Sempre ouvimos dizer que “os dados são o futuro”. É cada vez maior a nossa preocupação em gerar, agrupar e analisar dados de absolutamente tudo para tomar melhores decisões no mundo dos negócios.

Porém nem sempre o cérebro humano é ágil o suficiente para lidar com uma quantidade grande de dados complexos. Justamente por isso que o machine learning  foi desenvolvido.

O que é Machine Learning?

Traduzido também como “aprendizado de máquina”, o machine learning é um método de análise de dados que identifica padrões para automatizar a construção de modelos analíticos.

Em outras palavras, o machine learning trabalha com big data e algoritmos para identificar padrões, aprender com as informações disponíveis e tomar decisões sem a intervenção humana.

O Machine Learning não é algo completamente novo. A ideia nasceu com a teoria de que computadores poderiam reconhecer padrões para aprender tarefas específicas sem serem programados para isso.

No entanto, foi nos últimos anos que o método ganhou impulso: é recente a capacidade das máquinas aplicarem cálculos matemáticos cada vez mais complexos e cada vez mais rápido. Isso permitiu o surgimento de inovações que nem sonhávamos há algumas décadas, como os carros autônomos, por exemplo.

Qual é a diferença de Inteligência Artificial e Machine Learning?

Quando falamos de “sistemas inteligentes” é comum lembrarmos do conceito de “inteligência artificial”. É por isso que muitas pessoas confundem “machine learning” com IA.

Inteligência Artificial é uma ciência que usa mecanismos computacionais baseados no comportamento humano para a resolução de problemas. Ou seja, é um sistema desenvolvido para “pensar” como um ser humano na hora de realizar tarefas.

O Machine Learning é uma subcategoria da inteligência artificial. Ele é um dos métodos usados para que computadores sejam mais inteligentes. Sua principal característica é a habilidade de aprender com as próprias experiências do sistema. Porém, não é o único “tipo de inteligência” que uma máquina pode ter.

A importância do Machine Learning

Desenvolver sistemas que utilizam o aprendizado de máquina significa produzir modelos complexos, que vão trazer resultados rápidos e precisos. A capacidade de aprender com a própria experiência da máquina e o grande volume de dados gerados por ela permite que organizações identifiquem facilmente oportunidades lucrativas para aplicar o machine learning.

Como o uso dessa inovação tem sido cada vez mais frequentes entre as corporações, o ambiente empresarial percebeu que é preciso investir em machine learning para se manter competitivo no mercado.

O potencial do machine learning é gigantesco e ainda estamos colhendo apenas os primeiros frutos. Porém, esses resultados iniciais já mostram que em breve teremos um ambiente corporativo muito diferente. Cada vez mais as máquinas serão capazes de tomar decisões lógicas, deixando ao homem apenas o trabalho mais estratégico e “humano”.

Aplicações de Machine Learning

Mas afinal, onde encontramos o aprendizado de máquina sendo realizado na prática? Em diversos setores, sendo que muitos deles a gente nem percebe:

Marketing e Vendas

Dados são o bem mais precioso do marketing. E hoje as próprias máquinas trabalham com eles para oferecer uma melhor experiência ao cliente. Sabe os filmes que a Netflix te sugere a partir do que você já assistiu? Aquilo é aprendizado de máquina!

Saúde

Dispositivos wearables e sensores conseguem levantar milhares de dados sobre os pacientes. Sistemas já são capazes de identificar padrões nessas informações para criar alertas e tendências e ajudar no diagnóstico dos médicos.

Indústria

As fábricas inteligentes têm processos cada vez mais automatizados e controlados. Tudo o que acontece é monitorado e gera dados. Sistemas inteligentes aprendem com essas informações e já conseguem tomar decisões relevantes sem interferência humana.

Segurança

A própria tecnologia também pode ser usada para criar meios de fraudar cartões de crédito ou invadir contas pessoais. Felizmente, o machine learning consegue identificar as tentativas de fraude e proteger a maior parte dessas ações.

Como a Novidá usa o Machine Learning?

A Novidá percebeu o potencial que o aprendizado de máquina pode trazer e aplicou em seu sistema de geolocalização indoor. Desenvolvemos uma plataforma que acompanha a movimentação de colaboradores dentro de um ambiente de negócio, permitindo calcular tempos e movimentos e ter mais controle sobre as atividades realizadas pelos funcionários.

Ao acrescentar machine learning para essa solução, nosso sistema consegue identificar quais são os funcionários mais aptos a realizarem determinados tipos de tarefas. Assim, ele já delega as atividades para os colaboradores que vão realizá-la com mais eficiência.

Quer entender melhor como funciona nossa tecnologia e nosso mecanismo de machine learning? Baixe nossos cases de sucesso gratuitamente!