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