Ir para conteúdo principal

Olá! Está disponível uma avaliação gratuita dos planos Standard e Essentials. Comece grátis hoje mesmo.

Aprendizado de máquina supervisionado: vital para líderes modernos

Saiba o que é aprendizado de máquina supervisionado (supervised machine learning) e como ele pode melhorar sua empresa e seus negócios.

A inteligência artificial (IA) é um tópico popular que atingiu o mundo de maneira intensa nos últimos anos.

Ao permitir que os computadores façam coisas tradicionalmente realizadas por humanos, a IA nos permitirá processar grandes quantidades de dados e realizar tarefas repetitivas e de rotina em menos tempo. A IA continua a evoluir, e você pode ter ouvido falar de um subconjunto chamado Aprendizado de máquina.

O aprendizado ou aprendizagem de máquina (Machine Learning, ML) usa algoritmos e dados de treinamento para fazer com que os computadores executem várias tarefas complexas. Mas o que IA e ML têm a ver com o seu negócio?

Muitas empresas já usam IA, como chatbots, segmentação, recomendações de produtos e análise do sentimento do cliente.

Em última análise, você pode usar a aprendizagem de máquina para transformar seu trabalho, reduzindo erros e o tempo necessário para realizar tarefas repetitivas e de rotina.

O aprendizado de máquina supervisionado é um tipo de ML que aprende com base em dados alimentados, permitindo que você ensine computadores, programas e softwares a executar tarefas básicas. Mas o que é aprendizado supervisionado e como você pode usá-lo para melhorar seus negócios? Continue lendo para descobrir.

O que é aprendizado de máquina supervisionado e como ele funciona?

O aprendizado de máquina supervisionado é um tipo de algoritmo que aprende com os dados de treinamento para prever resultados e realizar várias tarefas.

Com algoritmos de aprendizagem supervisionada, a máquina é treinada usando dados rotulados, portanto, já tem as respostas corretas. Os algoritmos de aprendizagem de máquina supervisionada podem ser comparados à educação em sala de aula: os alunos aprendem várias informações com um professor.

Algoritmos de aprendizagem supervisionada são treinados por meio de dados, que ensinam um conjunto de modelos que dão o resultado desejado.

Com o tempo, o modelo de aprendizagem de máquina supervisionada aprende o que você quer que ele faça com base nos dados específicos que você forneceu. Há dois tipos de algoritmos de aprendizagem de máquina supervisionada:

Classificação

O aprendizado de máquina supervisionado por classificação é usado quando a saída ou o resultado pode ser categorizado com duas ou mais classes.

Por exemplo, você pode ensinar o sistema a classificar e-mails de spam ensinando o que é e-mail de spam. Você também pode ensiná-lo a enviar certos e-mails usando gatilhos, em última análise, dizendo à máquina o que enviar e quando enviar. Nesses casos, você diz à máquina o que procurar e, por fim, ela aprende a procurar ao longo do tempo.

Regressão

Algoritmos de aprendizagem supervisionada por regressão são usados quando a saída ou resultado é um valor contínuo ou real sujeito a alterações.

Por exemplo, normalmente são usados para projeções financeiras porque, se uma variável mudar, uma variável dependente também mudará, dando a você um número completamente novo.

Uma maneira de usar a regressão é prever o preço de um produto com base no inventário se ele estiver sendo descontinuado ou como uma calculadora on-line pode dizer qual tamanho de casa você pode pagar com base em variáveis como renda, obrigações de dívida e entrada.

Há quatro etapas no modelo de máquina supervisionada:

  1. Coleta e processamento de dados
  2. Treinamento do modelo
  3. Avaliação do modelo
  4. Implantação do modelo

Para que os algoritmos de aprendizagem de máquina supervisionada funcionem, eles devem ter um resultado ou saída desejados claros. Além disso, devem ser treinados sobre como usar certos dados de treinamento.

Por exemplo, os clientes de e-mail classificam automaticamente os e-mails de spam para você com base em dados, como assuntos, reputação do remetente e até mesmo ações que você tomou para colocar intencionalmente os e-mails em sua pasta de spam. Depois que o sistema for treinado, você poderá avaliar seu desempenho antes de implantá-lo em escala.

