{"id":36936,"date":"2021-05-13T13:31:00","date_gmt":"2021-05-13T08:01:00","guid":{"rendered":"https:\/\/old.yellow.ai\/?p=36936"},"modified":"2022-07-06T15:41:38","modified_gmt":"2022-07-06T10:11:38","slug":"o-que-e-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/old.yellow.ai\/pt-br\/conversational-ai\/o-que-e-machine-learning\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 machine learning associada \u00e0 intelig\u00eancia artificial?"},"content":{"rendered":"\n

Entender o que \u00e9 machine learning<\/strong>, intelig\u00eancia artificial e outros conceitos ligados \u00e0s inova\u00e7\u00f5es \u00e9 essencial para os gestores da \u00e1rea. Assim, \u00e9 poss\u00edvel saber como funcionam as novas solu\u00e7\u00f5es e ferramentas que usam essas tecnologias, como por exemplo, os chatbots de conversa\u00e7\u00e3o e os assistentes virtuais inteligentes.<\/p>\n\n\n\n

Por isso, neste conte\u00fado, vamos explorar o significado de o que \u00e9 machine learning, sua rela\u00e7\u00e3o com intelig\u00eancia artificial e sua diferen\u00e7a para deep learning. Da mesma forma, vamos explicar como essas tecnologias j\u00e1 s\u00e3o aplicadas em diferentes segmentos do mercado. <\/p>\n\n\n\n

Ent\u00e3o, vamos l\u00e1!<\/p>\n\n\n\n

O que \u00e9 machine learning?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

O machine learning \u00e9 um termo em ingl\u00eas para aprendizado de m\u00e1quina<\/strong>. De maneira simplificada, trata-se de uma tecnologia que permite aos computadores a capacidade de aprender, evoluir e se aprimorar de acordo com intera\u00e7\u00f5es, informa\u00e7\u00f5es e conversas. <\/p>\n\n\n\n

Tais situa\u00e7\u00f5es ajudam a gerar textos, imagens e n\u00fameros que s\u00e3o identificados pela tecnologia, coletados, associados a diferentes dados e fazem com que a ferramenta ou solu\u00e7\u00e3o com machine learning fique mais \u2018inteligente\u2019. Como resultado, aumenta-se o potencial de intera\u00e7\u00e3o<\/strong> daquela plataforma. <\/p>\n\n\n\n

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.<\/p>\n\n\n\n

Qual a rela\u00e7\u00e3o entre machine learning e intelig\u00eancia artificial?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

\u00c9 comum muita gente associar machine learning com intelig\u00eancia artificial e achar que as duas s\u00e3o a mesma tecnologia. Mas n\u00e3o \u00e9 nada disso. Existem diferen\u00e7as importantes, uma vez que o machine learning faz parte da IA<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Ent\u00e3o, este ramo da intelig\u00eancia artificial \u00e9 baseado na teoria de que as m\u00e1quinas e os sistemas podem aprender com dados, identificar padr\u00f5es e tomar decis\u00f5es com o m\u00ednimo de interven\u00e7\u00e3o humana.<\/p>\n\n\n\n

Em outras palavras, o que \u00e9 machine learning parte de um conjunto de algoritmos que coletam e processam dados, aprendem a partir desses dados e experi\u00eancias e, assim, automatizam a constru\u00e7\u00e3o de modelos anal\u00edticos e preditivos.<\/p>\n\n\n\n

Leia tamb\u00e9m:<\/strong> 5 principais usos do processamento de linguagem natural<\/a><\/p>\n\n\n\n

Como o Big Data impacta o machine learning<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Como falamos em dados relacionados ao machine learning, \u00e9 importante tamb\u00e9m destacar como funciona o papel do Big Data neste cen\u00e1rio. Uma vez que, no processo de aprendizado de m\u00e1quina, s\u00e3o utilizados grandes conjuntos e volumes de dados<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Assim, o Big Data \u00e9 uma tecnologia indispens\u00e1vel de estar atrelada, pois \u00e9 poss\u00edvel armazenar de maneira mais eficiente, \u00e1gil e econ\u00f4mica os dados para serem utilizados pelo machine learning.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m disso, o Big Data tamb\u00e9m garante mais velocidade e confiabilidade para acessar e gerenciar essas elevadas quantidades de informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

E qual a diferen\u00e7a do machine learning para deep learning?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Outro termo comum que se confunde com o que \u00e9 machine learning \u00e9 o deep learning. Na verdade, o deep learning, ou aprendizado profundo<\/strong>, \u00e9 uma sub\u00e1rea dentro do aprendizado de m\u00e1quina. <\/p>\n\n\n\n

