{"id":2468,"date":"2017-11-09T08:54:28","date_gmt":"2017-11-09T10:54:28","guid":{"rendered":"http:\/\/vexia.com.br\/?p=2468"},"modified":"2017-11-09T08:54:28","modified_gmt":"2017-11-09T10:54:28","slug":"machine-learning-entenda-o-que-e-e-como-vai-afetar-os-negocios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/vexia.com.br\/?p=2468","title":{"rendered":"Machine learning: entenda o que \u00e9 e como vai afetar os neg\u00f3cios"},"content":{"rendered":"<p>Gra\u00e7as \u00e0 populariza\u00e7\u00e3o de ferramentas que permitem a previs\u00e3o do comportamento de consumidores, o mercado de tecnologia tem\u00a0<a href=\"http:\/\/vexia.com.br\/pt\/transformacao-digital-como-acelerar-antes-que-seja-tarde\/\" data-cke-saved-href=\"http:\/\/vexia.com.br\/pt\/transformacao-digital-como-acelerar-antes-que-seja-tarde\/\">mudado rapidamente<\/a>. Mesmo em meio a tantas novidades, o machine learning se destaca ao permitir que sistemas aprendam automaticamente a atuar em diferentes cen\u00e1rios, ampliando assim o n\u00edvel de automa\u00e7\u00e3o dentro do ambiente corporativo.<\/p>\n<p>Para saber mais sobre essa revolu\u00e7\u00e3o e descobrir como exatamente o machine learning impactar\u00e1 o ambiente de trabalho, confira nosso post de hoje!<\/p>\n<h2>O que \u00e9 machine learning?<\/h2>\n<p>Machine learning (ou aprendizado de m\u00e1quina) \u00e9 uma tecnologia que permite a computadores aprenderem a executar tarefas e rotinas sem que necessariamente tenham sido programados para isso.<\/p>\n<p>Em outras palavras, o aprendizado de m\u00e1quina d\u00e1 a um software a capacidade de reconhecer padr\u00f5es, obter recursos de intelig\u00eancia artificial e detectar automaticamente a melhor maneira de reagir a determinados fatores. N\u00e3o h\u00e1 interfer\u00eancia humana no processo.<\/p>\n<p>Os algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina trabalham combinando modelos estat\u00edsticos,\u00a0<a href=\"http:\/\/vexia.com.br\/pt\/e-book-gratuito-sobre-analytics\/\" data-cke-saved-href=\"http:\/\/vexia.com.br\/pt\/e-book-gratuito-sobre-analytics\/\">ferramentas de an\u00e1lise de informa\u00e7\u00f5es<\/a>\u00a0e a inser\u00e7\u00e3o de dados previamente filtrados. Com o conhecimento adquirido, o machine learning pode ser aplicado a v\u00e1rios cen\u00e1rios, como:<\/p>\n<ul>\n<li>reconhecimento de imagens;<\/li>\n<li><a href=\"http:\/\/vexia.com.br\/pt\/como-garantir-seguranca-digital-da-empresa\/\" data-cke-saved-href=\"http:\/\/vexia.com.br\/pt\/como-garantir-seguranca-digital-da-empresa\/\">bloqueio de amea\u00e7as<\/a>\u00a0de rede;<\/li>\n<li>ranqueamento de resultados em p\u00e1ginas de busca;<\/li>\n<li>filtragem de e-mails com SPAM;<\/li>\n<li>ve\u00edculos aut\u00f4nomos;<\/li>\n<li>reconhecimento \u00f3ptico de caracteres.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Atualmente, o principal desafio enfrentado por quem trabalha com algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 treinar os sistemas para reconhecer padr\u00f5es. Em muitos casos, os dados dispon\u00edveis n\u00e3o s\u00e3o bons o bastante ou \u00e9 necess\u00e1rio um grande n\u00famero de informa\u00e7\u00f5es para o c\u00f3digo se tornar inteligente a ponto de substituir um humano.<\/p>\n<p>Esse \u00e9 o caso, por exemplo, dos algoritmos usados para treinar ve\u00edculos a terem mais autonomia. Como o n\u00famero de fatores que envolvem a dire\u00e7\u00e3o de um autom\u00f3vel \u00e9 muito grande, as empresas do ramo ainda precisar\u00e3o de alguns anos para entregar ao consumidor um carro capaz de se locomover de maneira aut\u00f4noma para qualquer lugar.<\/p>\n<h2>Onde entram deep learning e intelig\u00eancia artificial?