Machine Learning: O guia completo sobre o conceito

O que é Machine Learning e como ele impacta o mercado? Bem, antes de respondermos isso, é preciso dar uns passos atrás. Primeiro, compreendendo algumas mudanças causadas pela tecnologia e pela IA. 

Você lembra de quando começou o buzz em torno do ChatGPT? Daquele período até agora, a inteligência artificial avançou – e muito. Porém, a capacidade de desenvolvimento das IAs não é uma surpresa. Afinal, desde meados da transformação digital e da implementação de IAs generativas, como o próprio ChatGPT e o DeepSeek, a indústria e o mercado estão girando em torno do burburinho causado pela IA. 

Contudo, apesar do crescimento quase cego, o investimento na área pode gerar muitas dúvidas nos usuários e gestores. Apesar de 86% das empresas brasileiras usarem IA no seu dia a dia, segundo a consultoria KPMG, ainda existem obstáculos. Contudo, empresas de tecnologia estão decididas a tornar mais fácil a vida dos usuários.

E justamente para entender essas facilidades e modificações que miram em uma user experience amigável, é necessário compreender termos como machine learning e deep learning explodiram junto com a inteligência artificial. 

Isso porque eles fazem parte de uma evolução tecnológica que possibilita as máquinas pensarem de forma parecida aos seres humanos, prestando serviços e criando soluções para a execução de tarefas.

Mas é importante lembrar que, mesmo sendo parecidos, existem diferenças entre os termos. Para entendê-las, é ideal seguir o raciocínio de que um evolui a partir do outro, sendo que machine learning e deep learning são pilares que sustentam a inteligência artificial. Sem eles, a IA não seria o fenômeno transformador que é hoje.

Antes de darmos continuidade, observe a figura abaixo e perceba como IA, machine learning e deep learning estão vinculados:

Mas, de fato, o que é a IA? Bem, segundo Alessandra Silva, do nosso time de Arquitetura Tech, a IA pode ser definida como: 

“A capacidade de uma máquina, um computador, em realizar tarefas que normalmente exigem uma inteligência humana”

LEIA MAIS: Tipos de inteligência artificial: quais são e quando usar?

O que é Machine Learning?

Para ajudar alguém a cozinhar um bolo de chocolate perfeito e fofinho, podemos transcrever a receita ideal através de palavras, certo? Agora, para ajudar alguém a nadar, talvez simples instruções semânticas não sejam o suficiente e o aprendizado tenha que ocorrer na prática. Mas o que isso tem a ver com IA e machine learning?

Bem, podemos pensar que o machine learning é uma instrução que vai além da “receita” e ajuda a máquina a aprender na prática, tal qual uma aula de natação. Como? Através da análise de dados e, a partir disso, da criação de regras e padrões. 

Em resumo, o machine learning é o uso de algoritmos de inteligência artificial para organizar dados, reconhecer padrões e fazer com que computadores aprendam com esses modelos. A capacidade de aprendizado de máquina é essencial aqui (afinal, é a tradução do nome machine learning). Assim, a máquina aprende conforme interage com os usuários.

Indo ao encontro desse assunto, assista à fala de Alessandra Silva, do time de Arquitetura Tech aqui da Salesforce. Nela, você vai entender não apenas como a IA funciona, como também o modo como ela empodera outros tipos de inovação:

Ainda, podemos dizer que o machine learning é a área da ciência da computação que permite tornar a inteligência artificial real. Isso ocorre, principalmente, pela relação entre o machine learning e o uso de dados. 

Afinal, os algoritmos de machine learning aprendem a partir dos dados inseridos em si – daí a importância de um bom banco de dados. Assim, as máquinas são treinadas para aprender a executar diferentes tarefas de forma autônoma. Portanto, ao serem expostas a novos dados, elas se adaptam a partir dos cálculos anteriores e os padrões se moldam para oferecer respostas confiáveis. 

O que isso quer dizer, na prática? Em vez de programar regras em um computador e esperar o resultado, com machine learning, a máquina aprenderá essas regras por conta própria.

Para saber mais sobre as mudanças da IA, confira a palestra do CEO de Inteligência Artificial da Microsoft, Mustafa Suleyman: 

LEIA MAIS: Análise de dados: como fazer corretamente?

Tipos de Machine Learning: quais são as abordagens de aprendizagem?

