Você sabe o que é supervised learning?
Em um dos curtas mais celebrados da Disney, Mickey é um aprendiz de mago que encanta vassouras e esfregões para fazer uma faxina por ele. Mas, ao tirar o cochilo e deixar os objetos por conta própria, eles tiraram água do poço sem parar e inundam o castelo.
Mickey acorda e, ao ser resgatado por seu mestre, aprende uma lição importante: é necessário iniciar um processo com um objetivo final em mente.
De certa maneira, o supervised learning funciona da mesma forma. Para que ele entregue o resultado esperado, é necessário uma visão do que você pretende alcançar. Neste artigo vamos te ensinar o que é o supervised learning e como você pode usar essa ferramenta na sua rotina de trabalho. Vamos começar?
O Que É Supervised Learning
O supervised learning – em português, aprendizado supervisionado – é uma categoria da inteligência artificial (IA), mais especificamente dentro do campo do machine learning.
Supervised learning é uma forma de treinar os algoritmos da IA para processar dados de acordo com o resultado que o usuário deseja obter.
Para ajudar a visualizar o que é este conceito, imagine a seguinte situação: você ganhou um quebra-cabeças com cinco mil peças. Para montar, você decide separar as peças por cores e formatos.
Com as peças categorizadas, agora é hora de olhar para a imagem que precisa montar e determinar como vai conseguir isso. Vai começar pelas bordas? Ou talvez pela parte mais simples da imagem? A escolha é sua. Contanto que no final a imagem esteja montada corretamente.
O supervised learning é como montar esse quebra-cabeças. Você possui um conjunto de dados no início do processo e sabe qual produto precisa que o computador seja capaz de entregar.
A forma como a máquina vai trabalhar para chegar a esse resultado, e os ajustes que precisa fazer no modelo de IA, é o aprendizado.
Supervised Learning e Unsupervised Learning
O unsupervised learning – em português, aprendizado não supervisionado – funciona sem uma perspectiva de qual deve ser o produto final. Portanto, a máquina vai escolher as etapas do processo e a forma como vai apresentar o que aprendeu.
Este modelo possui vantagens, especialmente para orquestrar um processo mais flexível. Dessa maneira, as soluções apresentadas pela IA podem ser mais variadas e atender outras necessidades.
Como o Supervised Learning Funciona
Vamos voltar ao exemplo do quebra-cabeças.
Para começar o supervised learning, é necessário selecionar uma base de dados, ou seja, o conjunto de peças que serão montadas. Com esta seleção feita, o próximo passo é determinar o resultado final, qual imagem as peças devem montar.
Com essas escolhas feitas, a AI vai realizar uma, ou duas, tarefas.
1. Categorizar
Assim como as peças do quebra-cabeça possuem cores e formatos, os dados também possuem categorias em que podem ser organizados.
No supervised learning estas categorias podem ou não estar determinadas. Caso não estejam, a IA vai testar maneiras de organizar os dados e oferecer ao usuário uma forma de visualizar os padrões e tirar conclusões.
2. Regredir
Com a categorização feita, agora a IA pode analisar o padrão histórico e determinar quais são as relações entre os dados e suas variáveis. Durante esta tarefa do supervised learning, o computador vai compreender o que provocou mudanças e fazer projeções para o futuro.
Onde Aplicar o Supervised Learning
Os modelos de supervised learning possuem aplicações em diversos segmentos da tecnologia. Para o marketing algumas são mais relevantes, consequentemente vamos focar nelas.
Editar Imagens e Vídeos
Algoritmos de supervised learning são usados como forma de analisar imagens e vídeos para determinar quais são as suas características. Por exemplo: cores, luzes e estilo.
Assim que a IA conseguir isolar esses pontos, ela pode:
- Acrescentar elementos em uma imagem (inpainting);
- Ampliar um fragmento de imagem (outpainting);
- Mudar caraterísticas de elementos presentes;
- Editar as cores, luzes e sombras de maneira automática.
Fazer Previsões e Determinar Tendências
Ao analisar os resultados obtidos anteriormente através do supervised learning, é possível antecipar tendências. Por exemplo, detectar em quais épocas as vendas são mais altas, criando um calendário sazonal para investimentos em publicidade.
Gestores podem tomar decisões que vão impactar o negócio, seja evitando um problema, ou otimizando uma medida de crescimento. Esta capacidade de prever como será o cenário de uma empresa daqui dias, meses ou anos, é uma ferramenta valiosa.
Gerir o Relacionamento com Seus Consumidores
Ao usar o supervised learning, é possível avaliar não apenas o conteúdo das mensagens dos consumidores, mas também a intenção da mensagem e o sentimento expresso.
Com estas informações em mãos, os gestores de Sucesso do Cliente (CS) podem atuar para reverter clientes detratores e fortalecer o relacionamento com os promotores.
Outro ponto de ação é detectar quais mensagens negativas podem causar danos à reputação da marca e devem ser tratadas naquele momento. Ao invés de remediar um problema, a empresa pode agir com proatividade para contornar a situação antes que se agrave.
O Problema do Supervised Learning
Tecnologias emergentes ainda precisam de ajustes para funcionar adequadamente. Portanto, é de se esperar que o supervised learning tenha alguns pontos para melhorar.
O mais relevante deles é a questão do tempo. Treinar modelos de IA é um processo que consome muito tempo e esforços consistentes. Sendo assim, para quem precisa de soluções rápidas, o supervised learning pode não ser a opção mais adequada.
Conclusão
Assim como montar um quebra-cabeças, treinar modelos de IA pode ser um processo lento, mas que no final é capaz de produzir soluções inovadoras.
E agora que você sabe o que é o supervised learning, conhece mais uma categoria da IA que pode ser usada em seu negócio, seja para editar imagens, fazer previsões e gerir sua base de consumidores. Essa e outras tecnologias estão mudando a forma como o trabalho é feito em empresas. Para ficar por dentro de tudo, acompanhe os artigos aqui no blog da Pareto!
