Você já se perguntou como a Amazon sabe exatamente o que você precisa antes mesmo de você saber? Ou como o Google sugere pesquisas tão precisas com base apenas em algumas letras digitadas? A resposta é simples: Machine Learning.

Machine Learning, um subconjunto da inteligência artificial (IA) já está presente em muitos aspectos de nossas vidas, desde sugestões de produtos até previsões do tempo.

Empresas de todos os tamanhos estão adotando essa tecnologia, reconhecendo seu potencial para impulsionar o crescimento dos negócios.

Na Pareto, utilizamos Machine Learning para otimizar o desempenho dos profissionais de marketing digital. Para entender mais afundo continue lendo e saiba como essa tecnologia evoluiu, quais são os seus benefícios e, mais importante, como pode ser incorporado à sua estratégia de marketing.

O Que É Machine Learning?

Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina em português, é um campo da IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que sistemas de computador aprendam e tomem decisões com base em dados, sem serem explicitamente programados para tarefas específicas.

O objetivo central do Machine Learning é capacitar as máquinas a aprender com exemplos passados ou dados de treinamento para fazer previsões ou tomar decisões sobre novos dados não vistos.

Nesse contexto, os algoritmos de Machine Learning são os “cérebros” por trás de todo o processo, que permite a redação com IA, a criação de imagens e todas as novas aplicações que vêm se desenvolvendo. Eles são responsáveis por aprender a partir dos dados de treinamento e criar modelos matemáticos ou estatísticos que podem fazer previsões ou tomar decisões com base em novos dados.

O algoritmo é alimentado com os dados de treinamento para aprender a relação entre as entradas (dados) e as saídas desejadas (rótulos ou valores-alvo). Após o treinamento, o modelo é avaliado usando dados de teste para verificar sua precisão e desempenho. Tal algoritmo pode se desenrolar ainda no Supervised Learning.

História e Evolução do Machine Learning

A história e evolução do Machine Learning são marcadas por décadas de desenvolvimento, avanços tecnológicos e inovações que transformaram a forma como as máquinas podem aprender e tomar decisões com base em dados. Aqui está uma visão geral da história e evolução dessa área:

• 1940 – 1950: O conceito de Machine Learning começou a ser explorado no final dos anos 1940 e início dos anos 1950. O trabalho pioneiro de Alan Turing sobre a “Máquina Universal” e a “Máquina de Aprendizado” estabeleceu as bases teóricas para o campo.

• 1950 – 1960: Durante essa época, o foco estava em desenvolver algoritmos capazes de realizar tarefas de aprendizado de máquina simples, como jogar xadrez. O programa de xadrez de Arthur Samuel é um exemplo notável de um sistema de aprendizado de máquina da época.

• 1960 – 1970: O Machine Learning estava principalmente associado à pesquisa em inteligência artificial. Os sistemas eram baseados em regras codificadas manualmente e não eram capazes de aprender diretamente dos dados.

• 1980 – 1990: Nesse período, houve um interesse renovado no Machine Learning, especialmente nas áreas de redes neurais e algoritmos de aprendizado automático. Os sistemas começaram a se tornar mais sofisticados e capazes de aprender com conjuntos de dados maiores.

• 1990 – 2000: O campo testemunhou avanços significativos na teoria e nas técnicas de Machine Learning. Algoritmos como Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs) e Árvores de Decisão ganharam popularidade. O surgimento da Internet também tornou mais acessível o compartilhamento de dados para treinamento de modelos.

• 2000 – 2010: A revolução do Big Data impulsionou o Machine Learning, pois as organizações começaram a coletar e armazenar grandes volumes de dados. Algoritmos de aprendizado profundo, como redes neurais profundas, começaram a se destacar em tarefas como reconhecimento de voz e visão computacional.

• 2010 – 2020: O Machine Learning se tornou uma parte fundamental de muitos produtos e serviços, incluindo assistentes virtuais, sistemas de recomendação e veículos autônomos. As redes neurais convolucionais (CNNs) e as redes neurais recorrentes (RNNs) se tornaram populares em tarefas de processamento de imagem e linguagem natural.

• 2020 – Em andamento: O Machine Learning continua a evoluir rapidamente. Os modelos de linguagem, como o GPT-3, e as técnicas de transferência de aprendizado ganharam destaque, permitindo que modelos pré-treinados sejam ajustados para tarefas específicas com dados limitados.

Quais São os Tipos de Machine Learning Mais Conhecidos?

Existem três tipos principais de Machine Learning: Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado e Aprendizado por Reforço.

Aprendizado Supervisionado

O aprendizado supervisionado é um paradigma de Machine Learning no qual o algoritmo é treinado usando um conjunto de dados rotulados, ou seja, os exemplos de treinamento têm uma entrada (dados) e uma saída desejada (rótulo ou valor-alvo).

