ser fomentada na empresa.

Programas que façam uso de aprendizagem de máquina precisam de treinamento relevante. Além disso, é importante que consigam integrar informações extraídas ou descobertas de dados posteriores obtidos com o passar do tempo. Os dados precisam ser coletados, analisados ou preparados e processados para a obtenção de resultados eficientes.

Outro ponto de atenção é a necessidade de contratar profissionais capacitados para trabalhar no sistema e no algoritmo de ML, como cientistas de dados e engenheiros de machine learning. Esses profissionais não só desenvolvem a solução, como também podem trabalhar no direcionamento dos dados que serão analisados pelo aplicativo ou sistema desenvolvido. Essa função pode ser desempenhada especialmente pelo cientista de dados.

Machine learning pode ser uma virada no seu negócio

Machine learning pode ser empregado em diferentes áreas. Por exemplo, para otimizar continuamente a experiência dos consumidores, para ajudar na prospecção de leads, na detecção de fraudes financeiras, entre outras. Há muitas empresas que estão desenvolvendo soluções que fazem uso dessa tecnologia. Veja alguns cases adiante.

Immense Simulations

A Immense Simulations desenvolveu um ambiente de simulação detalhado, amplo e escalável, tendo por base múltiplos agentes. Esse sistema possibilita a entidades das áreas de mobilidade, transporte e energia entenderem melhor o presente que as cerca, bem como prever e testar futuras soluções hipotéticas com mais rapidez.

Ele permite, por exemplo, uma simulação de transporte acessível. Isso possibilita ao interessado tomar decisões melhores sobre seus ativos de infraestrutura e sobre sua frota de veículos.

nPlan

A nPlan fornece uma solução que colabora na prevenção de resultados de projetos de construção. Isso contribui para que os gestores entendam melhor os riscos e a complexidade de suas operações. Dessa forma, ela ajuda a aprimorar a forma como projetos de construção são entregues. Para tanto, utiliza aprendizado profundo para solucionar constantes atrasos das obras.

Os algoritmos de aprendizado de máquina da nPlan conseguem ter uma boa compreensão contextual da performance de projetos. Além disso, aprendem com projetos passados enquanto relacionam os novos a cronogramas executados previamente. O resultado é que ela consegue detectar atrasos e desenvolver perfis de risco validados. Ela também indica aprimoramentos que podem ser feitos.

Skycatch

O Skycatch utiliza instrumentos aéreos de captura de imagens, como drones autônomos, para entregar informações sobre terrenos. Também conta como softwares e machine learning.

Os dados visualizados, processados e analisados podem ajudar empresas a diminuir custos operacionais, otimizar a segurança em locais de trabalho e tomar decisões mais precisas sobre grandes áreas. Os serviços da Skycatch podem ser contratados por mineradoras, construtoras e outras organizações que desejam mapear e analisar grandes terrenos.

Conforme uma pesquisa do The Boston Consulting Group (BCG), 85% dos executivos acreditam que, devido à IA, as organizações poderão manter ou obter uma vantagem competitiva. Isso mostra como a Inteligência Artificial tem se tornado um elemento-chave dentro das empresas que desejam prosperar em um cenário cada vez mais tecnológico.

Nesse escopo, o machine learning é uma das tecnologias de maior importância, tendo em vista que envolve justamente o aprendizado de algoritmos para o desenvolvimento de soluções tecnológicas específicas para os negócios das empresas.

Um exemplo é a Netflix, pois 75% de seus usuários escolhem filmes indicados pelos algoritmos de aprendizado de máquina da plataforma. Isso mostra como até mesmo a experiência de conteúdo oferecida aos clientes pode ser impactada pelo machine learning.

Pequenos dados (small data) podem ser úteis para a nutrição de machine learning tanto como Big Data. Por isso, é importante também focar nesse tipo de conteúdo.