Machine Learning: o que é?

De como as suas plataformas de streaming recomendam novos filmes e músicas às ao aprendizado de assistentes virtuais e veículos autônomos, tudo isso está contemplado no escopo do Machine Learning.

Com diversas ramificações, não se trata de uma tecnologia, mas sim um componente da grande área da Ciência da Computação. É por meio de conceitos como Inteligência Artificial (IA) e Big Data que vemos essas aplicações práticas citadas acima.

Apesar de não ser algo novo, ainda existe muita confusão sobre para que serve e como é aplicada essa tecnologia. É muito comum acharem que se trata da mesma coisa que Inteligência Artificial ou que ela se limita ao processamento básico de informações.

Marketing, órgãos públicos e da saúde, serviços financeiros e, claro, o comércio exterior são alguns dos segmentos já sendo transformados com a ajuda desse recurso.

Neste artigo, explicaremos o que realmente é Machine Learning, como ele funciona e quais são as suas aplicações no comércio exterior.

Aproveite a leitura!

Você verá neste artigo

O que é machine learning?

Machine Learning é uma área da Ciência da Computação na qual introduz-se a capacidade de aprendizado aos computadores. Por meio de algoritmos, é possível analisar uma grande quantidade de dados complexos (utilizando modelos estatísticos predeterminados).

Com base nesses parâmetros, o sistema “aprende” sozinho a captar, organizar e ler dados. Com esses padrões são feitas predições e determinações que auxiliam os usuários a tomar melhores decisões ou acessar opções personalizadas para seus gostos.

(Explicaremos melhor sobre as aplicações do Machine Learning no nosso dia a dia)

Um fato pouco conhecido é que o Machine Learning é uma área ampla e possui segmentações mais profundas e específicas, como o Deep Learning.

O que é deep learning?

Deep Learning é um modelo de Machine Learning avançado que consiste em desenvolver e treinar um robô para aprender sozinho

A ideia é simular com mais acuracidade os padrões neurais da capacidade de aprendizado dos seres humanos. Diferente dos tipos habituais, este é programado para aprender de forma independente, por meio da identificação de estímulos padrões, como reconhecimento de fala, identificação de imagem e previsões.

As conhecidas assistentes virtuais Alexa (da Amazon) e Siri (da Apple) são casos famosos da aplicação prática do Deep Learning. O mesmo vale para a integração entre smartwatches e aplicativos de controle de saúde.

Ainda, no campo do Machine Learning, há uma diferenciação importante a se fazer entre essa área e o grande campo da Inteligência Artificial.

A diferença entre machine learning e inteligência artificial

Essa é a melhor forma de entender a diferença: Inteligência Artificial é um grande campo que descreve mecanismos computacionais que buscam simular o raciocínio humano. Já o Machine Learning é uma das áreas dentro da IA, que foca na criação de sistemas com capacidade de aprendizagem, a partir do contato com dados e experiências.

Por que é importante conhecer essa distinção?

Para procurar soluções tecnológicas que facilitem seu dia a dia, na vida pessoal e profissional, é essencial mergulhar nos termos, conceitos e jargões das áreas.

A evolução do machine learning

Algoritmos voltados ao Machine Learning não são necessariamente recentes. O aprimoramento dos mecanismos de busca do Google, por exemplo, está em evolução desde os anos 90.

Foi-se o tempo que a área se limitava a leitura de dados relacionáveis captados por cookies, navegação ou cliques. A aplicação de leituras complexas, combinadas à popularização e novas práticas de Big Data, colaborou para um avanço notável dessa tecnologia em diversos setores.

Parece complexo, mas muito do que você e seus clientes usam hoje utiliza fundamentos de Machine Learning, como os ERPs, ferramentas para rastreio de mercadorias, indicação das melhores rotas e, até, a exibição otimizada de melhores produtos e ofertas.

