7 Coisas que você precisa saber sobre Machine Learning – O Aprendizado de Máquina

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Machine Learning

Não importa se você é um profissional de marketing digital, um dono de negócio ciente de que precisa aprender mais sobre o assunto ou simplesmente um usuário curioso, o Machine Learning já faz parte de nossas vidas, mesmo que de forma oculta, e precisamos saber mais sobre isso!

Saber que o aprendizado de máquina é hoje peça central e que vai diretamente de encontro com experiências cada vez mais personalizadas para nosso público-alvo é conhecimento essencial para definir estratégias de marketing, cada vez mais complexas.

A coleta de dados, ação cada vez mais difundida na internet, não é mais válida sem uma análise inteligente uma vez que, a coleta em si já não é uma tendência, mas sim uma realidade, o que fazemos com esses dados e as decisões que tomamos com base neles, isso sim podemos chamar de tendência, otimizando todo esse processo, temos o aprendizado de máquina.

 O que é Machine Learning?

O Aprendizado de Máquina (traduzido para o português brasileiro), nada mais é do que um campo da ciência da computação que vem sendo cada vez mais utilizado pelas empresas de tecnologia e por profissionais de marketing para otimizar o seu trabalho e tornar suas estratégias mais assertivas.

Essa ciência estuda a construção de algoritmos que aprendem com seus erros e fazem previsões sobre dados a partir de métodos de aprendizagem, que veremos mais à frente, produzindo resultados cada vez mais confiáveis e repetíveis, tudo com base nos padrões percebidos.

Estes algoritmos trabalham sem qualquer tipo de programação, suas decisões são guiadas exclusivamente por dados.

Como funciona na prática?

Lidamos diariamente com o Machine Learning, mas nem sempre percebemos que ele está presente.

Um exemplo disso é a identificação de SPAM no seu e-mail por exemplo, reconhecimento de fala e escrita no seu smartphone, diagnósticos médicos e no mais comum, sistemas de busca como o Google.

Muitas informações desse artigo foram tiradas diretamente de documentos do próprio Google, você encontra mais informações aquiaquiaqui e aqui!

Um outro bom exemplo é o catálogo de filmes que é exibido de forma personalizada para cada usuário do Netflix, eles não contam com apenas um “menu” fixo, a experiência para cada consumidor é diferente, com base nos seus gostos e em seu comportamento, tudo isso graças ao aprendizado de máquina!

No Google fica ainda mais fácil de entender o mecanismo, veja abaixo:

Pesquisa -> Localização de páginas -> resultado

Para que que esse processo aconteça, é preciso que o mecanismo saiba quais páginas são relevantes e correspondem à pesquisa do usuário.

Como saber? Basicamente devido à três principais fatores, são eles:

  • Estrutura de links da página
  • Conteúdo
  • Frequência que os usuários seguirão os links sugeridos em uma pesquisa

Imagine que alguém, uma pessoa, fosse responsável por essa busca no momento da pesquisa, quanto tempo dele demoraria para identificar tais páginas? Muito mais do que o usuário estaria disposto a esperar com certeza!

Esse foi um exemplo bobo para você entender exatamente o quanto o Machine Learning otimiza tarefas do dia a dia que parecem simples, mas que na prática, sem esse mecanismo muita coisa ainda seria impraticável.

Outros exemplos do Machine Learning na prática são: tradução de textos automatizada na web e reconhecimento facial.

Sistema de Recomendação

Como demos o exemplo de Netflix acima, o sistema de recomendação que encontramos atualmente em diversos sites e dispositivos, nada mais é do que machine learning na prática.

Empresas como Netflix e Amazon, utilizam esse mecanismo para fazer as pessoas consumirem mais (ou assistirem mais) com base em seus gostos pessoais, não existindo a necessidade de uma pesquisa propriamente dita.

Essas informações vêm das decisões tomadas por usuários similares, isso dá também a esse sistema o nome de filtragem colaborativa.

Métodos de aprendizagem

Afinal, quais são os métodos de aprendizagem do Machine Learning?

Veja a seguir:

  • Aprendizagem supervisionada

Utiliza a detecção de padrões para estabelecer previsões.

Ex.:  Categorização de e-mails

  • Não supervisionada

Identifica padrões para rotular dados

Ex.: Sistema de recomendação

  • Aprendizagem por reforço

Aprende com base em tentativa e erro na prática

Ex.: Carros autônomos e sistemas que jogam xadrez

Como aproveitar o trabalho do Machine Learning da melhor forma dentro da sua empresa e quais as vantagens que podemos obter?

Assim como qualquer tecnologia, é necessária a correta utilização para que se percebam as vantagens da mesma, veja a seguir como obter o máximo do Machine Learning para o seu negócio:

  • Defina uma meta

Ou seja, saiba onde você quer chegar, quais respostas gostaria de obter através do que será sinalizado pelo Machine Learning, se você não sabe onde quer chegar, qualquer lugar servirá e nem sempre será o lugar correto.

  • Trabalhe com dados qualificados para que os resultados sejam precisos

Não adianta o aprendizado de máquina ser toda essa tecnologia de ponto que defendemos aqui no artigo se os dados com que a alimentamos não são qualificados, isso levará a resultados imprecisos e pouco utilizáveis.

Invista na qualificação dos seus leads para que seja possível obter o melhor desse mecanismo.

Vantagens:

  • Descoberta de clientes mais valiosos
  • Criativos de anúncios mais personalizados
  • Otimização dos lances nas campanhas de leilão
  • Mensuração mais assertiva

Leia também: SEO para pequenas empresas

O que podemos esperar do futuro do Machine Learning?

Em entrevista disponibilizada pelo Google, a cientista de pesquisas em aprendizado de máquina do Google, Maya Gupta conta que para o futuro, é esperado que as máquinas aprendam mais rápido com menos exemplos.

As máquinas terão maior senso comum, ignorando mudanças sem importância.

“E como funciona o senso comum de uma máquina? Uma das coisas que isso significa, em geral, é que se o exemplo for um pouco alterado, a máquina não irá mudar de ideia. Por exemplo, a foto de um cão de chapéu de vaqueiro ainda será reconhecida como um cão.”

Podemos esperar também que se torna cada vez mais fácil, graças ao avanço nessas pesquisas, realizar experiências cada vez mais personalizadas para os clientes, com menos esforço de interpretação de dados.

De qualquer forma, o avanço do Machine Learning não significa que os postos de trabalho estão em perigo de extinção, o que acontecerá é um trabalho em conjunto entre máquinas e pessoas, permitindo que os profissionais se concentrem em atividades mais estratégias, tornando o trabalho mais eficaz como um todo.

Como você percebeu, existem várias vantagens na utilização desse mecanismo que, apesar de geralmente estar oculto, já é muito presente em nossas vidas.

Para profissionais de marketing, entender esse mecanismo significa compreender melhor como a estrutura funciona e também possibilita que sejam criadas campanhas mais assertivas para clientes ainda mais valiosos.

Se este tipo de conteúdo é útil para você, deixe seu comentário para que possamos tirar as suas dúvidas e interagir!

Este artigo foi postado originalmente por Agência Novo Foco, acesse o conteúdo original clicando aqui.

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Murilo Parrillo

DIRETOR DA AGÊNCIA NOVO FOCO, GOOGLE E FACEBOOK PARTNER, FUNDADOR DO PORTAL MARKETING DIGITAL BRASIL

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