Machine Learning (aprendizado de máquina) é um ramo da inteligência artificial (IA) e da ciência da computação que usa algoritmos complexos para processar e avaliar dados rapidamente. Imitando a maneira como os humanos aprendem, a máquina faz previsões, coleta insights e aprende, melhorando a sua precisão gradualmente. Quanto mais informações são processadas, mais precisas são as previsões e análises, por isso o nome “aprendizado de máquina”.
Esse processo de geração de insights por meio de business intelligence e analytics já é conhecido e utilizado por milhares de empresas há anos, mas normalmente exigia o expertise de analistas e consultores. Hoje, os insights fornecidos pelos algoritmos treinados para fazer as análises estão impactando substancialmente as métricas de crescimento de negócios mundialmente.
Com a expansão do big data, a demanda por cientistas de dados também cresce, assim como a exigência por sua avaliação de cada vez mais números e informações. De acordo com uma matéria da Delloite Insights, no Royal Bank of Canada (RBC) há um foco no crescimento da base de usuários com o Machine Learning. O trabalho humano anda lado a lado com o trabalho da máquina. O banco está investindo em IA e Machine Learning e empregando atualmente mais de 200 cientistas de dados.
Ao atuar com tratamento de dados, APIs e outras soluções, as plataformas que utilizam o Machine Learning são capazes de fornecer uma capacidade computacional evoluída, mas esse aprendizado normalmente requer especialistas técnicos que podem preparar conjuntos de dados, selecionar os algoritmos certos e interpretar a saída.
Andrew Ng, ex-cientista chefe da Baidu, co-fundador da Coursera, professor de Stanford e expert em inteligência artificial, promete que “a inteligência artificial é a nova eletricidade”. Isso porque, segundo Ng, em breve a inteligência artificial estará em todas as aplicações tecnológicas que conhecemos. Para entender melhor o Machine Learning e sua aplicação nos negócios e no mercado financeiro, continue a leitura.
- Os tipos de Machine Learning
- Exemplos de uso em Machine Learning
- Machine Learning e o mercado financeiro
- Como tomar a melhor decisão relacionada ao Machine Learning
- O futuro do Machine Learning e da Inteligência Artificial
Os tipos de Machine Learning
Como mencionado, o Machine Learning é uma técnica que viabiliza a inteligência artificial, utilizando dados para aprender de forma autônoma. Podemos considerar que há dois grandes tipos de Machine Learning e um terceiro, que é a intersecção dos outros dois: supervisionado, não supervisionado e semi-supervisionado.
Supervisionado
O Machine Learning supervisionado é aquele premeditado e modelado por uma pessoa, ele usa dados rotulados para treinar algoritmos. A máquina aprende por meio de um processo de validação cruzada. Um exemplo cotidiano do aprendizado supervisionado é um e-mail ser considerado spam a partir do momento que for etiquetado como tal.
Alguns métodos usados na aprendizagem supervisionada incluem redes neurais, regressão linear, naïve bayes, regressão logística, máquina de vetores de suporte (SVM) e floresta aleatória. O Machine Learning de reforço é um modelo semelhante ao aprendizado supervisionado, mas que funciona por meio de tentativa e erro.
Não supervisionado
O aprendizado não supervisionado acontece quando a própria máquina modela os dados para obter inferências a partir de uma lógica própria, com dados não rotulados, sem intervenção humana. A máquina agrupa os dados de acordo com semelhanças e diferenças, não há resultados, apenas uma análise pura.
O Machine Learning não supervisionado é a solução ideal para análise exploratória de dados, segmentação de clientes, estratégias de vendas cruzadas e reconhecimento de padrões por conta de sua organização de dados por meio de padrões.
Semi-supervisionado
O aprendizado semi-supervisionado é a junção entre o supervisionado e o não supervisionado. Nele, há um treinamento da máquina, em que ela usa um conjunto menor de dados rotulados para orientar a classificação e extrair um conjunto maior de dados sem rotulação. Essa pode ser a solução para o problema de não haver dados rotulados suficientes no treinamento de um algoritmo de aprendizado supervisionado.
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Exemplos de uso em Machine Learning
O Machine Learning já está presente no nosso cotidiano em diversos mecanismos. Veja alguns casos de aprendizado de máquina:
- Tradução de idiomas: graças ao Machine Learning, os tradutores automáticos, como o Google Translator, são capazes de entender nuances e complexidades dos idiomas e oferecer traduções muito mais precisas, tanto em áudio, quanto em texto;
- Reconhecimento de voz: os sistemas de reconhecimento de voz são treinados antes do envio do software, aprendendo as palavras de forma geral, mas eles continuam a aprender quando chegam ao usuário, tendo uma maior precisão quanto mais são utilizados;
- Visão computacional: a visão computacional é a capacidade de extrair significado de elementos visuais (caracteres e imagens). Essa é a tecnologia por trás do reconhecimento facial. Muitos desses sistemas são desenvolvidos usando Machine Learning. Nos Correios dos EUA, por exemplo, as cartas manuscritas são classificadas automaticamente por um software de caligrafia e mais de 129 bilhões de pacotes e cartas foram classificadas por meio da Machine Learning em 2020;
- Recomendações inteligentes: os algoritmos de plataformas de conteúdo, streaming e lojas online são capazes de dar recomendações cada vez mais precisas ao consumidor, por meio da análise de seu comportamento e o aprendizado de máquina;
- Controle robótico: os sistemas de robôs também vêm utilizando o Machine Learning, por exemplo, para traçar estratégias de voo estável, acrobacias de helicóptero e melhorar a direção de veículos de forma autônoma;
- Bancos de dados autônomos: para os especialistas em big data, essa é uma tecnologia especialmente útil para automatizar bancos de dados. Afinal, o profissional pode se dedicar a outras atividades mais complexas, enquanto a máquina classifica e organiza os dados, diminuindo os riscos de falha humana pela automação.
