Para quem lida com tecnologia ou está de olho nas tendências, não é surpresa que o uso de machine learning (ou aprendizagem de máquina, na tradução) seja cada vez mais parte do nosso cotidiano. Essa ciência deixou de ser apenas uma obra de ficção e ganhou espaço até mesmo em atividades comuns para todas as pessoas.
Isso também significa que o campo da inteligência artificial está longe de permanecer imóvel. Com os avanços no aprendizado de máquina, o progresso tecnológico está acelerado e a grande quantidade de informações e dados em tempo real está possibilitando a criação de negócios mais sólidos e a adesão mais rápida desse tipo de tecnologia.
Mas, antes de tudo, é bom ter uma atenção especial sobre a relação entre machine learning e inteligência artificial (IA). A aprendizagem de máquina é um subconjunto da inteligência artificial, o segmento da ciência da computação que se concentra na criação de computadores que pensam da maneira mais próxima aos pensamentos humanos.
Portanto, todos os sistemas de aprendizado de máquinas são sistemas de IA, mas nem todos os sistemas de IA possuem capacidades de aprendizado de máquina. Isso explicamos melhor aqui e aqui.
Agora, conheça sete exemplos de uso de machine learning que separamos para este post.
Detecção de fraudes
Bancos e operadoras de cartões de crédito foram os primeiros a usar a aprendizagem de máquina de forma mais comercial.
A tecnologia é empregada para identificar transações que podem ser fraudulentas. Então, na próxima vez que a sua operadora de cartão de crédito entrar em contato para validar uma compra específica que você tenha feito recentemente, provavelmente ela fez antes o uso de machine learning para monitorar qualquer transação suspeita em sua conta.
Recomendação de conteúdo
Quem usa serviços de streaming para músicas ou conteúdos audiovisuais já viu os mecanismos de recomendação agirem como mágica. Amazon, Netflix e Spotify são apenas as empresas mais famosas que coletam milhões de dados dos compradores para aperfeiçoar as recomendações de conteúdo.
Por isso que, se você gostou de um novo artista ou de ver que uma série bem legal ficou em destaque no seu catálogo, saiba que foi tudo obra do aprendizado de máquina, baseado apenas nos seus hábitos anteriores.
Pesquisas
Google, Microsoft Bing e outros mecanismos de busca fazem uso de machine learning para melhorar suas capacidades minuto a minuto. Se isso já soa incrível, saiba que eles também podem analisar dados sobre quais links usuários clicam em resposta a consultas para melhorar seus resultados.
O aprendizado de máquina também pode aprimorar o processamento de linguagem natural e fornecer respostas específicas para algumas questões. Por isso fica cada vez mais fácil encontrar resultados para perguntas mais extensas.
Bots para SAC
Muita gente já precisou de ajuda em SACs de empresas e acabaram resolvendo seu problema ou dúvida usando apenas os bots. Esses agentes automatizados processam a linguagem natural e os dados de atendimento ao cliente com o uso de machine learning.
Assim, eles conseguem atender o consumidor nas situações mais comuns e ainda melhorar a qualidade das respostas ao longo do tempo.
Logística
Empresas de transporte sofrem com a configuração de horários e rotas, uma tarefa considerada complexa e demorada.
Os sistemas de aprendizagem de máquina ajudam a identificar formas mais eficientes e econômicas de transportar encomendas, bens e até mesmo pessoas de um ponto a outro.
Negociação financeira
Na parte de comércio, existem transações do mercado que são difíceis de acompanhar o tempo todo e o comerciante sempre busca oportunidades de comprar pelo menor preço e vender para ter um bom lucro.
O uso de machine leraning ajuda a identificar boas ocasiões para transações com base na atividade do mercado no passado de forma mais ágil.
Veículos autônomos
Essa aplicação é uma das que mais fascinam atualmente, isso porque é surpreendente pensar em um carro que pode dirigir sozinho.
Apesar de ainda fazer parte de testes, esse tipo de transporte logo começará a circular pelas ruas. E, pelo uso de machine learning, poderão se tornar regra para as gerações futuras.
Apesar de facilitadora, a tecnologia requer bons profissionais para tornar possível a leitura de dados, ainda mais em um mundo que produz informação a todo momento.
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