Os diversos tipos de machine learning existentes no mercado estão transformando a forma como as empresas funcionam. Isso porque permitem que sistemas de computador “aprendam” a partir de dados, ajudando a prever resultados, tomar decisões automáticas e otimizar processos.
Portanto, se você é dono de uma empresa e está buscando entender os tipos de machine learning para, então, aplicar essa tecnologia, é essencial compreender como cada um pode ser útil para o seu negócio.
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1. Aprendizado supervisionado: preveja resultados com Dados
O “aprendizado supervisionado” é um dos tipos de machine learning que utiliza dados já existentes para prever resultados. É como se você utilizasse exemplos de situações passadas, com as respostas certas, para “ensinar” a máquina. A ideia é que, com o tempo, ela aprenda a fazer previsões ou tomar decisões corretas, sem precisar de um humano.
Nesse tipo de aprendizado, você tem dados rotulados. Ou seja, você já sabe o que aconteceu em cada situação.
Exemplos práticos:
- Previsão de vendas: se você tem um histórico de vendas passadas, pode usar o aprendizado supervisionado para prever as vendas futuras. Informações como volume de vendas anteriores, sazonalidades, promoções realizadas e preços praticados, podem ajudar a treinar um modelo capaz de prever a demanda futura. Com isso, empresas podem tomar decisões mais estratégicas, como ajustar o estoque, antecipar necessidades logísticas e planejar ações de marketing com base em previsões mais precisas.
- Análise de crédito: empresas de empréstimos podem usar esse modelo também para analisar o risco de um cliente não pagar, com base no histórico de crédito de outros clientes. Neste caso, sua empresa poderia utilizar histórico de pagamentos, renda e informações externas, como dados de empresas credoras, para treinar a máquina e fazer com que ela aprenda a identificar padrões de maior ou menor risco de não pagamento.
2. Aprendizado não supervisionado: encontre padrões escondidos
O “aprendizado não supervisionado” também faz parte dos tipos de machine learning que você precisa conhecer. Com ele, ao invés de ensinar a máquina com respostas prontas, você a deixa explorar os dados e encontrar padrões por conta própria. Não há respostas certas ou erradas, apenas padrões que surgem à medida que a máquina analisa os dados.
Aqui, você usa dados não rotulados, ou seja, dados onde você não tem um resultado pré-definido. O modelo tenta entender a estrutura dos dados, agrupando-os e encontrando similaridades.
Exemplos práticos:
- Segmentação de clientes: ao analisar o comportamento de compra dos seus clientes, o aprendizado não supervisionado pode agrupar clientes com comportamentos similares. Assim, você pode criar campanhas de marketing direcionadas a cada grupo específico.
- Detecção de fraudes: o modelo pode identificar comportamentos atípicos nas transações de pagamento que indicam fraude, sem precisar saber exatamente o que constitui uma fraude de antemão.
3. Aprendizado por Reforço: ensine uma máquina a tomar decisões sozinha
No “aprendizado por reforço” a máquina faz uma ação, recebe uma recompensa (ou punição) e, com o tempo, aprende a tomar melhores decisões para maximizar suas recompensas.
Nesse modelo, a máquina interage com o ambiente e recebe feedback. Isso é útil para situações em que não se sabe exatamente o que é a melhor ação, mas se sabe se o resultado foi bom ou ruim.
Exemplos práticos:
- Automação de processos: em um armazém, robôs podem usar aprendizado por reforço para aprender a organizar produtos de maneira mais eficiente, melhorando a logística e reduzindo o tempo de trabalho manual. Esse é um dos tipos de machine learning mais usados em chão de fábrica.
- Veículos autônomos: se a empresa estiver no setor de transporte, carros ou drones autônomos podem usar esse tipo de aprendizado para melhorar a navegação e reduzir o risco de acidentes.
4. Aprendizado semi-supervisionado: use dados rotulados e não rotulados juntos
Às vezes, se tem muitos dados e apenas uma parte deles está rotulada (ou seja, com a resposta certa). Neste caso, o aprendizado semi-supervisionado é uma solução para essa situação. Ele usa tanto dados rotulados quanto não rotulados para melhorar a precisão do modelo.
A ideia é aproveitar o que se tem de melhor em termos de dados rotulados e ainda usar dados não rotulados para melhorar a aprendizagem da máquina, tornando o modelo um dos tipos de machine learning mais eficientes.
Exemplos práticos:
- Classificação de documentos: imagine que você tem um grande volume de documentos (contratos, notas fiscais, etc.), mas apenas alguns estão classificados. O aprendizado semi-supervisionado pode ajudar a classificar os outros documentos automaticamente, economizando tempo e trabalho manual.
- Análise de feedback de clientes: se você tem muitas opiniões de clientes, mas nem todas estão claramente classificadas (positivas ou negativas), o aprendizado semi-supervisionado pode ajudar a categorizar esses feedbacks e dar insights valiosos.
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Escolha um dos tipos de machine learning e comece a aplicar
Cada um dos tipos de Machine Learning têm suas próprias vantagens, e a escolha de qual aplicar depende das necessidades da sua empresa e dos dados que se tem disponíveis.
- O aprendizado supervisionado é ótimo para previsões baseadas em dados históricos;
- Já o aprendizado não supervisionado é perfeito para encontrar padrões e insights inesperados;
- O aprendizado por reforço é ideal para decisões que precisam ser otimizadas ao longo do tempo;
- E o aprendizado semi-supervisionado é uma boa opção quando você tem poucos dados rotulados.
Se sua empresa ainda não está utilizando machine learning, agora é o momento perfeito para começar. Entender os diferentes tipos de modelos e como aplicá-los pode ser a chave para otimizar processos, melhorar a experiência do cliente e aumentar a competitividade no mercado.
Como implementar o Machine Learning?
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