20/07/2022 às 15h59min - Atualizada em 20/07/2022 às 18h37min

Machine Learning: entenda mais sobre essa tecnologia

SALA DA NOTÍCIA Victor
 

Como o próprio nome já diz, machine learning é uma técnica que abrange máquinas com capacidade de aprenderem sozinhas a partir de uma grande quantidade de dados analisados. 

 

Essa análise acontece através de algoritmos e big data, onde são identificados padrões de dados e, ao mesmo tempo, é feita uma conexão entre eles para aprender a fazer uma tarefa, sem a ajuda humana. O melhor de tudo, é que todo o processo é feito de maneira inteligente. 

 

Para prever qualquer tipo de acontecimento, os algoritmos usam análises estatísticas para obter as respostas mais precisas, com o objetivo de entregar o resultado que possa ter menos chances de dar errado. 

 

Para facilitar a sua utilidade, a tecnologia é separada em duas categorias, são elas: supervisionadas ou não supervisionadas. 

 

Os algoritmos supervisionados, por sua vez, são aqueles que o ser humano precisa interagir, controlando a entrada, e saída de dados, e interfere no treinamento da máquina fazendo comentários sobre a precisão dos possíveis eventos. 

 

Por fim, a máquina aplica as informações aprendidas por meio do algoritmo, para as próximas análises. 

 

Ou seja, uma empresa que atua como assistência técnica de aquecedor de água a gás, ao utilizar o machine learning, consegue saber quais são os próximos eventos e quais ações convém recorrer para evitar que qualquer tipo de problema aconteça. 

 

Por outro lado, a categoria não supervisionada utiliza algoritmos que usam o deep learning (aprendizagem profunda), para que as tarefas mais complexas sejam processadas, dispensando o treinamento humano. 

Vantagens do machine learning

Por mais que algumas ferramentas de machine learning sejam caras, o único fator real que os profissionais de marketing podem achar difícil de se adaptar são os algoritmos que estão em constante mudança lançados pelo Google. 

 

No geral, o uso do machine learning tende a só apresentar uma série de vantagens para as empresas que buscam aplicá-lo em seus negócios. Conheça alguns dos vários benefícios que a ferramenta pode proporcionar:

1. Faz entrada de dados ilimitados

Na prática, o machine learning é capaz de processar quantidade quase que ilimitadas de dados, mesmo vindo de diversas fontes. Dessa maneira, é possível revisá-los constantemente e ajustar a mensagem com base no comportamento dos clientes.

 

Ou seja, através dessa mesma ferramenta, uma assessoria contábil para empresas, por exemplo, consegue desenvolver ações que podem fazer mais efeito para um determinado público. 

 

Uma vez que o modelo é treinado a partir de um conjunto completo de dados, ele é capaz de identificar as variáveis mais relevantes e transmitir as informações certas. 

 

Um machine learning também tem a capacidade de automatizar os processos internos da empresa, dando abertura para os gestores terem mais tempo para lidar com outras questões administrativas. 

2. Processa, analisa e prevê 

A tecnologia é capaz de processar todos os dados que entram em tempo real. Por exemplo, o machine learning é capaz de otimizar constantemente a melhor oferta para o cliente. 

 

Na prática, é como se a máquina lançasse conteúdos referente a ERP para indústria química para pessoas que realmente se interessam por esse tipo de produto. 

 

Portanto, o que o cliente pode ver em um determinado momento do dia, o próximo conteúdo, será completamente diferente. 

3. Auxilia na conversão

Esse tipo de ferramenta tecnológica atua sobre os resultados do aprendizado da máquina e tornam a mensagem de marketing muito mais dinâmica. 

 

Portanto, ela pode ser utilizada por vários tipos de empresa, incluindo uma distribuidora de carnes para restaurantes SP, que busca aumentar o seu alcance para, consequentemente, melhorar os seus resultados. 

 

Além disso, o machine learning também ajuda na retenção e conversão de um cliente específico por processar informações rapidamente, informando o momento certo para entrar em contato com o cliente. 

4. Aprende com comportamentos passados

Uma outra vantagem bastante interessante do machine learning, é que os modelos podem aprender com os resultados que foram coletados no passado, para melhorar constantemente as suas previsões no futuro, baseando-se nos dados novos. 

5. Segmentação do cliente

A segmentação de clientes é um processo muito importante, todavia, é uma tarefa que muitas vezes pode apresentar um nível de complexidade elevado. 

 

Esse tipo de problema pode ocorrer até mesmo para uma fábrica de uniforme profissional, que está em busca de um novo mercado para atuar. 

 

O machine learning pode ser usado para identificar vários segmentos dentro do mercado em que a sua empresa atua. A ferramenta também é capaz de criar micro-segmentos baseando-se em padrões comportamentais que você, sozinho, não é capaz de identificar. 