<\/h2>\n<p>As tecnologias que tornam softwares mais inteligentes nunca foram t\u00e3o populares quanto nos \u00faltimos anos. Gra\u00e7as ao poder do Big Data e \u00e0 escalabilidade da computa\u00e7\u00e3o na nuvem, pesquisadores conseguiram n\u00e3o s\u00f3 otimizar uma s\u00e9rie de tend\u00eancias como as tornaram acess\u00edveis para o ambiente corporativo. Entre essas tend\u00eancias est\u00e3o a intelig\u00eancia artificial, o deep learning e o aprendizado de m\u00e1quina. Mas como se diferenciam?<\/p>\n<h3>Intelig\u00eancia artificial<\/h3>\n<p>A intelig\u00eancia artificial \u00e9 um termo mais amplo, que se refere a uma s\u00e9rie de m\u00e9todos que permitem a computadores serem mais inteligentes e capazes de responder a situa\u00e7\u00f5es a partir do que foram programados. Assim, m\u00e1quinas conseguem executar tarefas de maneira aut\u00f4noma, sem que um humano precise inserir comandos a cada mudan\u00e7a no ambiente.<\/p>\n<h3>Aprendizado de m\u00e1quina<\/h3>\n<p>O aprendizado de m\u00e1quina, por sua vez, pode ser definido como um conjunto de tecnologias integradas a softwares de intelig\u00eancia artificial para que sistemas possam aprender novas rotinas automaticamente. Ao contr\u00e1rio de um algoritmo de intelig\u00eancia artificial simples, como o de um rob\u00f4 em um jogo, o machine learning usa um grande n\u00famero de informa\u00e7\u00f5es para que o c\u00f3digo se autoprograme, definindo novas formas de a\u00e7\u00e3o automaticamente.<\/p>\n<h3>Deep learning<\/h3>\n<p>Temos tamb\u00e9m o deep learning, uma t\u00e9cnica avan\u00e7ada do aprendizado de m\u00e1quina. Usando redes neurais, o deep learning consegue atuar estabelecendo um n\u00famero maior de conex\u00f5es. Assim, seja para aprender novas a\u00e7\u00f5es ou compreender o ambiente a seu redor, o software tem um comportamento mais pr\u00f3ximo do humano. O deep learning \u00e9, portanto, uma forma mais complexa de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n<h2>Como o machine learning afeta seu neg\u00f3cio?<\/h2>\n<p>Os sistemas que usam t\u00e9cnicas de aprendizado de m\u00e1quina apresentam um grande potencial para o mercado corporativo. Afinal, com solu\u00e7\u00f5es mais inteligentes, as empresas podem gerar mais vendas, otimizar sua cadeia operacional e reduzir custos com precis\u00e3o.<\/p>\n<p>Um neg\u00f3cio que trabalha com o desenvolvimento de softwares, por exemplo, pode incorporar o aprendizado de m\u00e1quina para otimizar a\u00a0<a href=\"http:\/\/vexia.com.br\/pt\/voce-sabe-o-que-realmente-e-customer-experience\/\" data-cke-saved-href=\"http:\/\/vexia.com.br\/pt\/voce-sabe-o-que-realmente-e-customer-experience\/\">experi\u00eancia do usu\u00e1rio<\/a>\u00a0em suas aplica\u00e7\u00f5es. Aprendendo quais s\u00e3o as fun\u00e7\u00f5es mais usadas por seus usu\u00e1rios, os sistemas podem destacar tais recursos automaticamente, ampliando sua produtividade.<\/p>\n<p>No planejamento de rotinas de marketing, mais vari\u00e1veis podem ser usadas para criar campanhas de sucesso. Cruzando informa\u00e7\u00f5es sobre p\u00fablico-alvo, campanhas anteriores e metas do neg\u00f3cio, o analista consegue obter\u00a0<a href=\"http:\/\/vexia.com.br\/pt\/como-preparar-sua-infraestrutura-de-ti-para-inovacao\/\" data-cke-saved-href=\"http:\/\/vexia.com.br\/pt\/como-preparar-sua-infraestrutura-de-ti-para-inovacao\/\">insights inovadores<\/a>\u00a0e alinhados com as principais tend\u00eancias do mercado. Assim, o neg\u00f3cio pode gerar leads com um maior retorno sobre o investimento.<\/p>\n<p>Isso tamb\u00e9m \u00e9 v\u00e1lido para as estrat\u00e9gias de comunica\u00e7\u00e3o do empreendimento. Avaliando um grande n\u00famero de posts sobre um produto ou sobre uma marca nas redes sociais, por exemplo, o neg\u00f3cio conseguir\u00e1 identificar as necessidades e prefer\u00eancias do consumidor ou mesmo a recep\u00e7\u00e3o de um servi\u00e7o com alta precis\u00e3o.