Aprendizado de máquina supervisionado vs. semissupervisionado vs. não supervisionado

Há três tipos de aprendizado de máquina a serem lembrados: aprendizado de máquina supervisionado, semissupervisionado e não supervisionad. Como discutimos, a aprendizagem de máquina precisa que uma pessoa insira dados para treiná-la como se comportar. A aprendizagem supervisionada rotula e marca totalmente os dados com a resposta.

Infelizmente, dados totalmente rotulados nem sempre são possíveis. A aprendizagem não supervisionada é um modelo de aprendizagem com um conjunto de dados que vem sem instruções. Este conjunto de dados é um conjunto de exemplos sem uma saída ou resultado desejado. Em última análise, não há resposta correta fornecida à máquina.

Em vez disso, a máquina deve encontrar uma maneira de estruturar os dados e extrair recursos úteis por meio de análise. O modelo de aprendizagem de máquina não supervisionada organiza os dados de algumas maneiras separadas, incluindo:

  • Agrupamento: o agrupamento permite que as máquinas tirem conclusões com base em seus dados fornecidos. Ao juntar grupos de dados de treinamento, eles podem tirar algumas conclusões.
  • Detecção de anomalia: a detecção de anomalia pode classificar os dados e encontrar instâncias de uma quebra no padrão.
  • Associação: a associação permite que as máquinas determinem quais novos dados devem ser agrupados com base nos dados de treinamento.

O que torna a aprendizagem supervisionada e não supervisionada diferentes é que a aprendizagem não supervisionada é menos precisa porque não foi treinada com as respostas certas.

O tipo final de aprendizagem de máquina é a aprendizagem semissupervisionada, que é um meio termo entre a aprendizagem supervisionada precisa e a aprendizagem não supervisionada menos precisa. A aprendizagem semissupervisionada requer um conjunto de dados de treinamento com dados rotulados e não rotulados. Em seguida, ela aprende o que pode ser feito com os dados rotulados e tira conclusões com os dados não rotulados.

Benefícios dos modelos de aprendizagem supervisionada

A aprendizagem de máquina permite que você realize mais porque uma máquina pode analisar grandes conjuntos de dados para você. Há vários benefícios do aprendizado de máquina supervisionado para o seu negócio, incluindo o seguinte:

Melhor tomada de decisões

A aprendizagem de máquina supervisionada é preciso porque já sabe as respostas graças aos seus dados de treinamento. Como é principalmente baseada em regras, ela só corresponde a registros que se encaixam nas condições certas.

Por exemplo, você pode usá-la para segmentar clientes com base na idade e saber que está correto porque você já disse o que fazer e como fazer. A aprendizagem de máquina supervisionada pode ser usada para fazer previsões financeiras mais precisas porque consome dados ilimitados que podem ser classificados muito mais rapidamente do que um humano, permitindo que você tome melhores decisões com base em dados sem erros.

Melhores informações do cliente

O aprendizado de máquina supervisionado pode melhorar as informações do cliente para ajudá-lo a aprender mais sobre o comportamento dele. A aprendizagem de máquina permite analisar as informações que você coletou sobre os clientes, incluindo comportamentos e compras recentes, e interpretá-las.

Economiza tempo

Peneirar os dados é demorado e os humanos cometem erros facilmente. O aprendizado de máquina supervisionado simplifica a entrada de dados para mitigar os riscos associados a erros contábeis. Ela também pode ajudá-lo a calcular os valores da vida útil do cliente.

Por exemplo, você pode usar dados para aprender sobre os comportamentos dos clientes e prever a probabilidade de conversões.

Desafios da aprendizagem de máquina

Infelizmente, O aprendizado de máquina supervisionado não é perfeito. Há vários desafios, incluindo o seguinte:

Viés de dados

Há muitos tipos de vieses nas estatísticas que podem ser incorporados à aprendizagem de máquina e à IA. Como a aprendizagem supervisionada depende de um conjunto de dados para obter respostas, é fácil criar vieses sem perceber.

O viés de aprendizagem de máquina, ou viés de IA, ocorre dentro de modelos de aprendizagem supervisionada por causa das suposições que fizeram durante a aprendizagem.

Infelizmente, esse viés pode causar desequilíbrios nos dados e problemas na avaliação dos dados para fornecer previsões precisas. Além disso, os seres humanos avaliam os resultados e podem criar seus próprios vieses ao ler dados compilados pela aprendizagem de máquina.

