Com a aplicação do conceito de aprendizado de máquinas, é possível ensinar a um computador como “pensar” para executar funções específicas. Isso pode ter aplicações em diversos negócios, criando-se inteligências artificiais para executar tarefas que o cérebro humano não é capaz. A Inteligência Artificial é uma das chaves da inovação tecnológica para o futuro e, através de conceitos como esse, as empresas tendem a se tornar cada vez mais otimizadas e inovadoras.

O aprendizado de máquina, ou machine learing (ML) cai sob o guarda-chuva área de tecnologia das organizações. Na sua essência, a aprendizagem de máquina refere-se à prática de “treinar” computadores através de software para reconhecer padrões e inferir previsões, emulando uma capacidade semelhante à humana para aprender “experiência”. Em ML, a “experiência” que as máquinas obtém é advinda de seres humanos.

 
aprendizado de maquinas

 

O funcionamento do sistema de aprendizado de máquina

Como esse conceito de aprendizado de máquina parece algo de um filme futurista, temos que usar um pouco de background para poder contextualizar esse conceito. Vamos fazer um exercício de imaginação. Você consegue responder qual o resultado da seguinte equação?

 

(22 + 44)5 x (889:7) – (83 + 92)

 
De cabeça, é quase impossível responder a essa equação. Porém, se você digitar esses comandos no próprio software de calculadora do seu computador, não demorará nem um segundo para obter a resposta correta: 150.893.475.199.407.

Em compensação, mostre duas imagens para uma criança qualquer de cinco anos: a imagem A, com uma melancia e a imagem B, com o mar. Pergunte para a criança qual das duas imagens mostra uma melancia e ela rapidamente responderá que é a imagem A. Já o computador não saberá como responder essa pergunta, já que é uma questão abstrata.

Então… como pode um computador fazer cálculos complicadíssimos e, ainda assim, falhar em um teste simples que qualquer criança de cinco anos pode fazer? Isso acontece, pois um computador depende de algoritmos para executar atividades previamente estabelecidas e ainda não possui autonomia para “pensar”.

Mas isso vem mudando com a ideia de aprendizado de máquina, ao falarmos de execução de atividades específicas. O conceito (simplificado, claro) por trás dessa inovação tecnológica é que uma máquina é capaz de “aprender” se souber reconhecer padrões por trás de exemplos de informações.

 

A evolução através de um conhecimento aprofundado

Um computador tem dificuldade de saber qual imagem possui uma melancia, porque não sabe “ler” as imagens, enquanto a criança sabe reconhecer o que vê. Mas, e se nós ensinássemos um computador a ler imagens e diferenciá-las?

 

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Vamos supor que agora, o computador sabe “ler” o que está na tela. Novamente, mostramos as duas imagens do exemplo acima. O computador não sabe responder, porque não sabe o que é “melancia”, não entende esse conceito. Então nós dizemos a ele que a melancia está na Imagem A. Reconhecendo padrões na tela, o computador aprenderá que a melancia é um “objeto redondo”.

Novo teste: mostramos a imagem de uma bola de futebol ao computador. Ele diz que aquilo é uma melancia. Corrigimos e ele aprende um novo padrão: melancia é um “objeto redondo verde”. E por aí vai, ensinando padrões de reconhecimento a um computador. Através de vários exemplos, a máquina aprende padrões que “ensinarão” algo para ela. Com isso, você poderá aplicar esse conhecimento adquirido por sua máquina em diversas situações.

 

Aplicação do aprendizado em máquina ao seu negócio

Muitas pessoas fazem a pergunta: é possível aplicar esse conceito ao meu negócio? Claro que sim! Um algoritmo capaz de aprender é também capaz de otimizar diversas atividades dentro das empresas, utilizando todo o poder que uma máquina usa para resolver equações em problemas que apenas humanos poderiam agir. Veja abaixo algumas maneiras de como uma máquina que aprende pode melhorar sua empresa:

  • analisando toneladas de informações de consumidores para descobrir padrões de consumo para tomarmos decisões de negócio;
  • trabalhando para otimizar os esforços de segurança digital da sua empresa na detecção de fraudes de forma automática ou semi-automática;
  • otimizando o trabalho dos seus técnicos e funcionários através de tarefas repetitivas que precisam ser resolvidas rapidamente;
  • atuando de forma preditiva para identificar padrões de comportamentos históricos e realizar “previsões futuras” a partir dessas informações.

 

E isso apenas se considerarmos o que é “normal” para cada empresa. Mas, e as rotinas únicas de cada tipo de empreendimento? Uma empresa de transportes, por exemplo, precisa lidar com rotas, veículos, usuários, horários de pico e outra infinidade de métricas, que podem ser otimizadas por um algoritmo de aprendizado de máquina.

Enquanto uma empresa de segurança, tem que lidar com uma tonelada de informações sobre padrões de crimes numa região, horários, rotinas e todo o tipo de dados que podem ajudar a manter o trabalho mais seguro. Veremos abaixo, dois exemplos de aplicação de aprendizado de máquinas.

 

Capacidade Preditiva

Os dados por si só não resultam em aprendizado de máquinas. Por exemplo: ter dados de planilhas com números, nomes e indicadores que englobam as suas vendas deste ano não torna possível prever os resultados futuros, a menos que você levar os seus dados para o próximo nível. A aprendizagem de máquina é o próximo passo.

 

Machine Learning = Estatísticas + dados + Software.

 
Com o Machine Learning os computadores, via algorítimos e fórmulas matemáticas, podem aprender a partir de dados históricos e sugerir um provável resultado futuro, ou comportamento esperado. A magia da aprendizagem de máquina é que, após a configuração inicial, o seu sistema de aprendizagem de máquina precisa de programação não precisa mais de ordens. Este tipo de previsão com machine learning já é utilizado, por exemplo, para realização de previsões de tempo e detecção de destrastres geológicos, onde um computador identifica padrões em informações de sistemas de medição sísmica e emite alertas automáticos para que a população das áreas atingidas possam ser removidas rapidamente.

 

Aplicação disruptiva de aprendizado de máquinas

Imagine um simples exame de sangue que pode dizer, no nível molecular, o tipo exato de doença que você tem e da sua gravidade antes de apresentar quaisquer sintomas… Imagine usar o mesmo teste para monitorar o sucesso do tratamento…

A empresa Mirocolus utiliza o aprendizado de máquinas para que os computadores trabalhem com informações (em nível molecular) e detectem padrões nestas informações para identificação de doenças. A detecção é realizada no micro RNA de amostras sanguíneas de forma não-invasiva, precisa, descentralizada e barata. Para isso as informações são transformadas em luzes que preenchem um equipamento cheio de “furos”. Cada luz em um determinado furo significa uma informação diferente que é interpretada pelo computador.

 
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A Miroculus também fornece soluções inovadoras para instituições acadêmicas, centros de pesquisa genômica, empresas de biotecnologia e diagnóstico, para que eles possam melhorar drasticamente a sua capacidade de diagnosticar, monitorizar e tratar a doença a partir do aprendizado de máquinas!

 
Como deu para ver, são inúmeras as aplicações de aprendizado de máquina nos negócios. Saiba mais sobre como a tecnologia tem revolucionado o mercado no nosso artigo que publicamos no nosso blog: 5 aplicações da Internet das Coisas (IoT) para revolucionar o seu negócio!