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Machine Learning e o mercado financeiro
Algumas instituições financeiras já começaram a incorporar o Machine Learning em suas atividades. Na precificação, por exemplo, vários bancos estão aplicando o aprendizado de máquina (redes neurais) para calibrar parâmetros com mais eficiência. Outro mecanismo de IA utilizado pelas instituições financeiras são os chatbots, robôs que iniciam a conversa com o cliente, fazendo uma classificação prévia, levando a um atendimento mais personalizado e humanizado.
Como citou Felipe Rosa Melo, gerente de Divisão do Banco do Brasil, “É meio paradoxal falar que um robô é mais humanizado, mas a intenção é que a pessoa receba o atendimento na linguagem dela, no tempo dela, sem se preocupar com terminologia bancária”. Com o aprendizado de máquina, é possível prever comportamentos, identificar fraudes e saber se é o momento adequado para oferecer crédito, por exemplo.
No mundo do investimento, o Machine Learning também é uma realidade que veio para ficar. A quantidade de dados que os investidores precisam para fazer as propostas é muito grande e a negociação algorítmica pode aumentar o acesso dos investidores a insights de maior qualidade. Utilizando o potencial de aprendizado da máquina, os investidores podem analisar dados históricos e atuais do mercado para encontrar os negócios mais lucrativos.
A privacidade de dados, proteção de dados e segurança de dados são algumas precauções que as instituições financeiras e fintechs devem tomar ao inserir inteligência artificial em sua rotina. Seguir a Lei Geral de Proteção de Dados e investir em segurança é uma prioridade, seja utilizando Machine Learning de forma intensiva ou não.
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Como tomar a melhor decisão relacionada ao Machine Learning
As análises estatísticas já passaram por muitos processos: regressão linear, regressão logística, análise de modelagem, hoje, porém, com a ampla variedade de algoritmos, as análises automatizadas estão ganhando espaço. O Machine Learning e a IA são maneiras de aumentar a produtividade e a eficácia tanto da empresa de forma geral, quanto do profissional analista ou cientista de dados.
Uma vez que não há legislação regulando as práticas de IA, o ideal é distribuir as responsabilidades entre máquinas e humanos. Antes de começar a transformação digital na sua empresa, usando as mais recentes ferramentas de tecnologia, certifique-se de ter uma compreensão sólida de como a plataforma atualizada abordará os pontos a melhorar de sua equipe e ajudará você a fechar negócios com mais eficiência.
Analisar o momento da sua empresa e perceber se ela está pronta para receber as mais diversas tecnologias e IA é o primeiro passo rumo a automatização. Depois, deixar claro qual é o seu objetivo com essa implementação: personalização? Melhora na análise de dados? Ou uma maior retenção de insights? Traçar esse objetivo vai te guiar a escolher qual é o melhor tipo de Machine Learning para você.
Ao começar a implementação, é necessário cuidado com os funcionários: enfatize que o aprendizado de máquina não substitui os seres humanos, simplesmente fornece ferramentas e dados para maximizar os resultados.
O futuro do Machine Learning e da Inteligência Artificial
O Machine Learning está apenas começando e sua aderência está cada vez mais popular. Segundo o CEO da Education Ecosystem, Michael Garbade, as tendências futuras para o Machine Learning são:
- melhoria nos algoritmos não supervisionados, alcançando previsões e aprendizados mais rápidos e precisos;
- personalização aprimorada, levando a experiências mais benéficas e certeiras de anúncios;
- crescimento da computação quântica, que fornecerá um processo muito mais rápido e pesado para algoritmos supervisionados e não supervisionados;
- serviços cognitivos aprimorados.
Ou seja, “é provável que vejamos o desenvolvimento de aplicativos altamente inteligentes, que podem falar, ouvir, ver e até raciocinar cada vez mais com seus arredores” e maior uso em hardwares de robôs, o Machine Learning é decisivo para a capacidade dos robôs, que também exercerão tarefas mais inteligentes.
Em muitos aplicativos atuais de aprendizado de máquina, os algoritmos de Machine Learning são integrados ao software codificado à mão em um programa de aplicativo final. Quem sabe uma nova linguagem de programação não é projetada, uma que suporte a escrita de programas nos quais algumas sub-rotinas são codificadas à mão enquanto outras são especificado como “a ser aprendido”? O futuro do Machine Learning ainda possui muito espaço para crescer, se desenvolver e aprender.
Hoje, nós já vemos como esses modelos foram potencializados pela IA Generativa , que tem transformado a forma como trabalhamos e entendemos o que é produtividade.
De acordo com pesquisa da Thomson Reuters, o uso de IA no trabalho pode gerar uma economia de 4 horas semanais. Se isso se confirmar, representa um acúmulo de cerca de 200 horas extras por ano. Esse número pode subir para 8 horas semanais em três anos e 12 horas em cinco anos — o equivalente a 400 e 600 horas ano respectivamente.
Mas o que fazer como todo esse tempo “extra”?
Ele pode ser aplicado em trabalho estratégico, inovação e desenvolvimento profissional, o que poderia ajudar as empresas a manter ou aumentar a sua vantagem competitiva diante da concorrência.
Porém, para que isso ocorra é fundamental que as empresas invistam tanto na tecnologia de inteligência artificial e si, quanto no treinamento dos seus times.
A Opus Software pode te ajudar tanto no desenvolvimento de projetos de Machine Learning e Inteligência Artificial, quanto no treinamento dos seus times, para que ele possam conquistar a hiperprodutividade. Vamos conversar?