O objetivo do aprendizado supervisionado é aprender uma função que mapeie as entradas para as saídas com base nos exemplos de treinamento, de modo que o modelo seja capaz de fazer previsões precisas em novos dados não vistos.

Alguns exemplos de aprendizado supervisionado são Classificação (prever uma classe ou categoria), Regressão (prever um valor numérico), Detecção de Anomalias (identificar instâncias incomuns), entre outros.

Aprendizado Não Supervisionado

No aprendizado não supervisionado, o algoritmo é treinado em um conjunto de dados não rotulados, ou seja, não há saídas desejadas fornecidas. O objetivo principal é descobrir estruturas, padrões ou agrupamentos nos dados.

O objetivo é explorar a estrutura oculta nos dados e encontrar insights, como grupos de itens semelhantes (clustering) ou redução de dimensionalidade para visualização ou compressão de dados.

Neste tipo, destacam-se o Agrupamento (Clustering), a Redução de Dimensionalidade (PCA, t-SNE), a Associação de Regras (descobrir relações entre itens em um conjunto de dados transacional), entre outros.

Aprendizado por Reforço

O aprendizado por reforço é um paradigma em que um agente interage com um ambiente e aprende a tomar decisões sequenciais para maximizar uma recompensa cumulativa ao longo do tempo.

O objetivo é aprender uma política (estratégia) que permita ao agente tomar ações que otimizem sua recompensa ao longo de múltiplas etapas de decisão.

Por exemplo, Jogos (como xadrez ou Go), robótica autônoma, navegação de veículos autônomos, controle de sistemas dinâmicos etc.

6 Benefícios do Machine Learning para os Negócios

Os benefícios do Machine Learning são inúmeros, especialmente no mundo dos negócios, ele pode ajudar as empresas a prever tendências, otimizar processos, aumentar a eficiência e, mais importante, melhorar a experiência do cliente.

1. Previsão de Tendências

O Machine Learning permite analisar grandes volumes de dados históricos para identificar padrões e tendências que podem não ser facilmente perceptíveis a olho nu.

Isso é especialmente útil para prever eventos futuros, como demanda do mercado, comportamento do consumidor, flutuações de preços ou até mesmo eventos climáticos. Essas previsões podem ajudar as empresas a tomar decisões informadas e estratégicas.

2. Insights Valiosos

O Machine Learning pode extrair insights valiosos de dados complexos. Ele é capaz de identificar correlações, relacionamentos e informações ocultas em conjuntos de dados, permitindo que as organizações tomem decisões mais embasadas em dados.

Esses insights podem ajudar a otimizar operações, melhorar a eficácia dos produtos e serviços e até mesmo identificar novas oportunidades de negócios.

3. Eficiência

Automatizar tarefas rotineiras e processos complexos é uma das principais vantagens do Machine Learning. Ele pode automatizar a análise de dados, triagem de e-mails, atendimento ao cliente por chatbot, entre muitas outras tarefas.

Essa automatização de tarefas não apenas economiza tempo, mas também reduz erros humanos e custos operacionais.

4. Adaptabilidade

Os modelos de Machine Learning são capazes de se adaptar a mudanças nos dados e no ambiente. Isso significa que eles podem aprender com novos dados e ajustar suas previsões ou decisões de acordo.

A adaptabilidade é essencial em cenários dinâmicos, como finanças, marketing e segurança cibernética.

5. Empresa Algorítmica

Implementar Machine Learning em uma organização pode transformá-la em uma “empresa algorítmica”. Isso significa que a tomada de decisões em todos os níveis é impulsionada por insights e previsões baseados em dados, em vez de intuição ou regras fixas.

Assim podendo melhorar a agilidade da organização e sua capacidade de inovar.

6. Melhores Desempenhos

O Machine Learning pode melhorar o desempenho em várias tarefas. Por exemplo, em visão computacional, modelos de aprendizado profundo alcançaram desempenho humano em tarefas de reconhecimento de imagem.

Na medicina, sistemas de aprendizado de máquina podem auxiliar na identificação precoce de doenças. Nas finanças, podem otimizar portfólios de investimento. Em resumo, o Machine Learning pode ajudar a alcançar resultados superiores em uma ampla gama de domínios.

Diferença entre Machine Learning e Big Data

Machine Learning e Big Data são dois conceitos inter-relacionados que desempenham papéis cruciais na era da informação. No entanto, eles são distintos em termos de foco, objetivos e aplicação. Confira as principais diferenças entre eles!

Machine Learning é uma subárea da inteligência artificial que se concentra na construção de algoritmos e modelos que permitem que sistemas automatizados aprendam e tomem decisões com base em dados.