 

Trata-se de um processo complexo que é muito útil para organizações como uma empresa de montagem mecânica industrial, que busca automatizar suas operações. 

 

Através desses dados, você consegue desenvolver uma abordagem mais preditiva para a segmentação de seus clientes, permitindo que você guie cada um deles de maneira individual na jornada de compra. 

6. Valor vitalício do cliente

O valor da vida útil do cliente é calculado com base em seu histórico demográfico, compras, suas interações com suas campanhas de marketing e ações que eles tomam em suas plataformas. 

 

O aprendizado da máquina calcula o valor da vida útil do cliente de maneira mais precisa, permitindo que suas futuras interações com eles sejam otimizadas. 

Diferenças entre machine learning, deep learning e IA

Muitas pessoas costumam confundir a IA (inteligência artificial), machine learning e o deep learning. Apesar de serem tecnologias bem parecidas, elas não significam a mesma coisa. Conheça agora, o que é cada uma dessas tecnologias. 

Inteligência artificial

O IA é capacidade do dispositivo imitar algumas características que nós, humanos, costumamos fazer no dia a dia. Essas características são, basicamente: percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução de idiomas. 

 

No geral, há muitas maneiras de simular a inteligência humana, e alguns métodos são mais inteligentes do que outros, seja ele uma declaração simples de lógica, ou um modelo estatístico que possui certa complexidade. 

Machine learning

O Machine learning, por outro lado, é um subconjunto da inteligência artificial. Em outras palavras, toda aprendizagem de máquina conta com o IA, mas nem todo IA tem aprendizado automático. 

 

De maneira geral, o machine learning é uma tecnologia com capacidade de fazer com que os computadores aprendam sem a necessidade de serem programados. 

 

É uma tecnologia que pode ser implementada, por exemplo, em uma empresa de administração de condomínios comerciais, de modo que todos os processos administrativos sejam executados de maneira mais rápida. 

 

Uma característica própria do machine learning que o diferencia do restante, é a sua capacidade de se modificar quando exposto a uma quantidade maior de dados.

 

Portanto, o aprendizado da máquina é dinâmico e não precisa de uma intervenção humana para que mudanças sejam feitas. 

Deep learning

Por fim, temos o deep learning, que é um subconjunto do machine learning. Geralmente, quando as pessoas usam esse termo, elas estão se referindo às redes neurais artificiais e muito complexas. 

 

As redes neurais artificiais profundas são um conjunto de algoritmos que estabeleceram novos registros em precisão para muitos problemas importantes, como o reconhecimento de imagem, reconhecimento de som, sistemas de recomendação, entre outros. 

Como adaptar a sua empresa para o machine learning

Devido ao fato da aprendizagem de máquinas estar em alta, e algoritmos estão sendo lançados todos os anos, é essencial que a sua empresa seja adaptada ao modelo machine learning. Para que isso seja feito, considere os seguintes passos:

Torne seu site receptivo

Para que o seu site seja receptivo, é necessário que ele se enquadre em alguns aspectos essenciais. São eles:

 
  • Ser responsivo;
  • Ter carregamento rápido;
  • Oferecer suporte a várias mídias;
  • Estar sempre atualizado.
 

É dessa maneira que o seu site terá um posicionamento melhor no ranking do Google, sendo extremamente vantajoso para o seu negócio. 

 

Vale pontuar também que o design usado dentro do seu site é outro fator que consegue transparecer mais profissionalismo para os usuários que acessam. 

Otimize para pesquisa local 

Para você se classificar nas melhores posições do Google, é necessário pensar na busca inteligente e otimizar para a pesquisa local.

 

Pois assim, quando o usuário pesquisar por algo como “camisa brim uniforme preço”, o site da sua empresa consiga aparecer nas primeiras posições, estando assim, mais suscetível para o potencial cliente começar a criar uma relação com o seu negócio. 

 

Em outras palavras, significa que você deve se concentrar em listar a sua empresa com o nome, o endereço, o URL do site e outros detalhes da empresa em uma variedade de plataformas de modo que ela possa ser facilmente encontrada. 

Esteja pronto para pesquisas por voz

A combinação de machine learning com a proliferação da busca por voz fez com que a pesquisa convencional se tornasse um novo canal para empresas de todos os tipos, que desejam estar entre as primeiras posições do Google. 


Esse texto foi originalmente desenvolvido pela equipe do blog Guia de Investimento, onde você pode encontrar centenas de conteúdos informativos sobre diversos segmentos.
Link
Notícias Relacionadas »
Comentários »
Comentar

*Ao utilizar o sistema de comentários você está de acordo com a POLÍTICA DE PRIVACIDADE do site https://itaqueraemnoticias.com.br/.
Fale pelo Whatsapp
Atendimento
Precisa de ajuda? fale conosco pelo Whatsapp