O que é machine learning associada à inteligência artificial?

O que é machine learning

Entender o que é machine learning, inteligência artificial e outros conceitos ligados às inovações é essencial para os gestores da área. Assim, é possível saber como funcionam as novas soluções e ferramentas que usam essas tecnologias, como por exemplo, os chatbots de conversação e os assistentes virtuais inteligentes.

Por isso, neste conteúdo, vamos explorar o significado de o que é machine learning, sua relação com inteligência artificial e sua diferença para deep learning. Da mesma forma, vamos explicar como essas tecnologias já são aplicadas em diferentes segmentos do mercado. 

Então, vamos lá!

O que é machine learning?

O machine learning é um termo em inglês para aprendizado de máquina. De maneira simplificada, trata-se de uma tecnologia que permite aos computadores a capacidade de aprender, evoluir e se aprimorar de acordo com interações, informações e conversas. 

Tais situações ajudam a gerar textos, imagens e números que são identificados pela tecnologia, coletados, associados a diferentes dados e fazem com que a ferramenta ou solução com machine learning fique mais ‘inteligente’. Como resultado, aumenta-se o potencial de interação daquela plataforma. 

Assim, ela se torna mais eficiente e assertiva em seus objetivos, seja para oferecer uma resposta a clientes ou resolver problemas, como gerar uma segunda via de boleto.

Qual a relação entre machine learning e inteligência artificial?

É comum muita gente associar machine learning com inteligência artificial e achar que as duas são a mesma tecnologia. Mas não é nada disso. Existem diferenças importantes, uma vez que o machine learning faz parte da IA.

Então, este ramo da inteligência artificial é baseado na teoria de que as máquinas e os sistemas podem aprender com dados, identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.

Em outras palavras, o que é machine learning parte de um conjunto de algoritmos que coletam e processam dados, aprendem a partir desses dados e experiências e, assim, automatizam a construção de modelos analíticos e preditivos.

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Como o Big Data impacta o machine learning

Como falamos em dados relacionados ao machine learning, é importante também destacar como funciona o papel do Big Data neste cenário. Uma vez que, no processo de aprendizado de máquina, são utilizados grandes conjuntos e volumes de dados.

Assim, o Big Data é uma tecnologia indispensável de estar atrelada, pois é possível armazenar de maneira mais eficiente, ágil e econômica os dados para serem utilizados pelo machine learning.

Além disso, o Big Data também garante mais velocidade e confiabilidade para acessar e gerenciar essas elevadas quantidades de informações.

E qual a diferença do machine learning para deep learning?

Outro termo comum que se confunde com o que é machine learning é o deep learning. Na verdade, o deep learning, ou aprendizado profundo, é uma subárea dentro do aprendizado de máquina. 

No deep learning, as redes neurais, que se inspiram nos cérebros humanos para aprender, são mais sofisticadas, de tamanho maior e com habilidade superior de extrair informações.

Anteriormente, era necessário um especialista para definir as características e parametrizar as imagens como fonte de aprendizado, além de treinar a máquina. Então, eram levados em conta, inclusive, objetos, cenários e situações em posições diferentes.

Porém, com o deep learning, essa extração, identificação e processamento são feitos pela própria máquina. 

Como usar machine learning aplicado aos negócios

Como tudo que vimos até aqui explicando o que é machine learning e como a tecnologia funciona, você deve querer saber como aplicá-la na sua empresa, não é mesmo.

Basicamente, o machine learning entrega um grande valor para os negócios ao processar grandes volumes de dados de forma a entender melhor as preferências e comportamentos dos clientes, por exemplo. Isso ajuda substancialmente a entregar melhores experiências aos consumidores.

Com isso, por meio dos algoritmos de machine learning, é possível prever tendências e resultados. Inclusive, uma das aplicações mais comuns é para marketing e vendas, já que sites de comércio eletrônico, empresas de varejo e plataformas de streaming conseguem recomendar produtos e serviços com base em seu perfil e histórico de compras.

Outros tipos de empresas também já usam o machine learning para aproveitar suas vantagens competitivas, como por exemplo:

Operadoras de saúde: com o processamento e análise de dados, é possível identificar tendências para aperfeiçoamento de diagnósticos e tratamentos, assim como criar alertas para indicar futuros problemas de saúde.

Bancos e serviços financeiros: essas instituições conseguem usar os dados com os propósitos de prevenir fraudes e gerar insights, que podem mostrar oportunidades de investimentos e outras tendências.

Governo: por meio dos dados, as organizações públicas conseguem detectar fraudes em potencial e minimizar roubos de identidade, além de observar formas de aumentar a eficiência e gerar economia.

Além dessas funções para esses segmentos de mercado, o machine learning é uma solução valiosa para o atendimento e relacionamento com o cliente nas empresas. 

Isso porque os chatbots com a tecnologia conseguem não só automatizar os processos de suporte e dar respostas rápidas e personalizadas, como também aprender com o decorrer das interações para ser ainda mais eficiente e assertivo.

Leia também: Como melhorar o atendimento ao cliente com assistentes virtuais

Conte com assistentes virtuais com aprendizado de máquina

Depois de entender na prática o que é machine learning, certamente, está na hora de aproveitar o melhor que a tecnologia tem a oferecer para a sua empresa, seja no setor de suporte, atendimento, engajamento do cliente e vendas.

Para isso, conte com uma empresa especializada, como a Yellow Messenger, que desenvolve os melhores assistentes virtuais inteligentes. 

Aprovados por mais de 500 organizações no mundo, os chatbots de conversação, em texto e voz, suportam mais de 100 idiomas, mais de 30 canais e promovem mais de 1 bilhão de conversas entre clientes e funcionários por trimestre.

Nossa tecnologia oferece capacidade de compreensão, reflexão, interação e aprendizagem contínua. Assim, garantimos:

  • Automação do contact center;
  • Insights de conversação;
  • Motor de PNL poderoso;
  • Aprendizagem global;
  • Orquestração inteligente;
  • Experiência amigável.

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