Machine Learning: o que é, para que serve, como funciona e como aplicá-lo ao Marketing Digital

Machine Learning (ML), ou aprendizado de máquina, é o ramo da IA no qual sistemas identificam padrões em dados e fazem previsões com alta precisão, usando algoritmos e técnicas estatísticas.

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Carros e aviões autônomos, algoritmos de redes sociais, recomendações personalizadas de filmes, caixa de entrada livre de spam… Esses são apenas alguns exemplos que provam como o Machine Learning (ou aprendizado de máquina) já é uma realidade no nosso dia a dia. 

E é o que você confere neste post, no qual vamos apresentar as informações mais relevantes para entender o funcionamento dessa tecnologia. Também, vamos mostrar suas aplicações no Marketing Digital e como aproveitá-la na sua empresa.

Mas, se você já quiser partir para a prática, pode conhecer nosso HUB de Ferramentas gratuitas de IA e começar a usar agora!

O que é Machine Learning?

Machine Learning (ML) é a capacidade dos computadores identificarem padrões entre diversos dados e, a partir dessas informações, fazer previsões com alta precisão. Para isso, eles usam algoritmos e técnicas estatísticas.

O conceito de aprendizado de máquina está baseado na ideia de que os equipamentos podem aprender com dados, reconhecer padrões e tomar decisões com o mínimo de programação.

O que estuda o Machine Learning?

O Machine Learning estuda algoritmos e modelos computacionais que permitem que sistemas automatizados aprendam e melhorem a partir de experiências passadas. Isto, sem serem explicitamente programados.

A seguir, confira alguns dos principais tópicos estudados em ML:

Algoritmos de aprendizado: isso inclui uma variedade de algoritmos, como regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, algoritmos de agrupamento (clusterização) e algoritmos de classificação. O estudo desses algoritmos envolve compreender como eles funcionam, suas características, vantagens e limitações.

Teoria da probabilidade e estatística: fundamentais para muitos aspectos do Machine Learning, incluindo a formulação de modelos probabilísticos, avaliação de incerteza e inferência estatística.

Processamento de dados e pré-processamento: antes de alimentar os dados em um modelo de aprendizado de máquina, muitas vezes é necessário realizar o pré-processamento. Isso inclui tarefas como limpeza de dados, normalização, seleção de características (feature selection) e engenharia de características (feature engineering).

Aprendizado supervisionado e não supervisionado: o aprendizado supervisionado envolve treinar modelos com pares de entrada-saída. Já o aprendizado não supervisionado envolve encontrar padrões nos dados sem rótulos de saída.

Aprendizado por reforço: neste paradigma de aprendizado, um agente aprende a tomar ações em um ambiente para maximizar uma recompensa cumulativa ao longo do tempo. Isso é frequentemente aplicado em problemas de tomada de decisão sequencial, como jogos e robótica.

Deep Learning: subárea do Machine Learning, que envolve o uso de redes neurais profundas para aprender representações de dados em múltiplos níveis de abstração. O Deep Learning (aprendizado profundo) tem sido especialmente bem-sucedido em problemas de visão computacional, processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala.

Validação e avaliação de modelos: avaliar a performance dos modelos de ML e garantir que eles generalizem bem para novos dados é crucial. Isso envolve técnicas como validação cruzada, métricas de avaliação (como precisão, recall, F1-score), e curvas de aprendizado.

Esses são apenas alguns dos principais tópicos estudados em Machine Learning. No entanto, à medida que o campo evolui, novas técnicas e abordagens são desenvolvidas para lidar com uma variedade de problemas complexos em diversas áreas de aplicação.

Carreira na área de Machine Learning

Se você está pensando em seguir uma carreira na área de Machine Learning, saiba que está entrando em um campo promissor e em constante crescimento.

Como já citamos, o aprendizado de máquina está revolucionando diversos setores da indústria, desde tecnologia e finanças até saúde e varejo. Nesse sentido, a demanda por profissionais qualificados nessa área é altíssima.

