Cada vez mais a inteligência artificial faz parte do nosso dia a dia, e os exemplos são os mais diversos possíveis. Desde tecnologia de reconhecimento de rosto e fala, Chat GPT, Google LLaMA, Chat Bots, e até sugestões de itens para comprar conforme os nossos interesses pessoais.
Quando pensamos nas empresas, também fica bastante clara a influência da inteligência artificial e suas tecnologias trazem para o dia a dia dos trabalhadores.
Um exemplo claro é a análise de dados e extração de informações úteis a partir deles. Mas também é possível ter tarefas repetitivas automatizadas pela utilização de robôs com tecnologia de ponta, por exemplo.
Tudo isso só é possível porque a inteligência artificial tem dois pilares que a sustentam: o Machine Learning e o Deep Learning. São esses pilares que possibilitam que as máquinas pensem como os seres humanos, que é o grande objetivo da IA.
Continue lendo este artigo para entender melhor como cada um dos pilares funciona, além de exemplos práticos de suas utilizações na área de cibersegurança e assistente virtual.
O conceito de Machine Learning
Você está em dúvida sobre o que é Machine Learning de forma simples? Agora você vai ter a sua resposta.
Em poucas palavras, a tecnologia de Machine Learning permite que uma máquina com inteligência artificial consiga mostrar padrões e tomar decisões de forma autônoma.
E então, com o passar do tempo, através de experiência e análises de dados, a máquina aprende e evolui a sua forma de realizar as tarefas por conta própria.
Dessa forma, existem inúmeras possibilidades de uso da tecnologia de Machine Learning. Entre eles tratar dados em tempo real, fazer previsões de mercado, automatizar tarefas, segmentar grupos, etc.
Consequentemente, existem alguns benefícios claros para utilizar Machine Learning. Seja para resolver problemas pessoas das pessoas, como a recomendação de um filme para o final de semana, quanto para questões profissionais conforme citado acima.
Diferencial competitivo com o uso de Machine Learning
Para funcionar corretamente, o Machine Learning utiliza dados e resultados passados. A partir dessas fontes, é possível realizar previsões confiáveis do mercado.
Naturalmente, quando uma empresa sabe como o mercado vai se desenvolver, fica muito mais fácil de adaptar o modelo de negócio para esse cenário futuro. Dessa forma, a empresa se diferencia dos concorrentes e segue crescendo com o passar do tempo.
Ajuste as estratégias sempre que necessário
A tecnologia de machine learning realiza análises e tratamento de dados em tempo real. E por essa característica, é possível determinar estratégias para as empresas com agilidade e capacidade de adaptação.
O resultado disso é que o negócio vai conseguir se manter competitivo e acompanhando as mudanças do mercado em que está inserido.
Alta assertividade nas previsões
Por vezes a forma como uma máquina com machine learning trabalha não é clara e pode até gerar medo nas pessoas. Porém, depois que você entende o poder dessa tecnologia fica muito mais fácil de aproveitá-la e perceber os benefícios.
Antes de mais nada, a alta assertividade nas previsões que são realizadas é indispensável. Afinal, para que as pessoas realmente confiem suas tarefas às máquinas, elas precisam perceber que há poucos ou nenhum erro nelas.
Como o aprendizado da máquina acontece constantemente, os algoritmos começam a evoluir e as previsões praticamente excluem o erro humano do processo.
Segmentações para vendas
A IA promete revolucionar o marketing e as vendas e, de fato, estamos fazendo isso agora. Ela qualifica leads de maneira mais rápida e eficaz do que os humanos, permitindo que os representantes de vendas fechem negócios com mais velocidade.
Pense, por exemplo, quanto tempo um representante de vendas pode perder atualizando e limpando as informações de LEAD do CRM da empresa - a IA pode tornar as atividades de registro e atualização de leads no CRM em um processo automatizado com baixíssimo índice de erros.
O aprendizado de máquina pode analisar os dados de seus clientes potenciais e prever quem (e quando) comprará. Pense o quanto isso não seria um diferencial de negócio para a área de vendas, isso é o que chamamos de marketing preditivo.
Além disso, a IA também pode criar mensagens de e-mail e whatsapp personalizadas para cada cliente em potencial, além de conteúdo direcionado e sugestões de cross selling e upselling para cada cliente.
De fato, a IA pode fazer tudo isso sozinha, sem muita intervenção humana - você apenas teria que treinar, integrar e ativar um chatbot com tecnologia de NLP (processamento de linguagem natural) em seu site de vendas.
Os profissionais de marketing podem usar IA para analisar comportamentos e encontrar conexões inesperadas entre diferentes variáveis, como padrões de compras associados a cliques anteriores, informações de localização, compras anteriores etc.
Machine Learning na Cibersegurança
Constantemente nos deparamos com manchetes sobre escândalos envolvendo o vazamento de dados de empresas. Da mesma forma, a tecnologia é usada com frequência para deixar golpes digitais mais sofisticados e convincentes.