Na prática, o machine learning possui 4 tipos de variações, que definem diferentes tipos de aprendizado. Eles são:

• Aprendizado supervisionado
• Aprendizado não supervisionado
• Aprendizado semi supervisionado
• Aprendizado por reforço

A seguir, falaremos com mais detalhamento sobre cada um deles. 

Aprendizado Supervisionado

Os algoritmos são treinados usando um conjunto de dados rotulados, ou seja, cada dado pertence a uma categoria – recebe um rótulo associado a algo que o identifica e o padroniza. Assim, cada exemplo de treinamento é acompanhado de uma resposta correta. 

Essa forma de aprendizado é feita para que a IA mapeie as entradas para as saídas corretas (os inputs e outputs), de modo que se possa fazer previsões precisas. Exemplos de algoritmos de aprendizado supervisionado incluem 

• regressão linear,
• regressão logística, 
• máquinas de suporte vetorial (SVM), 
• redes neurais.

Uma forma interessante de pensar mais sobre redes neurais, IAs e a forma como as pessoas estão utilizando essas ferramentas é ler o artigo publicado pela Harvard Business Review. 

Aprendizado Não Supervisionado

Nesse caso, os algoritmos são treinados em um conjunto de dados não rotulados, o que significa que não há respostas corretas fornecidas – ou seja, o próprio algoritmo tenta encontrar padrões ou estruturas intrínsecas nos dados. Dessa maneira, o objetivo é descobrir padrões ou estruturas ocultas nos dados sem a necessidade de categorizações.

Os algoritmos de aprendizado não supervisionado são usados para agrupar dados – ou clusters – semelhantes (clusterização) ou reduzir a dimensionalidade dos dados. Assim, esse tipo de aprendizado, não está focado em prever um valor específico para os dados. Antes, o sistema tenta descobrir a estrutura subjacente dos dados.

A clusterização é uma forma de segmentar dados de forma que se criem conjuntos – ou clusters – em que os dados ali agrupados tenham certas semelhanças específicas.

Aprendizado Semi Supervisionado

Essa forma de machine learning junta características do aprendizado supervisionado e não supervisionado. Podemos dizer que é uma técnica híbrida, utilizada quando existe um conjunto de dados com algumas amostras rotuladas e muitas amostras não rotuladas. 

O objetivo é utilizar as informações tanto das amostras rotuladas quanto das não rotuladas para melhorar o desempenho geral do modelo de linguagem. O modelo é ideal quando a obtenção de dados rotulados se torna excessivamente cara ou trabalhosa. 

Aprendizado por Reforço

Aqui os algoritmos aprendem através da interação contínua com um ambiente. O agente de aprendizado recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades após ações executadas em determinado contexto. A lógica pedagógica está associada a um adestramento canino: quando o cão realiza um comportamento adequado ou esperado, recebe uma recompensa em forma de petisco para reforçar sua aprendizagem. 

Desse modo, o objetivo é que a IA aprenda a tomar decisões que maximizem a recompensa ao longo do tempo. O aprendizado por reforço é frequentemente usado em jogos, robótica, otimização e outras áreas onde as ações são sequenciais e têm consequências a longo prazo.

Também é possível comparar o aprendizado por reforço como o próprio aprendizado humano, que funciona por tentativa e erro, sendo o acerto uma pequena recompensa durante o processo. Em ambientes inéditos (nunca antes testados na IA), o aprendizado por reforço é um dos mais adequados devido à autonomia que dá para a inteligência artificial.

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Machine Learning x Deep Learning: quais as diferenças?

Para compreender a diferença entre machine learning e deep learning, confira o texto a seguir: 

Quer saber mais sobre Deep Learning? Confira a fala introdutório sobre o tema de Alexander Amini, apresentada no MIT (Massachussets Institute of Technology): 

E então, qual é a diferença entre ML e DL? 

Em termos práticos, a deep learning é apenas um subconjunto de machine learning. Na verdade, a deep learning é uma machine learning que funciona de maneira semelhante (por isso os termos são às vezes usados de forma intercambiável). No entanto, seus recursos são diferentes.

Embora os modelos básicos de machine learning melhorem progressivamente ao desempenhar suas funções específicas à medida que recebem novos dados, eles ainda precisam de alguma intervenção humana. Portanto, no DL, os algoritmos já conseguem tomar decisões mais responsivas sem a intervenção humana 

Com um modelo de deep learning, um algoritmo pode determinar se uma previsão é precisa ou não por meio de sua própria rede neural – nenhuma ajuda humana é necessária. Porém, em contrapartida, há uma necessidade muito maior de dados, em termos de volume, organização e harmonia. 