O foco principal do ML é o desenvolvimento de técnicas que permitam que os computadores melhorem seu desempenho em tarefas específicas à medida que adquirem experiência com dados.

Já o Big Data refere-se à gestão e análise de conjuntos de dados extremamente grandes e complexos que excedem a capacidade de processamento dos sistemas tradicionais. O foco central do Big Data é lidar com o volume, variedade, velocidade e veracidade dos dados.

Seu objetivo principal  é extrair informações significativas e insights de grandes volumes de dados, muitas vezes não estruturados, para fins como tomada de decisões estratégicas, identificação de tendências, personalização de produtos e serviços, detecção de fraudes, entre outros.

Podemos dizer que Machine Learning e Big Data frequentemente se complementam. A capacidade de processar grandes volumes de dados é essencial para alimentar modelos de Machine Learning com informações suficientes para aprender e tomar decisões precisas.

Diferença entre Deep Learning e Machine Learning

A diferença entre Deep Learning e Machine Learning reside na profundidade e complexidade dos modelos e técnicas envolvidas em cada abordagem.

Ambos são subcampos da IA que se concentram na capacidade de aprender com dados, mas eles diferem em termos de arquitetura, aplicação e profundidade do aprendizado. Veja essas diferenças em detalhes!

Machine Learning é um campo da IA que se concentra em desenvolver algoritmos e modelos que podem aprender e melhorar o desempenho em tarefas específicas com base em dados. O foco é na construção de modelos que possam fazer previsões ou tomar decisões sem serem explicitamente programados.

E o Deep Learning é um subcampo do Machine Learning que se concentra em redes neurais profundas, que são modelos com múltiplas camadas de processamento. O foco principal do Deep Learning é aprender representações hierárquicas e complexas de dados, permitindo que modelos capturem automaticamente características relevantes.

Então, podemos afirmar que o Machine Learning é adequado para tarefas mais simples e diretas, onde a relação entre entradas e saídas pode ser modelada de forma relativamente simples. O Deep Learning brilha em tarefas complexas e abstratas, onde a compreensão de características sutis é fundamental.

Exemplos Práticos de Machine Learning no Marketing

A aplicação do Machine Learning no marketing tem se tornado cada vez mais comum para otimizar estratégias, melhorar a segmentação de público e aumentar o ROI. Confira alguns exemplos práticos!

Search Engine Optimization (SEO)

• Análise de palavras-chave: Machine Learning pode ser usado para identificar tendências e padrões em consultas de pesquisa. Isso ajuda na seleção das palavras-chave mais relevantes e na otimização de conteúdo para classificar melhor nos motores de busca.

• Recomendações de conteúdo: Algoritmos de ML podem sugerir tópicos e palavras-chave com base nas preferências dos usuários, auxiliando na criação de conteúdo que atrai um público mais amplo.

• Detecção de spam e conteúdo de baixa qualidade: ML pode ser usado para identificar automaticamente conteúdo de baixa qualidade ou spam em sites, melhorando a qualidade geral do conteúdo e o ranking nos resultados de pesquisa.

Marketing de Conteúdo

• Personalização de conteúdo: Machine Learning pode analisar o comportamento do usuário e histórico de interações para fornecer recomendações de conteúdo altamente personalizadas em sites, blogs e newsletters.

• Geração de conteúdo: Algoritmos de ML podem ser usados para criar automaticamente títulos, descrições e até mesmo artigos inteiros com base em tópicos e dados de entrada.

• Análise de desempenho de conteúdo: Machine Learning pode ajudar a identificar quais tipos de conteúdo e formatos funcionam melhor com diferentes segmentos de público, permitindo uma alocação mais eficaz de recursos.

Mídia Paga

• Otimização de lances em tempo real: Algoritmos de ML podem ajustar automaticamente os lances em campanhas de anúncios, levando em consideração fatores como histórico de conversões, localização e dispositivo do usuário.

• Segmentação avançada de público: Machine Learning pode identificar perfis de usuários com maior probabilidade de converter e direcionar anúncios para esses grupos específicos, economizando recursos e melhorando o ROI.

• Detecção de fraudes: Algoritmos de ML podem detectar atividades fraudulentas em campanhas de mídia paga, como cliques inválidos, ajudando a economizar dinheiro e melhorar a precisão das métricas.

Redes Sociais

• Análise de sentimentos: Machine Learning pode analisar automaticamente o sentimento em postagens de redes sociais, permitindo às empresas entender a percepção do público em relação à marca e aos produtos.

• Segmentação de público: Algoritmos de ML podem segmentar os seguidores das redes sociais com base em interesses, comportamentos e demografia, permitindo campanhas mais direcionadas.