E estamos falando de meio ainda em ascensão. De acordo com a Accenture, o uso desse modelo pode aumentar a lucratividade nas empresas em até 38%, além da expectativa de geração de 14 trilhões de lucro extra até 2035

Principais benefícios do Machine Learning

Decisões mais rápidas e assertivas, com dados organizados e estruturados
Melhor adaptabilidade às mudanças com dados atualizados e contemporâneos
Maior capacidade à empresa para inovar no mercado, com produtos e serviços
Profundidade nos insights e tomada de decisões mais eficientes
Ampliação das oportunidades de crescimento e lucro da empresa

As aplicações do machine learning na sociedade

O seu desenvolvimento contínuo trouxe uma série de aplicações que já fazem parte do nosso cotidiano, tanto em casa quanto no trabalho.

Veja algumas das aplicações mais comuns do Machine Learning na sociedade

A recomendação de conteúdos em plataformas de streaming
Recebimento de ofertas via e-mail, aplicativos e e-commerces de acordo com nosso gostos e hábitos
Indicação das melhores rotas no GPS
Detecção de fraudes e oportunidades de economia em bancos e órgãos do governo
Identificação de cibercrimes, como bullying, extorsão ou racismo
Monitoramento de endemias e potenciais pandemias
Evolução do autosserviço em aplicativos e terminais bancários

E essas são apenas algumas das que já estão popularizadas, mas há um olhar para o futuro que já é palpável e vemos evoluindo, como:

Direção autoguiada de carros autônomos
Sistemas de vigilância por reconhecimento facial
Soluções associadas ao open banking (sistema aberto bancário que permitirá a personalização de serviços financeiros)

Como funciona o machine learning?

Para entender o funcionamento do Machine Learning é preciso conhecer dois elementos-chave: os algoritmos e os métodos.

Algoritmos são a base do funcionamento de uma solução criada sob os preceitos dessa área. É por meio deles que o robô criado terá seu curso de ações inicial – tal qual suas regras sobre o que pode e não pode ser feito, em alguns métodos específicos.

Fazendo um paralelo com a neurologia, que a IA deseja simular, os algoritmos são os neurônios. Eles carregam as informações para a matriz, que as organiza e cria conexões para que o desenvolvimento continue e se aprofunde.

Já os métodos, são os caminhos pelos quais os algoritmos serão estimulados. Popularmente, são considerado quatro – sendo que os dois primeiros são os mais utilizados:

Aprendizado supervisionado: no qual os robôs são treinados com padrões rotulados, normalmente por modelos estatísticos como classificação e regressão. Por essência, há uma resposta certa que ele sempre deve encontrar quando analisa dados não rotulados.
Aprendizado não-supervisionado: neste caso não há uma resposta correta ou incorreta informada no algoritmo. O objetivo deste método é explorar os dados e encontrar algum tipo de estrutura entre eles.
Aprendizado semi-supervisionado: neste método são analisados tanto dados rotulados, quanto os não rotulados (geralmente o segundo numa proporção bem maior que a do primeiro). Afinal, obter dados rotulados é mais complexo e custoso do que o seu oposto.
Aprendizado por reforço: por meio de tentativa e erro, o algoritmo descobre quais ações de um agente geram as melhores recompensas. Por exemplo, as plataformas de anúncios em redes sociais usam essa lógica ao pedir uma variedade de títulos e descrições que serão misturados até descobrir quais convertem mais cliques e impressões.

Machine Learning no comércio exterior

O cenário prolífico para o desenvolvimento de soluções baseadas em Machine Learning também está trazendo mais e mais novidades para o setor de comércio exterior.

Segundo uma pesquisa feita pela Thomson Reuters e Live University, 77% dos profissionais de comércio exterior acreditam que a Inteligência Artificial e o Machine Learning são as tecnologias com maior potencial de trazer benefícios para os seus negócios.

Existem diversas frentes de aplicação dessas tecnologias no comércio exterior, veja algumas:

Auxílio na tomada de decisões em plataformas de Big Data, trazendo dados e estatísticas do comércio exterior
Organização e acompanhamento da logística de entregas para importadores e exportadores
Descoberta sobre as melhores rotas para tráfego de mercadorias
Ferramentas para mapeamento e análise de indicadores

Para entender melhor o impacto da IA e do Machine Learning no setor de Comex, assista ao vídeo abaixo:

O que é Machine Learning? Quais suas aplicações no comércio exterior?

Redação Logcomex