LEIA MAIS: Chat de inteligência artificial: o que é e como usar?

Machine Learning e o papel dos desenvolvedores

Ao iniciar o machine learning, os desenvolvedores confiarão no conhecimento de estatística, na probabilidade e no cálculo para criar modelos que aprendem ao longo do tempo de forma mais bem-sucedida. 

Com habilidades focadas nessas áreas, os desenvolvedores não devem ter problemas para aprender a usar as ferramentas que muitos outros desenvolvedores usam para treinar algoritmos de ML modernos. 

Além disso, os desenvolvedores também podem decidir se seus algoritmos serão supervisionados ou não. É possível que um desenvolvedor tome decisões e configure um modelo no início de um projeto, permitindo que o modelo aprenda sem muita interferência do desenvolvedor.

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Casos de uso do Machine Learning

Hoje, o machine learning funciona em praticamente tudo o que está ao nosso redor. Por exemplo, quando interagimos com bancos, fazemos compras on-line ou usamos mídias sociais, os algoritmos de machine learning entram em ação para tornar nossa experiência eficiente, suave e segura. 

Um exemplo bastante conhecido e ilustrativo é o caso da opção “Explorar” do Instagram. Conforme o usuário vai navegando, distribuindo likes e engajando com determinado tipo de conteúdo, mais esse tipo de conteúdo é mostrado para o usuário. É a IA aprendendo o que gostamos de ver e nos oferecendo cada vez mais disso para uma melhor experiência. 

A IA lê os posts da rede social como dados e, a partir de similaridades entre esses dados, ela cria clusters que permitem definir o que é parecido e o que é diferente. Na prática, você pode se deparar com vários conteúdos do mesmo influencer, ou vários conteúdos sobre um mesmo tipo de assunto. 

Além disso, entre os principais casos de uso do machine learning está a sua capacidade de automatizar e acelerar o tempo de decisão e acelerar o tempo de valorização. Isso começa com uma melhor visibilidade dos negócios e o aprimoramento da colaboração.

Afinal, um dos maiores gaps corporativos e de mercado é a dificuldade que as pessoas têm em trabalhar juntas de forma fluida. E a adição do machine learning à softwares de gestão pode ajudar justamente nisso, facilitando os níveis de organização do trabalho. 

Por exemplo, os departamentos financeiros típicos são rotineiramente sobrecarregados pela repetição de um processo de análise de variação, uma comparação entre o que é real e o que foi previsto. É um aplicativo pouco cognitivo que pode se beneficiar muito do machine learning.

Assim, essa abordagem não apenas maximiza a produtividade, aumenta o desempenho dos ativos, o tempo de atividade e a longevidade. Ela também pode minimizar o risco do funcionário, diminuir a responsabilidade e melhorar a conformidade com as regulamentações.

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FAQ: saiba mais sobre engajamento

Qual é o conceito de machine learning?

Machine learning é uma disciplina da inteligência artificial que permite que computadores aprendam e melhorem de forma autônoma.

O que é a tecnologia machine learning?

O aprendizado de máquina (em inglês, machine learning) é um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. É um ramo da inteligência artificial baseado na ideia de que sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.

Como funciona a IA generativa?

A inteligência artificial (IA) generativa, também conhecida como gen AI, usa modelos de machine learning (ML) para criar novos conteúdos. Ela pode gerar textos, imagens, vídeos, áudios, músicas e conversas.

Qual é a ideia do machine learning?

O machine learning (ML) é o subconjunto da inteligência artificial (IA) que se concentra na construção de sistemas que aprendem, ou melhoram o desempenho, com base nos dados que consomem. A inteligência artificial é um termo amplo que se refere a sistemas ou máquinas que imitam a inteligência humana.

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Você gostou de saber mais sobre Machine Learning?

O nosso blog e nosso Centro de Recursos são sempre atualizados com novidades e conteúdos descomplicados sobre CRM e Inteligência Artificial. A seguir, você confere outras leituras que podem ser úteis: 

• 5 Maneiras de Construir Agentes de IA Confiáveis
• 5 Mitos sobre Agentes de IA e a verdade por trás deles
• Como criar uma estratégia de IA inovadora?
• AI Chatbot: como integrar na estratégia de atendimento ao cliente?

Aproveite para conhecer todas as funcionalidades do nosso CRM e entender como ele transforma a sua rotina no mundo corporativo. Bom trabalho e até a próxima!