O avanço das tecnologias, sem dúvidas, significou um divisor de águas para o mundo empresarial, promovendo maior eficiência em todos setores. 

Para quem imaginou que a evolução já tinha chegado ao seu limite, os algoritmos de machine learning estão aí para provar que as máquinas não são capazes apenas de executar tarefas automatizadas — hoje, elas estão em um processo contínuo de aprendizado.

Quer entender como essa ferramenta pode influenciar os resultados da sua empresa? Neste post, você vai conhecer 6 dos principais algoritmos de machine learning. Confira!

O que é o machine learning e como funciona?

O machine learning — ou, simplesmente, aprendizado de máquina, como pode ser traduzido para o português — consiste no poderoso sistema em que os equipamentos conseguem reproduzir a capacidade de raciocínio do ser humano. 

A partir da combinação de algoritmos e big data, a ferramenta realiza a análise de grandes volumes de dados, cria padrões, estabelece conexões e aprende a executar tarefas de forma inteligente, sem a intervenção do homem. 

Nesse contexto, é importante destacar que a tecnologia pode ser dividida em duas categorias principais — a supervisionada e a não supervisionada. 

Classificamos como algoritmos supervisionados aqueles que dependem da intervenção do homem para controlar a entrada e saída de dados, bem como o treinamento das máquinas. Já na modalidade não supervisionada, o processamento das atividades, desde as mais simples até as mais complexas, é efetuado com o auxílio do deep learning.

Quais são os 6 principais tipos de algoritmo de machine learning existentes? 

Embora façam parte de uma mesma tecnologia, os algoritmos de machine learning são construídos por diferentes sistemas e podem apresentar funções diversificadas. Conheça os principais deles.

1. Árvore de decisão

A árvore de decisão é um tipo de algoritmo de apoio, cuja dinâmica de funcionamento é baseada em um gráfico ou modelo de decisões alinhado com as suas possíveis consequências. Além disso, o sistema de árvore leva em consideração resultados de eventos fortuitos, os custos e utilidades dos recursos.

Sob a ótica da tomada de decisões de um negócio, a árvore de decisões é representada por um número mínimo de perguntas. Com base nas respostas, avalia-se a probabilidade de tomar decisões acertadas.

O objetivo desse método é abordar a sistemática dos problemas, a fim de que se chegue à conclusão mais lógica possível. 

2. Regressão linear de mínimos quadrados

A técnica de regressão visa prever algo contínuo e numérico, para que se possa identificar oscilações entre os valores esperados, e ela pode ser feita de maneiras distintas. A regressão linear diz respeito ao modelo utilizado para ajustar dados e observar a relação entre um alvo e um indicador em linha reta. 

Os mínimos quadrados, por outro lado, consistem no tipo de métrica de erro que está sendo minimizado. Para tanto, traça-se uma linha reta, e cada dado é representado por um ponto ao longo da linha; eles podem estar acima ou abaixo dela. 

Então, mede-se a distância vertical entre os pontos e a linha, e, depois, elas são somadas. Como resultado, a posição ideal da linha é aquela em que a distância é a menor possível.

3. Support Vector Machine

O Support Vector Machine (SVM) é um algoritmo binário de classificação. A metodologia é utilizada quando preciso desmembrar dois tipos de situações, que são linearmente separáveis. Com essa escala, podemos resolver diversos tipos de problemas.

O SVM já foi aproveitado, por exemplo, para reconhecimento de site de splice humano, detecção de gênero a partir de imagens, publicidades em displays, entre outras tarefas mais complexas.

4. Regressão logística

A regressão logística é o algoritmo voltado para a medir a relação entre uma variável categórica e outras variáveis independentes. Uma forma estatística para modelar resultados binomiais. Na prática, esse poderoso algoritmo pode ser empregado em aplicações reais, como:

  • previsão de receitas de determinado produto;
  • pontuação de crédito;
  • mensuração do índice de sucesso das campanhas de marketing, entre outras.

5. Naive Bayes

Baseada no Teorema de Bayes, essa técnica considera que todas as características contribuem de maneira independente para determinada resposta, ainda que umas dependam das outras. Trata-se de um método de classificação calculado por meio de probabilidades.

6. Clustering ou algoritmos de agrupamento

É a ferramenta que agrupa objetos de acordo com os aspectos apresentados em comum. Portanto, cada algoritmo de agrupamento sempre será diferente — podemos encontrar algoritmos de conectividade, de redes neurais, de densidade etc.

De que modo as empresas têm usado machine learning como fator de inovação?

Os recursos do machine learning vêm sendo cada vez mais utilizados nos mais variados tipos de empreendimento e, basicamente, em todos os setores de uma organização. E não é difícil entender o motivo: o gerenciamento e análise de dados leva a uma melhor estruturação de processos.

O controle eficiente da cadeia de suprimentos, é um belo exemplo de como essa inovação vem sendo implementada para superar as expectativas de resultados. Prever demandas futuras é um dos grandes desafios para o setor de estoque, porém o machine learning tem provado que é possível detectar padrões de consumo futuros.

Outro ponto relevante que também está sendo aperfeiçoado com a tecnologia é a interação com os clientes — com a aprendizagem de máquina, os serviços de atendimento conseguem solucionar questões de maneira ágil e satisfatória, contatando os especialistas apenas quando necessário. Isso gera uma experiência positiva para o público-alvo.

De um modo geral, a capacidade de rastrear e analisar informações é também uma forma de garantir aos gestores os elementos necessários para tomar as melhores decisões.

Diante de uma nova era tecnológica, o conhecimento profundo sobre dados que são colhidos nas interações com o mercado representa uma peça-chave para ganhar competitividade. Nesse sentido, os algoritmos de machine learning se mostram uma excelente estratégia para iniciar o processo de transformação digital na sua empresa.

A tarefa não é simples, porém buscar auxílio nas fontes certas pode facilitar bastante esse desenvolvimento. Para os que ainda se sentem inseguros, o blog do Cronapp é uma excelente fonte de informações sobre o uso de tecnologia nas empresas.

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Categorias: Tecnologia

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