O que é machine learning?
Machine learning (ML) é um conjunto de ferramentas que facilita fazer previsões e tomar decisões a partir de dados. O aprendizado supervisionado representa a maior parte de ML e permite generalizar padrões de dados anteriores para dados novos. Em outras palavras, aplica dados históricos com valores conhecidos para prever quando não sabemos o valor do que queremos estimar. No contexto de problemas de negócio, machine learning também é chamado de analytics preditiva, com casos de uso como churn de clientes, fraude em cartão de crédito e detecção de spam em e-mails.
As tarefas de ML são aprendidas com base em dados observados por experiências ou instruções, o que leva a um aprendizado cada vez melhor. O objetivo final é aprimorar o aprendizado a ponto de ele se tornar automático, sem necessidade de intervenção humana.
“Machine learning é a ciência e a arte de dar aos computadores a capacidade de aprender a tomar decisões a partir de dados sem serem programados explicitamente.”—Dr. Hugo Bowne-Anderson, Data Scientist e Educador na DataCamp
Por que machine learning é importante para os negócios
Um estudo da O’Reilly de 2018 mostrou que 51% das organizações já usam ML, com 36% dizendo ser adotantes iniciais e 15% afirmando ser usuários avançados. Uma leve minoria, 49% das organizações, relatou estar explorando ou “apenas avaliando” o uso de ML.
Aprenda com seus dados para fazer melhor negócio
A necessidade crescente de extrair insights dos dados
Praticamente toda empresa tem uma grande quantidade de dados — de transações de pagamento a informações de clientes e dados de colaboradores — que podem (e devem) ser usados de forma estratégica. As empresas líderes já incorporam ML no dia a dia para impulsionar crescimento, otimizar eficiência, identificar oportunidades de economia de capital e reduzir custos de investimento.
Machine learning acelera a tomada de decisão
Tomadores de decisão precisam de acesso rápido a dados críticos, e ML apoia decisões ágeis, informadas e precisas. Um dos principais benefícios de ML é a capacidade de decidir com mais rapidez e embasamento — e 50% das empresas que implementaram ML sentiram que atingiram esse objetivo.
Por que gestores precisam de noções básicas de machine learning
Gestores devem entender a terminologia e os conceitos fundamentais de machine learning. Para ter conversas produtivas com cientistas de dados, é essencial compreender o que é ML, o que ele pode fazer e os cuidados ao utilizá-lo.
O letramento em ML permite que gestores façam as perguntas certas e saibam quais problemas podem ou não ser resolvidos com ML. Eles também precisam dialogar com fornecedores de serviços e produtos de dados para construir um ecossistema de dados de sucesso.
Como machine learning resolve problemas de negócio
A seguir, alguns exemplos práticos de como ML pode resolver desafios empresariais, com links para cursos da DataCamp para desenvolver essas habilidades.
Prevendo churn de clientes
Machine learning ajuda empresas a entender os diferentes custos de adquirir versus reter clientes atuais e a calcular o lifetime value do cliente, que é a receita média gerada por um cliente antes de ele churnar.
Personalizando produtos para os clientes
Empresas que querem entender melhor e atender aos diferentes hábitos e necessidades dos clientes podem usar ML para segmentação de clientes e personalização.
Processando e analisando grandes volumes de dados
Machine learning para processamento de linguagem natural tem implicações amplas e pode dar um toque mais humano às interações máquina-usuário — é o que impulsiona chatbots com IA. As empresas também podem extrair insights acionáveis de dados não estruturados com mineração de texto e processamento e reconhecimento de imagens. As aplicações vão de detecção de spam à criação de sistemas de recomendação, e muito mais.
Fazendo análises financeiras
O setor financeiro usa deep learning para tudo: classificar atividades fraudulentas, negociação algorítmica, gestão de portfólio, subscrição de crédito e muito mais.
Machine learning vem sendo amplamente adotado pelo setor financeiro. A Two Sigma, um hedge fund, usa ML para orientar estratégias de negociação. E um de nossos clientes de seguros está liderando cursos de machine learning na DataCamp para impulsionar suas iniciativas de modernização de dados.
Construindo produtos e serviços de tecnologia melhores
O setor de tecnologia usa ML para criar produtos e serviços. As empresas consultam clientes para entregar personalização de marketing, motores de recomendação, tradução de texto, chatbots e muito mais.
Aplicando IA e ML na saúde
O setor de saúde está evoluindo para incorporar ML em imagens e diagnósticos médicos, coleta de dados, descoberta de fármacos e muito mais.
A crescente demanda por machine learning scientists
Então, quanto o campo de ML cresceu? A International Data Corporation prevê que os gastos com IA e ML passarão de US\$12 bi em 2017 para US\$57,6 bi até 2021. A Deloitte Global prevê que o número de pilotos e implementações de machine learning dobraria em 2018 em comparação com 2017, e dobraria novamente até 2020.
Como muitas organizações estão investindo em analytics preditiva, faz sentido que haja uma enorme demanda por profissionais de ML. E quanto mais madura é a organização na implementação de ML e IA, mais vagas ela abre. A demanda por ML scientists está crescendo e deve continuar alta no futuro próximo.
Capacite seu time com nossas trilhas de machine learning
Para se aprofundar, confira nossos tutoriais de machine learning em Python e R.