A seguir, veja o que faz dessa carreira uma escolha tão atraente:

  • Salários altos: profissionais de Machine Learning estão entre os mais bem pagos do mercado, com salários que podem chegar a seis dígitos.
  • Grande variedade de oportunidades: você pode trabalhar em diversas áreas, como pesquisa e desenvolvimento, engenharia de software, análise de dados, ciência de dados e muito mais.
  • Mercado em crescimento: a demanda por profissionais dessa área está crescendo a cada dia, o que significa que você terá muitas oportunidades de progredir em sua carreira.
  • Possibilidade de fazer a diferença: o ML está sendo usado para resolver alguns dos maiores problemas do mundo, como doenças, pobreza e mudanças climáticas. E você pode fazer parte desse trabalho.

Desafios para crescer na área de Machine Learning

Construir uma carreira no Machine Learning também traz alguns desafios relevantes para quem quer ser bem-sucedido. A começar pelas exigências na formação, que demanda conhecimento em matemática, estatística e programação.

Além disso, trabalhar com aprendizado de máquina requer uma atualização constante de conhecimentos. Isto porque é uma área em constante e rápida evolução. Por fim, a concorrência também é acirrada, já que é um mercado em ascensão. 

No entanto, se você deseja enfrentar esses desafios e se dedicar, então uma carreira em Machine Learning pode ser a escolha perfeita para você.  Para te ajudar a se preparar, aqui estão algumas dicas:

  • Faça um curso de graduação em Ciência da Computação, Engenharia de Software, Matemática ou Estatística.
  • Aprenda as principais linguagens de programação usadas em aprendizado de máquina, como Python, R e Java.
  • Faça cursos online e tutoriais sobre Machine Learning e mantenha-se atualizado sobre as últimas novidades na área.
  • Participe de projetos para ganhar experiência prática. Você pode começar contribuindo com projetos open-source.
  • Participe de eventos e conferências e faça networking com outros profissionais.

Como funciona o Machine Learning?

Lembrando o que citamos anteriormente, o Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma área da Inteligência Artificial. Essa tecnologia se baseia em algoritmos capazes de aprender com dados e realizar tarefas específicas, sem que seja necessário programar cada tarefa.

Em outras palavras, ao invés de serem instruídos a executar uma tarefa de forma direta, os programas de Machine Learning são projetados para aprender e melhorar com a experiência.

Nesse sentido, o processo de funcionamento do aprendizado de máquina pode ser simplificado em algumas etapas-chave:

1. Coleta de dados

O primeiro passo é reunir um conjunto de dados relevantes para o problema que se deseja resolver.

Suponha que você tem um Ecommerce e queira prever o comportamento de compra dos seus clientes. Para isso, você pode usar essa tecnologia para coletar dados, como:

  • histórico de compras;
  • interações nas redes sociais;
  • dados demográficos dos clientes;
  • tempo gasto em diferentes páginas do site.

2. Pré-processamento

Os dados coletados podem conter ruídos, valores ausentes ou inconsistências que precisam ser tratadas antes da modelagem. Nesta etapa, os dados são limpos, normalizados e preparados para a análise.

No pré-processamento, por exemplo, podem ser eliminados registros de compras duplicadas ou dados de clientes com informações inconsistentes.

3. Escolha do modelo

Existem diferentes tipos de algoritmos de Machine Learning (veremos com mais detalhes mais para frente), cada um com suas características e aplicações específicas. A escolha do modelo adequado depende do tipo de problema e dos dados disponíveis.

Seguindo o exemplo do Ecommerce, para prever o comportamento de compra dos clientes, a empresa pode optar por usar um algoritmo de classificação, como árvores de decisão ou redes neurais. Cada modelo tem suas próprias características sendo selecionado com base na natureza dos dados e na precisão desejada.

4. Treinamento do modelo

Nesta fase, o modelo é alimentado com os dados de treinamento, ajustando seus parâmetros internos para minimizar a discrepância entre as previsões feitas e os valores reais. Por exemplo, o modelo pode aprender a identificar padrões de compra com base nas características dos clientes e nos produtos comprados.

5. Avaliação do modelo

Após o treinamento, o modelo é testado em um conjunto separado de dados: os dados de teste. Assim, é possível avaliar sua capacidade de generalização e verificar se ele é capaz de fazer previsões precisas em situações não vistas durante o treinamento.

Por exemplo, o modelo pode prever o comportamento de compra de novos clientes e comparar suas previsões com os resultados reais para medir sua precisão.