• Detecção de tendências e virais: Machine Learning pode identificar tendências emergentes nas redes sociais, permitindo que as empresas aproveitem oportunidades de engajamento e marketing em tempo real.

Qualificação de Leads

• Pontuação de leads: Machine Learning pode atribuir pontuações aos leads com base em seu perfil e comportamento, identificando os leads qualificados, aqueles mais propensos a converter em clientes.

• Classificação automática de leads: Algoritmos de ML podem categorizar automaticamente os leads com base em critérios predefinidos, ajudando a equipe de vendas a priorizar seus esforços.

• Automatização de follow-ups: Com base no comportamento dos leads, o ML pode automatizar ações de follow-up personalizadas, como envio de e-mails ou convites para webinars.

Principais Tendências do Machine Learning para o Futuro

O Machine Learning está em constante evolução e promete trazer inovações significativas no futuro. Conheça as principais tendências que podemos esperar!

Aumento do Aprendizado Automático (AutoML)

O AutoML refere-se à automação de tarefas anteriormente desafiadoras no ciclo de vida do Machine Learning, como pré-processamento de dados, seleção de modelos e ajuste de hiperparâmetros. À medida que as organizações procuram implementar o Machine Learning em uma variedade de contextos, a demanda pelo AutoML crescerá.

Além disso, o AutoML permitirá que profissionais de domínio, que não são especialistas em Machine Learning, desenvolvam modelos eficazes com mais facilidade. Plataformas e ferramentas de AutoML continuarão a evoluir para tornar o processo de desenvolvimento de modelos mais acessível e eficiente.

Expansão do Aprendizado Federado

O Aprendizado Federado é uma abordagem que permite o treinamento de modelos de Machine Learning em dados distribuídos sem que esses dados precisem ser compartilhados centralmente. Isso é fundamental para a privacidade de dados e a segurança, especialmente em setores altamente regulamentados, como saúde e finanças.

No futuro, veremos uma expansão significativa do aprendizado federado, com mais empresas adotando essa abordagem para treinar modelos em grandes volumes de dados sensíveis, sem comprometer a privacidade.

Crescimento do Machine Learning Explicável

À medida que os modelos de Machine Learning se tornam mais complexos, a necessidade de entender por que eles fazem determinadas previsões ou decisões se torna crucial, especialmente em aplicações críticas, como assistência médica e justiça.

O Machine Learning Explicável (Explainable AI) se concentrará em tornar os modelos mais transparentes e capazes de fornecer justificativas claras para suas ações. Isso não apenas melhora a confiança nas decisões do modelo, mas também é essencial para atender a regulamentações rigorosas.

Uso Mais Amplo de Redes Neurais Profundas

Redes Neurais Profundas, como redes convolucionais e recorrentes, têm impulsionado avanços significativos em visão computacional, processamento de linguagem natural e outros domínios.

Espera-se que essas arquiteturas continuem evoluindo e sendo aplicadas em uma gama cada vez maior de aplicações. Por exemplo, em medicina, redes neurais profundas podem ser usadas para diagnósticos mais precisos, e em mobilidade, podem desempenhar um papel crucial em veículos autônomos.

Integração Mais Profunda com a Internet das Coisas (IoT)

A combinação de Machine Learning e Internet das Coisas (IoT) é uma tendência em crescimento. Dispositivos IoT coletam dados em tempo real de sensores e outros dispositivos, e o Machine Learning pode ser usado para análise em tempo real desses dados, possibilitando tomada de decisões automatizada e eficiente.

Isso é especialmente relevante em aplicações como cidades inteligentes, manufatura, agricultura de precisão e saúde, onde a IoT e o Machine Learning podem melhorar a eficiência e a qualidade de vida das pessoas.

Conclusão

Como você pode perceber, o Machine Learning tornou-se uma ferramenta indispensável para as empresas, não apenas por permitir que elas compreendam seus dados, mas também os utilizem para prever tendências, otimizar processos e melhorar a experiência do cliente.

No mundo do marketing, o Machine Learning tem se tornado cada vez mais relevante, otimizando estratégias e garantindo que os profissionais tomem decisões – baseadas em dados – cada vez mais precisas.

Em um ambiente de negócios cada vez mais competitivo, a incorporação do Machine Learning na estratégia de marketing não é mais uma opção, mas uma necessidade. Portanto, é essencial que as empresas não apenas adotem o Machine Learning, mas também continuem a explorar e experimentar suas possibilidades.

Para saber mais sobre temas relacionados à Machine Learning e Inteligência Artificial, convidamos você a ler nosso artigo sobre Robô de Inteligência Artificial, nele você compreenderá como é o funcionamento de um bot de IA e a sua contribuição para os negócios.