Dados de baixa qualidade

Os dados desempenham um papel significativo na forma como os modelos de aprendizagem supervisionada se comportam. Se você fornecer dados de baixa qualidade, eles terão um resultado de baixa qualidade.

Para que as máquinas aprendam, precisa haver dados suficientes. A aprendizagem de máquina é sofisticada, mas não é tão sofisticada quanto o cérebro humano (ainda). Portanto, é preciso ter muitos dados para aprender, incluindo milhares de exemplos e respostas.

Não ter dados suficientes significa obter resultados imprecisos porque o computador depende de exemplos e deve ser alimentado com a resposta para acertar sempre.

Custo

A aprendizagem de máquina é cara e encontrar um engenheiro de dados pode ser desafiador. As máquinas supervisionadas dependem de milhões de exemplos, o que é demorado e caro.

Usar aprendizagem de máquina supervisionada para o seu negócio

Agora que você entende a aprendizagem de máquina supervisionada e como ela funciona, você pode se perguntar como sua empresa pode usá-la para melhorar seus processos internos e externos. Alguns casos de uso de aprendizagem de máquina para empresas incluem:

Segurança e detecção de fraudes

A aprendizagem de máquina também pode proteger seus negócios filtrando e-mails de spam, detectando ataques de phishing e informando os departamentos de TI, além de detectar fraudes com base na detecção de anomalias.

Segmentação de clientes

A aprendizagem de máquina supervisionada em marketing pode criar grupos ou segmentos de clientes com base em vários fatores, como histórico de compras recentes, comportamento, idade, sexo, localização geográfica e assim por diante.

Com a segmentação de clientes, você pode segmentar clientes com base em comportamento, dados demográficos, psicográficos, geográficos e muito mais, para garantir que suas ofertas cheguem às pessoas certas no momento certo.

Análise de feedback do cliente

Seus clientes dão feedback na web. Eles podem escrever avaliações do Google, Yelp ou de vários sites, dar classificações de estrelas ou escrever blogs sobre você.

Infelizmente, é difícil analisar a quantidade de dados de feedback do cliente que sua empresa obtém, especialmente se estiver na web. Algoritmos de aprendizagem de máquina supervisionada podem ajudá-lo a monitorar e rastrear os dados, categorizando o feedback com base em regras definidas para ajudá-lo a rastrear o sentimento do cliente.

Previsões e recomendações de vendas e atendimento ao cliente

Sua taxa de rotatividade é o número de clientes que não concluem ações e deixam de se tornar clientes.

Pode ser clientes engajados e leais que param de comprar em sua empresa de e-commerce ou novos clientes que não terminam o processo de pagamento durante um determinado período. Com O aprendizado de máquina supervisionado, você pode classificar os clientes em grupos com maior probabilidade de rotatividade, separando-os de clientes engajados e leais para analisá-los mais de perto e encontrar novas maneiras de negociar com eles e evitar a rotatividade.

Além disso, O aprendizado de máquina supervisionado permite analisar o comportamento do cliente e compras recentes para fornecer recomendações de produtos que eles provavelmente comprarão. É claro que muitas empresas já fazem algum tipo de recomendação.

Por exemplo, seu serviço de streaming favorito pode exibir programas que você provavelmente vai gostar com base em filmes e programas que você já assistiu.

Análise preditiva

A análise preditiva pode ajudá-lo a tomar decisões de negócios mais informadas, prevendo tudo, desde a probabilidade de conversão dos clientes potenciais até determinados números financeiros. Você pode prever resultados com base em diversas variáveis de saída para ajudá-lo a tomar melhores decisões.

Use a aprendizagem de máquina como ferramenta, não como muleta

A aprendizagem de máquina é uma ferramenta destinada a ajudar você a melhorar a eficiência em sua organização. No entanto, ainda requer intervenção humana.

Se você usa software de automação ou aprendizagem de máquina, deve fornecer dados suficientes de alta qualidade com os quais ele possa aprender para produzir os resultados mais precisos.

O Mailchimp permite que você se beneficie da aprendizagem de máquina por meio da automação. Segmente seus clientes, aprenda com os dados e crie campanhas de marketing mais eficazes hoje mesmo.

Compartilhar este artigo