Músico, escritor, formado em investigação forense e perícia criminal
Você já fez compras online? Então, ao verificar um produto, você percebeu que o site geralmente recomenda outros produtos semelhantes ao que você está procurando, certo?
Ou então você notou uma caixa no site que diz: “as pessoas que compraram este produto também compraram este”, e aí o site mostra uma combinação de produtos.
Como eles estão fazendo essa recomendação? Isso é Machine Learning.
Você já recebeu uma ligação de algum banco ou financeira pedindo para você fazer um empréstimo ou uma apólice de seguro? O que você acha, eles chamam todo mundo?
Não, eles ligam apenas para alguns clientes selecionados que eles acham que comprarão seu produto.
Como eles selecionam? Isso é marketing de destino e pode ser aplicado usando Clustering. Isso é feito com a ajuda do aprendizado de máquina (Machine Learning).
Machine Learning pode ser definido também como um subconjunto da inteligência artificial que se concentra principalmente no aprendizado de máquina a partir de sua experiência e em fazer previsões com base em sua experiência.
O que isso faz? Ele permite que os computadores ou as máquinas tomem decisões baseadas em dados, em vez de serem explicitamente programados para realizar uma determinada tarefa. Esses programas ou algoritmos são projetados de forma que aprendam e melhorem ao longo do tempo quando expostos a novos dados.
Como você sabe, estamos vivendo no mundo dos humanos e das máquinas. Os seres humanos vêm evoluindo e aprendendo com suas experiências passadas há milhões de anos. Por outro lado, a era das máquinas e robôs está apenas começando. Você pode considerá-lo de uma forma que atualmente estamos vivendo na era primitiva das máquinas, enquanto o futuro da máquina é enorme e está além do nosso alcance da imaginação.
No mundo de hoje, essas máquinas ou robôs precisam ser programados antes de começarem a seguir suas instruções. Mas e se a máquina começar a aprender por conta própria com sua experiência, trabalhar como nós, sentir como nós, fazer as coisas com mais precisão do que nós? Essas coisas parecem fascinantes, certo? Bem, lembre-se que este é apenas o começo da nova era.
O algoritmo de aprendizado de máquina é treinado usando um conjunto de dados de treinamento para criar um modelo. Quando novos dados de entrada são introduzidos no algoritmo de ML, ele faz uma previsão com base no modelo.
A previsão é avaliada quanto à precisão e, se a precisão for aceitável, o algoritmo de aprendizado de máquina é implantado. Se a precisão não for aceitável, o algoritmo de aprendizado de máquina é treinado repetidamente com um conjunto de dados de treinamento aumentado.
Este é apenas um exemplo de alto nível, pois há muitos fatores e outras etapas envolvidas.
O aprendizado de máquina é sub categorizado em três tipos:
Aprendizado Supervisionado – Treine-me!
Aprendizagem não supervisionada – sou auto-suficiente na aprendizagem
Aprendizagem por Reforço – Minha vida Minhas regras! (Acerte e teste)
A Aprendizagem Supervisionada é aquela, onde se pode considerar que a aprendizagem é orientada por um professor. Temos um conjunto de dados que atua como professor e seu papel é treinar o modelo ou a máquina. Depois que o modelo é treinado, ele pode começar a fazer uma previsão ou decisão quando novos dados são fornecidos a ele.
O modelo aprende através da observação e encontra estruturas nos dados. Uma vez que o modelo recebe um conjunto de dados, ele automaticamente encontra padrões e relacionamentos no conjunto de dados criando clusters nele.
É a capacidade de um agente interagir com o ambiente e descobrir qual é o melhor resultado. Segue o conceito de acerto e método de tentativa. O agente é recompensado ou penalizado com um ponto por uma resposta correta ou errada, e com base nos pontos de recompensa positivos ganhos o modelo se treina. E novamente, uma vez treinado, ele se prepara para prever os novos dados que lhe são apresentados.
Podemos então concluir que Machine Learning é uma técnica que utiliza IA para vender mais produtos e ofertar ao consumidor coisas de que ele realmente precisa.
Dessa forma, você otimiza as vendas no seu e-commerce, e fatura muito mais. Deixe as máquinas trabalharem para você, e seus lucros serão cada vez maiores.