6. Otimização e ajuste

Com base nos resultados da avaliação, o modelo pode ser otimizado ajustando seus parâmetros ou escolhendo diferentes técnicas de modelagem para melhorar seu desempenho. Por exemplo, pode-se experimentar diferentes configurações de hiperparâmetros em um algoritmo de aprendizado profundo.

7. Implantação

Uma vez que o modelo tenha sido treinado e validado, pode ser implantado em um ambiente de produção, onde pode ser usado para fazer previsões em tempo real.

Como vimos na primeira etapa, uma loja virtual pode usar o modelo para recomendar produtos personalizados com base no comportamento de navegação do cliente em seu site.

Sendo assim, vemos que o Machine Learning é uma ferramenta poderosa. E à medida que a quantidade de dados disponíveis continua a crescer, o ML desempenha um papel cada vez mais importante na extração de percepções e na tomada de decisões nas empresas.

Quais são os algoritmos mais comuns de Machine Learning?

Até aqui, já citamos algo sobre os algoritmos de Machine Learning, mas, neste tópico, vamos falar um pouco mais sobre alguns dos principais. 

Vale dizer que o mundo do ML é cheio de algoritmos poderosos, cada um com seus próprios superpoderes e missões específicas. Mas, entre tantos heróis, quais são os mais comuns e quais as suas habilidades? Vamos conferir!

  • Regressão linear: ele é especialista em prever valores numéricos, como o preço de uma casa ou a temperatura do dia seguinte. Funciona como uma reta que liga os pontos dos dados, encontrando a melhor linha para se ajustar a todos eles.
  • Árvores de decisão: imagine uma árvore com galhos e folhas, na qual cada galho representa uma pergunta e cada folha uma resposta. Essa é a essência das árvores de decisão! Elas dividem os dados em grupos com base em características específicas, como se estivessem seguindo um caminho na árvore. Por isso, são ótimas para classificar dados, como identificar se um email é spam ou não.
  • K-means: seus dados estão em vários grupos, mas você não sabe quantos? O K-means ajuda a encontrar! Ele divide os dados em um número X de grupos (que você define), juntando os pontos mais próximos como se fossem clusters. Assim, é perfeito para agrupar clientes com base em seus hábitos de compra, por exemplo.
  • Support vector machines (SVM): essa máquina de vetores é especialista em encontrar a melhor linha reta para separar dois grupos de dados, como se estivesse desenhando uma fronteira entre eles. Dessa forma, é ideal para problemas de classificação complexos, como reconhecer imagens ou prever se um cliente vai cancelar a assinatura de um serviço.
  • Redes neurais artificiais: inspiradas no cérebro humano, as redes neurais artificiais são compostas por neurônios artificiais interligados. Elas aprendem com os dados e conseguem realizar tarefas complexas como reconhecimento de imagens, tradução de idiomas e até mesmo gerar textos criativos.
  • Gradient boosting machines (GBM):  as GBMs combinam vários modelos fracos (como árvores de decisão) para criar um modelo final forte e preciso. Elas são ótimas para problemas de regressão e classificação, como prever o preço de um produto ou identificar fraudes em transações financeiras.

Esses são apenas alguns exemplos dos algoritmos mais comuns em Machine Learning. A escolha do algoritmo adequado, no entanto, depende da natureza do problema, do tipo de dados disponíveis e dos objetivos da análise.

Qual a diferença entre Machine Learning e Inteligência Artificial?

Segundo o Panorama de Marketing, ainda em 2023, 59% dos profissionais já usavam o ChatGPT na sua rotina — uma ferramenta IA baseada em Machine Learning . Isso quer dizer que boa parte do mercado já está aproveitando essas novas tecnologias para evoluir suas operações.

No entanto, nem toda IA é baseada em aprendizado de máquina. A Inteligência Artificial refere-se à simulação de inteligência humana em máquinas. Já o Machine Learning é um subconjunto da IA, que se concentra em permitir que as máquinas aprendam a partir de dados.

Na tabela a seguir, listamos as três principais diferenças entre ML e IA.

