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.
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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.
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