No deep learning, as redes neurais<\/strong>, que se inspiram nos c\u00e9rebros humanos para aprender, s\u00e3o mais sofisticadas, de tamanho maior e com habilidade superior de extrair informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Anteriormente, era necess\u00e1rio um especialista para definir as caracter\u00edsticas e parametrizar as imagens como fonte de aprendizado, al\u00e9m de treinar a m\u00e1quina. Ent\u00e3o, eram levados em conta, inclusive, objetos, cen\u00e1rios e situa\u00e7\u00f5es em posi\u00e7\u00f5es diferentes.<\/p>\n\n\n\n

Por\u00e9m, com o deep learning, essa extra\u00e7\u00e3o, identifica\u00e7\u00e3o e processamento s\u00e3o feitos pela pr\u00f3pria m\u00e1quina. <\/p>\n\n\n\n

Como usar machine learning aplicado aos neg\u00f3cios<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Como tudo que vimos at\u00e9 aqui explicando o que \u00e9 machine learning e como a tecnologia funciona, voc\u00ea deve querer saber como aplic\u00e1-la na sua empresa, n\u00e3o \u00e9 mesmo.<\/p>\n\n\n\n

Basicamente, o machine learning entrega um grande valor para os neg\u00f3cios ao processar grandes volumes de dados de forma a entender melhor as prefer\u00eancias e comportamentos dos clientes<\/strong>, por exemplo. Isso ajuda substancialmente a entregar melhores experi\u00eancias aos consumidores.<\/p>\n\n\n\n

Com isso, por meio dos algoritmos de machine learning, \u00e9 poss\u00edvel prever tend\u00eancias e resultados. Inclusive, uma das aplica\u00e7\u00f5es mais comuns \u00e9 para marketing e vendas, j\u00e1 que sites de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, empresas de varejo e plataformas de streaming conseguem recomendar produtos<\/strong> e servi\u00e7os com base em seu perfil e hist\u00f3rico de compras.<\/p>\n\n\n\n

Outros tipos de empresas tamb\u00e9m j\u00e1 usam o machine learning para aproveitar suas vantagens competitivas, como por exemplo:<\/p>\n\n\n\n

Operadoras de sa\u00fade:<\/strong> com o processamento e an\u00e1lise de dados, \u00e9 poss\u00edvel identificar tend\u00eancias para aperfei\u00e7oamento de diagn\u00f3sticos e tratamentos, assim como criar alertas para indicar futuros problemas de sa\u00fade.<\/p>\n\n\n\n

Bancos e servi\u00e7os financeiros<\/strong>: essas institui\u00e7\u00f5es conseguem usar os dados com os prop\u00f3sitos de prevenir fraudes e gerar insights, que podem mostrar oportunidades de investimentos e outras tend\u00eancias.<\/p>\n\n\n\n

Governo<\/strong>: por meio dos dados, as organiza\u00e7\u00f5es p\u00fablicas conseguem detectar fraudes em potencial e minimizar roubos de identidade, al\u00e9m de observar formas de aumentar a efici\u00eancia e gerar economia.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m dessas fun\u00e7\u00f5es para esses segmentos de mercado, o machine learning \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o valiosa para o atendimento<\/strong> e relacionamento com o cliente nas empresas. <\/p>\n\n\n\n

Isso porque os chatbots com a tecnologia conseguem n\u00e3o s\u00f3 automatizar os processos de suporte e dar respostas r\u00e1pidas e personalizadas, como tamb\u00e9m aprender com o decorrer das intera\u00e7\u00f5es para ser ainda mais eficiente e assertivo.<\/p>\n\n\n\n

Leia tamb\u00e9m<\/strong>: Como melhorar o atendimento ao cliente com assistentes virtuais<\/a><\/p>\n\n\n\n

Conte com assistentes virtuais com aprendizado de m\u00e1quina<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Depois de entender na pr\u00e1tica o que \u00e9 machine learning, certamente, est\u00e1 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.<\/p>\n\n\n\n

Para isso, conte com uma empresa especializada, como a Yellow Messenger<\/strong>, que desenvolve os melhores assistentes virtuais inteligentes. <\/p>\n\n\n\n

Aprovados por mais de 500 organiza\u00e7\u00f5es no mundo, os chatbots de conversa\u00e7\u00e3o, em texto e voz, suportam mais de 100 idiomas, mais de 30 canais e promovem mais de 1 bilh\u00e3o de conversas entre clientes e funcion\u00e1rios por trimestre.<\/p>\n\n\n\n

Nossa tecnologia<\/a> oferece capacidade de compreens\u00e3o, reflex\u00e3o, intera\u00e7\u00e3o e aprendizagem cont\u00ednua. Assim, garantimos:<\/p>\n\n\n\n