Aspecto
Machine Learning (ML)
Inteligência Artificial (IA)
DefiniçãoMétodo de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos.                     Campo da ciência da computação que visa criar máquinas que podem simular inteligência humana.
ObjetivoPermitir que as máquinas aprendam a partir de dados e melhorem a partir da experiência sem serem programadas explicitamente.Criar sistemas que podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.
AplicaçõesRobótica, processamento de linguagem natural, resolução de problemas complexos.Reconhecimento de padrões, previsão, recomendação, segmentação.

📖 Leia mais: O que é Inteligência Artificial, tipos e como funciona?

Evolução do Machine Learning

O Machine Learning não é uma tecnologia nova. Isto porque, 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. Assim, tornando-se uma ferramenta essencial para muitas indústrias.

Hoje, está no centro de muitas inovações tecnológicas, desde assistentes virtuais até carros autônomos. A seguir, veja a 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 era desenvolver algoritmos que aprendessem a partir de dados.
  • Anos 80: a popularização das redes neurais, especialmente com o algoritmo de retro propagação (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.

Veja também: Conheça recursos de IA nos produtos da RD Station para fazer mais com menos

As aplicações do Machine Learning no Marketing Digital

E o Marketing Digital, aproveita o 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 os times de Marketing se apoiem no aprendizado de máquina para evoluir e ganhar mais produtividade. 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. Isto, graças à análise de dados e ao Machine Learning.

Nesse sentido, saber o que está gerando mais MQLs (Marketing Qualified Leads) e SQLs (Sales Qualified Leads) é apenas um dos muitos benefícios que o Machine Learning traz para o Marketing. 

Essa tecnologia ajuda a qualificar de forma muito precisa as listas de clientes e prospects, usando dados relevantes disponíveis online. Assim, é possível construir um ICP (Ideal customer profile) e, a cada venda feita, os dados vão sendo atualizados, melhorando o prognóstico de novas possíveis vendas.

Esse processo, por sua vez, auxilia vendedores e pré-vendedores a economizarem tempo e priorizarem os Leads mais qualificados. Assim, é possível canalizar os esforços do time de Vendas para os locais e estratégias que irão gerar mais resultados.

Um exemplo prático do uso do aprendizado de máquina para qualificar Leads é a Lista Inteligente de Leads do RD Station Marketing. Essa funcionalidade automatiza a qualificação de contatos ao identificar quem, dentre eles, possui o maior potencial de compra.

Machine Learning aplicada à qualificação de Leads

A Lista Inteligente de Leads compara os dados dos seus Leads com aqueles que já compraram. Dessa forma, é possível calcular a chance do Lead comprar, o valor estimado de compra e até a posição do Lead para cada segmentação. Aproveite para conhecer essa e outras funcionalidades avançadas do RD Station Marketing.

Desenvolvimento de Chatbots

Se você é um usuário ativo de meios digitais, provavelmente já se deparou com os chatbots e sabe que nem todos são realmente eficientes. Pois eles também podem utilizar o Machine Learning para melhorar a qualidade do atendimento e auxiliar um visitante em determinado site.

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

Criação de Conteúdo

Por meio do Big Data, o Machine Learning pode analisar dados, criar novas ideias e ajudar a construir uma estratégia de conteúdo personalizada. Isso significa que os profissionais de Marketing de Conteúdo podem ganhar mais produtividade e ter mais chances de criar um conteúdo eficiente, personalizado e 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.

No HUB de Ferramentas de IA da RD Station, por exemplo, você encontra diversas ferramentas gratuitas capazes de te apoiar na criação de conteúdo:

Diminuição do risco de 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 determinar como ações para evitar o churn geram, de fato, resultados.

Isso permite que os profissionais considerem quando e como devem intervir para reduzir a probabilidade de churn, e também para calcular o Lifetime Value (LTV).

Disparo de Emails

O Machine Learning também pode ajudar a enviar seus emails nos melhores horários para aumentar suas taxas de abertura, como é possível ver na imagem abaixo.

Machine Learning aplicada ao disparo de emails.

No RD Station Marketing, por exemplo, você tem acesso ao Envio Inteligente ao agendar um disparo. Assim, a funcionalidade analisa eventos de abertura de email dos seus Leads e de outras empresas, melhorando em até 15%  sua taxa de abertura. Conheça agora todas as funcionalidades avançadas do RD Station Marketing.