<\/p>\n<h2>Quais s\u00e3o as perspectivas de aplica\u00e7\u00e3o?<\/h2>\n<p>A curto e m\u00e9dio prazos, o aprendizado de m\u00e1quina poder\u00e1 causar grandes impactos na maneira como realizados neg\u00f3cios. O setor de atendimento, por exemplo, pode usar os chatbots para tornar as pol\u00edticas de suporte ao usu\u00e1rio mais inteligentes e \u00e1geis. Simulando uma linguagem natural, os chamados rob\u00f4s inteligentes conseguir\u00e3o atender a demandas de consumidores e, diante da sua capacidade de aprender automaticamente, conseguir\u00e3o evoluir sozinhos, reduzindo custos para a empresa.<\/p>\n<h2>O que esperar do machine learning corporativo?<\/h2>\n<p>Nos pr\u00f3ximos anos, o aprendizado de m\u00e1quina continuar\u00e1 mudando a forma como companhias de v\u00e1rios setores fazem neg\u00f3cios. Pode apostar: essa tecnologia ser\u00e1 respons\u00e1vel por criar ambientes de trabalho mais inteligentes, eficazes e integrados.<\/p>\n<p>Os ve\u00edculos aut\u00f4nomos, por exemplo, reduzir\u00e3o os custos operacionais relacionados ao transporte de cargas. Assim, a entrega de produtos ser\u00e1 feita com maior agilidade, sem desperd\u00edcio de recursos. Al\u00e9m disso, a tend\u00eancia \u00e9 que o n\u00famero de acidentes caia, uma vez que os softwares conseguir\u00e3o avaliar um grande n\u00famero de fatores com o ve\u00edculo em funcionamento.<\/p>\n<p>As aplica\u00e7\u00f5es de an\u00e1lise de mercado e a\u00a0<a href=\"http:\/\/vexia.com.br\/pt\/10-tendencias-de-mercado-que-nenhum-gestor-pode-ignorar\/\" data-cke-saved-href=\"http:\/\/vexia.com.br\/pt\/10-tendencias-de-mercado-que-nenhum-gestor-pode-ignorar\/\">previs\u00e3o de tend\u00eancias<\/a>\u00a0continuar\u00e3o cada vez mais eficazes. Ampliando o n\u00famero de fatores usados para prever o comportamento do consumidor e criando um longo hist\u00f3rico de a\u00e7\u00f5es, o neg\u00f3cio pode se preparar melhor para atender \u00e0s demandas do mercado. Consequentemente, a empresa se torna mais competitiva, independentemente do seu mercado de atua\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>Gostou do nosso post e quer saber mais sobre o machine learning e seu impacto nos anos que se seguem? Ent\u00e3o\u00a0<a href=\"http:\/\/materiais.vexia.com.br\/news\" data-cke-saved-href=\"http:\/\/materiais.vexia.com.br\/news\">assine a nossa newsletter<\/a>\u00a0e receba em primeira m\u00e3o os pr\u00f3ximos posts sobre o tema!<\/p>\n<address>Colaborou com a produ\u00e7\u00e3o deste post Karen Pires, gerente de Infraestrutura de TI da Vexia. Com mais de 20 anos de experi\u00eancia na \u00e1rea, passou pela Camargo Corr\u00eaa e pela Bosch, atuando em cargos t\u00e9cnicos e gerenciais. P\u00f3s-graduada em Inform\u00e1tica e Economia pela \u00c9cole Centrale de Lyon, na Fran\u00e7a, em Engenharia de Telecomunica\u00e7\u00f5es pela FAAP e graduada em Engenharia de Computa\u00e7\u00e3o pela Unicamp, Karen participou, ao longo de sua carreira, de importantes projetos de transforma\u00e7\u00e3o digital.<\/address>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Gra\u00e7as \u00e0 populariza\u00e7\u00e3o de ferramentas que permitem a previs\u00e3o do comportamento de consumidores, o mercado de tecnologia tem\u00a0mudado rapidamente. Mesmo em meio a tantas novidades, o machine learning se destaca ao permitir que sistemas aprendam automaticamente a atuar em diferentes cen\u00e1rios, ampliando assim o n\u00edvel de automa\u00e7\u00e3o dentro do ambiente corporativo. 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