Machine Learning: o que é e qual a sua importância?

Machine Learning: o que é e qual a sua importância?

Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma das tecnologias que passaram a fazer parte do nosso dia a dia de maneira quase que imperceptível. Faz parte da ciência da computação e permite automatizar respostas ao usuário.

Muitos processos e estratégias já fazem uso da tecnologia machine learning, a fim de melhorar seu relacionamento com os clientes e, consequentemente, seus resultados financeiros.

É baseado no conceito de que os sistemas são capazes de aprender novos dados, identificar padrões e tomar decisões com pouco ou nenhuma intervenção humana.

No artigo abaixo, você poderá encontrar mais informações sobre machine learning e sua importância. Veja como o desenvolvimento e a implementação de novas soluções podem transformar os resultados das empresas.

Qual o conceito de machine learning?

O termo machine learning é uma técnica baseada na ideia de que máquinas são capazes de aprender e assimilar dados por conta própria.

Essa assimilação de informações acontece por meio de big data e algoritmos, fazendo com que padrões de dados sejam identificados e que conexões sejam criadas entre eles.

O objetivo é realizar uma determinada tarefa com o mínimo de interferência humana.

Tais algoritmos fazem uso de análises estatísticas para prever respostas da forma mais precisa possível, além de disponibilizar os melhores resultados com pequenas chances de erros.  

Essa modificação é possível porque regras lógicas são estabelecidas, visando a melhoria do desempenho de tarefas, por exemplo.

Categorias da tecnologia machine learning

A tecnologia machine learning pode ser dividida em duas categorias, conheça quais são:

  • Supervisionada: os algoritmos precisam ter sua entrada e saída controladas pelo ser humano. Além disso, este também interfere no treinamento da máquina, realizando comentários no que diz respeito à precisão de suas previsões. Dessa forma, a máquina consegue aplicar as alterações em sua próxima análise;
  • Não supervisionada: usam o deep learning, ou aprendizagem profunda, a fim de processar atividades mais difíceis sem a ajuda do ser humano. Essa categoria funciona bem com dados transacionais. Assim, eles conseguem identificar segmentos de clientes que possuam alguma característica em comum, aumentando a efetividade de campanhas de marketing ou na segmentação de tópicos de texto, por exemplo.

Por que as pessoas que trabalham com tecnologia precisam entendê-lo

Quem trabalha com tecnologia pode se beneficiar mais ainda com o machine learning: máquinas, computadores e softwares podem colaborar e ajudar a realizar tarefas trabalhosas ou com alta incidência de falha humana.

Outro ponto primordial é o aumento da facilidade de tomada de decisão e sabemos que em um cenário altamente competitivo, tomar a atitude certa antes da concorrência pode mudar tudo.

A tecnologia machine learning mostra os caminhos mais inteligentes e o que é necessário realizar de imediato.

Dessa maneira, os gestores conseguem ajustar as estratégias dos negócios, acompanhando o ritmo acelerado das mudanças.

E, claro, o processamento de informações e dados acaba ficando limitado no cérebro humano. Porém, as máquinas podem fazer esse trabalho e nos ajudar a chegar em insights mais profundos.

Por exemplo, na área de logística, a automação de processos e utilização de dados é uma grande aliada. Entenda como potencializar seus resultados com inteligência:

Como aplicar essa tecnologia em vendas e marketing

Por atuarem baseados em resultados do aprendizado da máquina, as soluções de machine learning são capazes de tornar a mensagem de marketing de uma determinada empresa muito mais dinâmica e efetiva.

Essa tecnologia também auxilia na retenção e conversão de um lead em cliente. Isso é possível por conta da sua capacidade de processar informações de maneira rápida e precisa, informando a hora exata de fazer contato com o seu usuário.

O machine learning ainda atua no cálculo do valor da vida útil do seu cliente. 

Essa conta é feita baseada no histórico demográfico da sua empresa, interações de usuários com as suas campanhas de marketing, compras e ações diversas realizadas na sua plataforma de venda.

Dessa forma, o sistema consegue calcular o valor da vida útil do cliente de maneira bastante precisa. Isso acaba permitindo que haja a otimização das suas futuras ações com seus consumidores.

Algumas das vantagens da aplicação dessa tecnologia nos seus negócios são:

  • Faz entrada de dados ilimitados;
  • Processa, analisa e prevê rapidamente;
  • Ajuda na conversão;
  • Aprende com comportamentos passados; e,
  • Segmentação do Cliente.

Qual a relação do machine learning e aplicativos?

Agora, você já sabe o que é aprendizado de máquina e como ela pode otimizar os processos da sua empresa e fidelizar o relacionamento com o seu cliente.

O machine learning continuará crescendo, principalmente no mercado móvel, sendo presença certa em diversos aplicativos, assistentes digitais e inteligências artificiais no geral.

Além disso, novas indústrias também já fazem uso dessa tecnologia, como é o caso dos drones e da auto-condução de carros.

Por conta do aumento da demanda por algoritmos e dados, é imprescindível investir em ferramentas de machine learning, a fim de facilitar a coleta dessas informações.

Mas também é necessário investir em outras ferramentas tecnológicas, como é o caso dos aplicativos criados pela uMov.me que auxiliam na padronização dos processos existentes na sua empresa junto ao sistema de aprendizado de máquina.

Somos referência nacional na transformação digital de empresas, levando soluções móveis específicas para o seu negócio, sempre baseando essa evolução na valorização de pessoas e na excelência de resultados.

Considerações sobre machine learning

Contar com o machine learning para empresas de qualquer ramo é um diferencial competitivo importante, gerando mais eficiência e menos erros.

E os aplicativos são aliados para promover a transformação digital juntamente com as soluções de aprendizado de máquina. Essa união auxilia na tomada de decisões e desenvolvimento dos processos.

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* Texto publicado originalmente em 10 de dezembro de 2018 e atualizado em 05 de dezembro de 2022.

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