Outros exemplos de uso de Machine Learning no Marketing

Recomendação de produtos: plataformas de Ecommerce, como Amazon e Netflix, usam algoritmos para recomendar produtos e conteúdo personalizado com base no histórico de compras e visualizações dos usuários.

Otimização de campanhas: plataformas de publicidade online, como Google Ads e Meta Ads, utilizam algoritmos para otimizar automaticamente o desempenho das campanhas, ajustando o lance, segmentação e criativos para maximizar o retorno sobre o investimento (ROI).

Análise de sentimento e feedback: algoritmos de processamento de linguagem natural (NLP) são usados para analisar o sentimento dos clientes em relação à marca, produtos e serviços. Assim, é possível examinar avaliações, comentários em redes sociais e outras formas de feedback para identificar tendências e insights úteis.

Exemplos de uso do Machine Learning em diversas áreas

O aprendizado de máquina traz diversas possibilidades para as áreas de Marketing e Vendas. No entanto, também é possível aproveitar essa tecnologia em diversas áreas do conhecimento, inlcusive na sua empresa. Veja a seguir!

Detecção de fraudes: instituições financeiras utilizam algoritmos de Machine Learning para detectar atividades fraudulentas em transações financeiras. Assim, identificam padrões incomuns de gastos ou comportamentos suspeitos.

Diagnóstico médico: médicos podem utilizar sistemas de ML para auxiliar no diagnóstico de doenças. Para isso, analisam imagens médicas (como radiografias e tomografias) e dados clínicos para identificar padrões e sintomas associados a determinadas condições.

Reconhecimento de fala e voz: assistentes virtuais, como Siri e Google Assistant, usam algoritmos de processamento de linguagem natural e redes neurais para reconhecer e interpretar comandos de voz, transformando-os em texto ou executando ações específicas.

Carros autônomos: empresas de tecnologia e fabricantes de automóveis estão desenvolvendo veículos autônomos que usam sistemas de ML para perceber o ambiente ao redor. Assim, seria possível identificar obstáculos, sinais de trânsito e tomar decisões de direção mais seguras.

Previsão de demanda: empresas de varejo e logística utilizam modelos para prever a demanda de produtos, otimizando estoques, planejamento de produção e roteamento de entregas.

Detecção de spam: provedores de email e redes sociais usam algoritmos para identificar e filtrar mensagens de spam. Para isso, analisam o conteúdo e o comportamento dos usuários para distinguir entre mensagens legítimas e indesejadas de forma automática.

Esses são apenas alguns exemplos de como o Machine Learning está sendo aplicado em uma variedade de setores e cenários. Nesse sentido, o objetivo tem sido a melhoria de processos, a automatização de tarefas e o fornecimento de insights a partir de grandes volumes de dados.

📖 Veja também: Descubra o que é IA Generativa e suas aplicações 

Usos reais de Machine Learning nas empresas

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

  • A gigante do varejo Walmart utiliza ML 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.
  • A Mastercard utiliza aprendizado de máquina para analisar transações em tempo real e identificar atividades suspeitas. Isso ajuda a prevenir fraudes e proteger os dados financeiros dos clientes.

Qual a importância do Machine Learning?

A importância do Machine Learning pode ser compreendida em diversas dimensões. Primeiro, apoia a tomada de decisões baseadas em dados, permitindo que as empresas façam escolhas mais precisas. Além disso, o ML proporciona a automação de tarefas com maior eficiência, reduzindo tempo e recursos necessários para realizar processos repetitivos e complexos.

Outra dimensão essencial é a capacidade de ajudar na personalização em escala, oferecendo experiências mais atraentes e relevantes para os clientes. Além disso, ML gera padrões e insights que levam a novas descobertas em campos variados como medicina, finanças e ciências sociais.

Por fim, o uso estratégico de Machine Learning proporciona uma maior vantagem competitiva, permitindo às empresas aumentar sua eficiência e se destacar no mercado. Portanto, a combinação desses benefícios torna essa tecnologia uma ferramenta indispensável, impulsionando o progresso e a transformação digital em diversas áreas.

Quais os principais desafios do Machine Learning?

