O machine learning sob os olhos de grandes players do mercado

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Uma revolução no mundo dos negócios e na experiência do usuário. Essa é uma das maneiras de definir a forma como o machine learning tem transformado a rotina das pessoas no mundo inteiro.

O que até pouco tempo atrás parecia coisa dos filmes de ficção científica, agora nos acompanha em atividades diárias, que vão desde as sugestões que recebemos ao acessar nossos perfis do Netflix e do Spotify, até os carros que não precisam mais de um motorista para funcionar.

As tarefas executadas por machine learning são muitas e, cada vez mais, descobrem campos até então inexplorados, inovando as aplicações da inteligência artificial ágil e surpreendentemente.

Considerando somente o primeiro trimestre do ano passado, gigantes como Ford, IBM, Google e Samsung adquiriram 37 novas startups de IA. Sabe o que isso quer dizer? Que existe um pesado investimento em serviços desempenhados por machine learning e que o alcance dessas atividades continuará aumentando muito dentro dos próximos anos, indubitavelmente.

Veja abaixo algumas das tarefas mais incríveis executadas por machine learning e, depois, tente imaginar o que ainda pode surgir de mais extraordinário a partir de agora.

Através do método de regressão

As tarefas realizadas dentro deste grupo de aplicação consideram, basicamente, valores numéricos para resolver questões relacionadas a serviços financeiros. Em outras palavras, o machine learning trabalha em prol de bancos, seguradoras e investidores, auxiliando as tomadas de decisões em diversas situações.

É possível, por exemplo, presumir o fechamento de uma conta bancária e antecipar a oferta de um novo serviço para que o cliente desista da ação e mantenha-se satisfeito.

As máquinas inteligentes também podem calcular riscos através da análise de dados financeiros, padrões de investimento e pontuações de crédito para moldar a subscrição de seguros e fazer a avaliação de empréstimos de acordo com o perfil de clientes específicos.

Através do método de classificação

As tarefas que seguem este processo consideram uma categoria específica de dados para tomar uma decisão. É o clássico exemplo das caixas de spam. Como o seu e-mail sabe, considerando todas as mensagens recebidas, o que é lixo e o que é importante?

O sistema de inteligência artificial identifica o conteúdo das mensagens através de técnicas como deep learning, análise discriminante de Kernel e redes neurais artificiais, entre outras, para então classificá-las ou não como spam.

A área da saúde tem se beneficiado com este método de machine learning. Dispositivos vestíveis permitem o monitoramento de pacientes em tempo real, remotamente. Os chamados wearables fazem com que médicos, familiares e hospitais saibam as condições específicas de saúde de uma pessoa, prevendo alterações fora do padrão comum e, com isso, evitando riscos de morte ou problemas mais sérios.

Segundo uma pesquisa realizada pela GFK, com a participação de 16 países, em 2016 um terço das pessoas já utilizavam algum tipo de dispositivo vestível para controlar questões relacionadas à saúde.

As tecnologias voltadas à prática e ao monitoramento de atividades físicas incluem pulseiras (como Fitbit, Nike Fuel e Misfit), relógios (como Apple Watch, Samsung Galaxy Gear e Sony Smartwatch), óculos (como Google Glass) e trackers (como Adidas miCoach, Under Armour 39 e Nike+).

Através do método de clustering

O método de clustering ou agrupamento está relacionado à descoberta de informações pertencentes a um mesmo grupo. É uma segmentação natural que associa dados comuns de identificação.

Uma das tarefas mais comuns, que funcionam através desta técnica de machine learning, é a assimilação de características específicas de produtos, necessidades ou preferências especiais de certos clientes.

Um dos ramos que mais utiliza este algoritmo é o do varejo. A Amazon, por exemplo, é uma das empresas que adota a tecnologia avançada para conhecer melhor seus clientes e segmentar a venda de seus produtos de acordo com as preferências pessoais de cada um.

Sabe aquele anúncio sobre passagens aéreas mais baratas que aparece no site de notícias logo depois que você fez uma pesquisa de voos para as próximas férias? Então…

Através do método de consulta multivariada

Tarefas executadas por machine learning que seguem esta linha de atuação têm por base a pesquisa por objetos e informações semelhantes. O que acontece quando você posta uma foto com seus amigos no Facebook? A rede social utiliza um método de inteligência artificial que permite a identificação dos rostos das pessoas presentes na fotografia para sugerir marcações.

O Google Maps também trabalha dessa forma: captura nomes de ruas e números de casas e prédios extraídos pelo Street View para oferecer resultados mais precisos aos usuários do aplicativo. A Uber seleciona seus motoristas de acordo com a sua localização e a localização do carro, oferecendo veículos mais rapidamente, calculando o tempo estimado de chegada ao destino e deixando as corridas mais em conta.

Os exemplos são muitos e não devem parar de aparecer tão cedo. Uma pesquisa da Gartner revela que, até 2021, a inteligência artificial, através das tarefas executadas por machine learning, farão parte da rotina da grande maioria das pessoas.

“As máquinas inteligentes mudarão profundamente a forma como o trabalho é feito e como valor é gerado. Dos modelos de precificação dinâmica e detecção de fraude ao policiamento e robótica preditivos, as smart machines têm ampla aplicabilidade em todas as indústrias”. Palavras de Susan Tan, vice-presidente da área de pesquisas na instituição.

Para saber mais sobre machine learning e as principais diferenças relacionadas a deep learning e inteligência artificial, dê uma olhada neste blog post.

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