Por entender essa realidade, é importante que as pessoas tenham soluções de cibersegurança na vida profissional e também na vida pessoal. E sim, mesmo que você seja “apenas” um analista realizando o seu trabalho dia após dia, você pode ser alvo de um ataque e se prejudicar com isso.
Alguns ataques comuns são o uso de deep fake para imitar a voz de outras pessoas e invasão de redes para roubar dados. Além disso, é comum que golpistas invadam sistemas buscando por números de cartão de crédito para realizar compras através da internet.
Portanto, utilizar machine learning a seu favor ajuda a diminuir os problemas relacionados com a cibersegurança. Um algoritmo consegue, por exemplo, encontrar padrões e solucionar problemas com alta precisão e eficácia.
Alguns exemplos de utilização de machine learning para melhorar a cibersegurança é a detecção de invasões e identificação de spams e phishing. Da mesma forma, a tecnologia consegue identificar famílias de malwares e avaliar riscos em geral.
Machine Learning nos Assistentes Virtuais
Como você já sabe, o objetivo da inteligência artificial é ensinar máquinas a realizar tarefas e a pensar como os humanos.
Nesse sentido, temos os assistentes virtuais, ou chatbots como também são conhecidos. Estes robôs são ensinados a interagir com as pessoas, principalmente para reduzir o volume de trabalho em empresas com o atendimento ao cliente.
Assim, o acesso a algum documento ou informação básica que está salva em um sistema pode ser facilmente enviada por um assistente virtual.
Essa é a utilização básica dos asssitentes virtuais. Mas também é possível aplicar o machine learning nesses robôs.
Dentro da inteligência artificial existe uma aplicação que se chama PLN (Processamento de Linguagem Natural). Essa área busca entender como as máquinas podem interagir com as diversas línguas utilizadas pelos humanos para se comunicar.
Quando um chatbot ou assistente virtual utiliza PLN em seu código, a máquina é capaz de ter uma interação com seres humanos de forma muito natural.
E a partir do machine learning os sistemas ganham uma nova habilidade que é o aprendizado automático através do contato com pessoas e seu comportamento.
Conheça os 4 métodos de Machine Learning
Para que o machine learning aconteça, existem 4 métodos utilizados atualmente.
Aprendizagem supervisionada
Nesse método o algoritmo tem um modelo que recebe novos dados e precisa encontrar formas para chegar nas mesmas entradas e saídas.
Para isso a máquina vai identificar os dados recebidos, entender quais são os seus padrões e então fazer previsões.
No início o desempenho da máquina não será conforme o esperado. Contudo, como a máquina aprende de forma autônoma, depois de um determinado tempo essa realidade muda e a interferência humana não é mais necessária.
Aprendizagem semi-supervisionada
Nesse método de machine learning os dados são chamados “estruturados” e “não-estruturados”.
Nos dados etiquetados existem informações rotuladas, com pares de entradas e saídas. E é a partir dessas informações do rótulo que o algoritmo consegue desenvolver conhecimento e a classificar os dados não-estruturados.
Aprendizagem não-supervisionada
Para este método, não existe presença humana na operação. O funcionamento acontece a partir do envio de grandes volumes de dados, e a máquina vai tentar estruturar esses dados de forma que possam ser utilizados depois.
A estruturação pode acontecer através de clustering (união de grupos com informações similares), e também com redução de dimensão (o menor número possível de variáveis é determinado para encontrar uma informação).
Aprendizagem por reforço
Nesse método há regras delimitadas que a máquina precisa considerar. São conjuntos de ações, critérios e valores que são adicionados ao algoritmo para que este consiga o melhor resultado observando diferentes possibilidades.
Machine Learning x Deep Learning: entenda a diferença
Neste artigo você entendeu em detalhes como o machine learning funciona, seus exemplos e métodos que são utilizados.
Apesar disso, também temos a tecnologia de deep learning. Essa tecnologia faz parte do machine learning, e é um aprendizado de máquina mais profundo.
Para que o deep learning aconteça, é necessário usar redes neurais artificiais que simulam o cérebro humano.
Diferente do machine learning simples, que utiliza algoritmos com equações pré-definidas, o deep learning tem um reconhecimento de padrões em várias camadas de processamento.
É essa tecnologia que permite que empresas consigam processar um grande volume de dados para aprender nossas preferências pessoais. Como resultado, recomendações mais assertivas e produtos conforme o que estamos procurando na internet chegam até nós.
Após ler este artigo, a intenção é que você consiga entender o conceito de machine learning, seus usos e métodos para que possa existir. E por fim, uma breve explicação para que você identifique algumas diferenças pontuais que existem entre machine learning e deep learning.
Se você quer ficar por dentro deste e outros assuntos do universo da tecnologia e inteligência artificial, fique de olho em nossas publicações por aqui.
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