Apesar de ser uma ferramenta poderosa e promissora, o Machine Learning enfrenta diversos desafios que precisam ser superados para que seu potencial seja plenamente aproveitado. Entre os principais desafios, podemos destacar:

1. Qualidade e quantidade de dados

Treinar modelos de ML exige grandes quantidades de dados de alta qualidade. No entanto, nem sempre é fácil coletar, limpar e rotular esses dados, o que pode levar à geração de modelos com viés ou baixa precisão.

2. Viés e discriminação

Algoritmos de ML podem perpetuar vieses e discriminações existentes na sociedade, se os dados utilizados para treiná-los não forem cuidadosamente selecionados e analisados. Sendo assim, é importante garantir que os modelos sejam justos e imparciais para todos os grupos de pessoas.

3. Interpretabilidade e explicabilidade

Os modelos de Machine Learning, especialmente aqueles baseados em redes neurais artificiais complexas, podem ser verdadeiras caixas pretas, dificultando a compreensão de como chegaram a uma determinada decisão. Então, essa falta de interpretabilidade pode gerar desconfiança e dificultar a identificação e correção de erros.

4. Robustez e segurança

Esses algoritmos podem ser vulneráveis a ataques cibernéticos e manipulações, o que pode levar a resultados incorretos ou até mesmo prejudiciais. Por isso, é crucial garantir a segurança e robustez dos modelos para evitar que sejam usados para fins maliciosos.

5. Questões éticas e legais

O uso do ML levanta diversas questões éticas e legais, como a privacidade dos dados, a responsabilidade por decisões algorítmicas e o potencial de manipulação da sociedade. Então, é necessário um debate amplo e aprofundado sobre essas questões para garantir o uso responsável e ético dessa tecnologia.

6. Falta de profissionais qualificados

A demanda por profissionais qualificados em Machine Learning é alta, mas a oferta ainda é limitada. Isso pode dificultar a implementação dessa tecnologia em empresas e instituições. Portanto, ainda é necessário investir na formação de mais profissionais nessa área.

7. Custos computacionais

Treinar e executar modelos de aprendizado de máquina, especialmente aqueles mais complexos, pode exigir alto poder computacional e ser caro. Por si só, esse pode ser um obstáculo para empresas e instituições com recursos limitados.

8. Mudança cultural

Adotar o ML exige uma mudança cultural nas empresas e instituições, que precisam se adaptar a um novo paradigma de tomada de decisões baseada em dados. Por isso, é importante promover a cultura de dados e capacitar os profissionais para trabalhar com essa tecnologia.

9. Evolução tecnológica constante

A área do Machine Learning está em constante evolução, com novas técnicas e algoritmos sendo desenvolvidos constantemente. Isso exige que os profissionais estejam sempre atualizados e se adaptando às novas tecnologias.

No entanto, apesar dos desafios, o aprendizado de máquina tem um enorme potencial para transformar diversos setores da sociedade. Desde a saúde e educação até o transporte e o varejo. E superar esses desafios será essencial para que possamos aproveitar ao máximo os benefícios dessa tecnologia.

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. Assim, 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.

Diferenças entre Machine Learning, Deep Learning e Redes Neurais

No universo da Inteligência Artificial, existem termos e conceitos que, muitas vezes, são usados de forma semelhante, 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:

Tecnologia
Definição
Machine LearningMétodo de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos.
Deep Learning
Subconjunto de ML baseado em redes neurais com muitas camadas (deep neural networks).
Redes Neurais
Conjunto de algoritmos modelados após o sistema nervoso humano, usado em reconhecimento de padrões.

Quais as tendências do Machine Learning para o futuro?

O futuro do Machine Learning é promissor e está repleto de inovações e avanços, que podem revolucionar a maneira como vivemos, trabalhamos e interagimos com o mundo ao nosso redor.

A seguir, você vai conhecer algumas das principais tendências que moldarão o futuro do ML nos próximos anos:

1. Aprendizado federado

Treinar modelos de ML em conjunto, sem precisar compartilhar dados confidenciais, vai ser realidade! Isso significa que empresas e instituições poderão colaborar em projetos de ML sem abrir mão da segurança e da privacidade dos seus dados. 

Imagine o potencial para pesquisas médicas, por exemplo. Diversos hospitais poderão treinar modelos para diagnósticos mais precisos sem precisar compartilhar dados dos pacientes.

2. Explicabilidade e interpretabilidade

Entender como os modelos de ML pensam vai ser crucial para gerar confiança e evitar vieses. Nesse sentido, algoritmos mais transparentes e explicáveis permitirão que humanos compreendam melhor as decisões tomadas pelas máquinas. E isso será fundamental em áreas como saúde, justiça criminal e finanças.

3. Aprendizado de máquina automação (AutoML)

Ferramentas e plataformas intuitivas permitirão que qualquer pessoa, mesmo sem conhecimento técnico em programação, possa criar e utilizar modelos de ML. Isso significa que pequenas empresas, startups e até mesmo indivíduos poderão usar essa tecnologia para resolver problemas e otimizar seus negócios.

4. Machine Learning no Edge

Processamento de dados e inteligência em tempo real! Com o Machine Learning no Edge, os modelos de ML poderão ser executados em dispositivos móveis, carros autônomos e até mesmo em eletrodomésticos inteligentes. Isso significa que decisões mais rápidas e precisas poderão ser tomadas em tempo real, sem a necessidade de enviar dados para a nuvem.

5. Fusão de sensores e Inteligência Artificial

Sensores inteligentes conectados a modelos de ML permitirão uma análise mais rica e precisa do mundo físico. Assim, é possível imaginar carros autônomos que enxergam o mundo em 360 graus, robôs que interagem com objetos com destreza humana ou sistemas de monitoramento ambiental que detectam e preveem desastres naturais com mais precisão.

6. Machine Learning para o bem social

Combatendo os maiores desafios da humanidade, o ML poderá ser usado para solucionar problemas globais como pobreza, fome, doenças e mudanças climáticas. Isto porque, a partir de algoritmos inteligentes, seria possível otimizar a distribuição de recursos, desenvolver novas tecnologias sustentáveis e até mesmo combater a desinformação e o discurso de ódio.

7. Novas Interfaces humano-máquina

 A comunicação entre humanos e máquinas poderá ser mais natural e intuitiva do que nunca. Imagine, por exemplo, interfaces que usam linguagem natural, gestos e até mesmo emoções para interagir com os usuários, tornando a experiência com o ML mais acessível e amigável.

8. Computação quântica e Machine Learning

Uma combinação poderosa! O poder de processamento dos computadores quânticos pode revolucionar o treinamento e a execução de modelos de ML, permitindo a resolução de problemas complexos que antes eram impossíveis. Isso pode levar a avanços em áreas como medicina de precisão, materiais avançados e inteligência artificial geral (AGI).

9. Machine Learning generativo

Algoritmos de ML generativo serão capazes de gerar conteúdo novo e original, como textos, imagens, músicas e até mesmo código. Isso pode levar a novas formas de arte, entretenimento, educação e pesquisa científica.

10. Aprendizado por reforço no engajamento do cliente

O aprendizado por reforço está sendo aplicado no Marketing para otimizar o engajamento do cliente. Assim, permite que as empresas aprendam e adaptem suas interações com os clientes com base no feedback e resultados observados ao longo do tempo.

Comece a usar o Machine Learning na prática

Apesar das inovações apresentadas neste artigo, usar aprendizado de máquina no seu dia a dia pode parecer uma realidade ainda um pouco distante. No entanto, já existem soluções que usam dessa tecnologia para gerar produtividade e melhorar os resultados das empresas — e talvez você até já use essas funções sem saber.

Já é possível, por exemplo, melhorar a precisão da sua estratégia de Marketing e Vendas com o apoio do Machine Learning. É o caso de funcionalidades como criação de títulos e textos com apoio de IA, qualificação automática de Leads e disparo inteligente de emails. 

E você encontra essas e outras funcionalidades avançadas no RD Station Marketing. Por meio dessa ferramenta, você consegue atrair o público certo, converter Leads e vender mais, além de monitorar todos os indicadores de performance. Conheça mais sobre o RD Station Marketing e fale com nosso time de Vendas.

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Resultados Digitais é o portal de conteúdo, mídia e educação da RD Station, líder no desenvolvimento de software (SaaS) voltado para o crescimento de médias e pequenas empresas. Sua plataforma de automação de Marketing e Vendas é líder no Brasil e soma mais de 50.000 clientes, em mais de 40 países.

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