Aprendizado de máquina supervisionado

O que é aprendizado de máquina não supervisionado?

O aprendizado de máquina não supervisionado (unsupervised machine learning) é um algoritmo que permite que as máquinas aprendam de forma independente. Algoritmos de aprendizado de máquina analisam conjuntos de dados não rotulados para descobrir padrões e agrupamentos sem intervenção humana. Ao contrário de outros tipos de aprendizado de máquina, os algoritmos não supervisionados não dependem de dados de treinamento e, em vez disso, tiram conclusões com base nos dados que têm na sua frente. Ele descobre semelhanças e diferenças em conjuntos de dados e transmite essas informações para nós para melhorar as funções de negócios.

Há dois tipos principais de algoritmos não supervisionados:

Agrupamento

O agrupamento é um modelo de aprendizado em que a máquina agrupa dados em clusters com base em semelhanças. O aprendizado de máquina não supervisionado de agrupamento encontra semelhanças em conjuntos de dados e os categoriza com base em variáveis comuns.

Um exemplo de aprendizado não supervisionado de agrupamento seria se você estivesse analisando dados de clientes. Nesse caso, ele pode agrupar todas as mulheres em um grupo e os homens em outro.

Associação

A associação no aprendizado de máquina supervisionado é um método usado para encontrar relacionamentos entre várias variáveis em um conjunto de dados grande. Ele é usado para determinar um conjunto de dados que ocorrem juntos, o que pode tornar seu marketing mais eficaz.

Por exemplo, você pode determinar a probabilidade de os clientes que compraram um produto comprarem outro produto.

Aprendizado de máquina não supervisionado versus semissupervisionado versus supervisionado

Como mencionamos, há vários tipos de aprendizado de máquina: supervisionado, não supervisionado e semissupervisionado.

O aprendizado supervisionado difere do aprendizado supervisionado, pois um modelo de aprendizado de máquina supervisionado produz resultados com base nos dados de treinamento que usa como exemplos. Essas máquinas já têm as respostas corretas dadas por cientistas de dados humanos.

Enquanto isso, algoritmos de aprendizado não supervisionados usam dados não rotulados para tirar conclusões sem intervenção humana.

Os modelos de aprendizado de máquina semissupervisionados são uma combinação dos dois. Eles podem ter alguns dados rotulados e pontos de dados não rotulados, permitindo que tirem conclusões e resolvam problemas.

Por exemplo, uma máquina pode olhar para dados rotulados ou imagens de frutas diferentes e ter que rotular o resto com base nas várias características de cada fruta.

O aprendizado de máquina supervisionado é caro porque ensinar máquinas leva milhões de exemplos. No entanto, o aprendizado de máquina semissupervisionado requer menos exemplos e permite que as máquinas tirem conclusões com base em dados de treinamento limitados.

Algoritmos de aprendizado não supervisionados avaliam pontos de dados completamente não rotulados para encontrar informações sem a ajuda de humanos, permitindo que eles encontrem padrões ocultos e agrupem dados rotulados de forma eficaz.

Além disso, algoritmos de aprendizado não supervisionados podem tecnicamente lidar com problemas mais complicados do que modelos supervisionados porque não dependem de dados de treinamento.

Como usar o aprendizado de máquina não supervisionado para marketing

O agrupamento é o modelo de aprendizado não supervisionado mais comum porque pode agrupar facilmente conjuntos de dados sem defini-los antecipadamente.

Os modelos de ML supervisionados encontram padrões e semelhanças em pontos de dados não rotulados e não categorizados sem intervenção humana.

O que isso significa para o seu negócio? Aqui estão algumas maneiras de usar aprendizado de máquina não supervisionado para marketing:

Segmentação de clientes

O aprendizado de máquina no marketing pode melhorar os esforços de personalização com segmentação de clientes.

A segmentação de clientes é a prática de agrupar clientes com base em recursos semelhantes, como localização, idade, gênero, interesses e comportamento, permitindo que os profissionais de marketing criem personas de clientes para cada mercado-alvo.

Com segmentos de clientes, você pode enviar campanhas de marketing por e-mail mais personalizadas e encontrar novas maneiras de comercializar para vários tipos de clientes com base nos dados rotulados que você tem sobre eles.

Exploração e visualização de dados

A exploração e visualização de dados permitem que você veja seus pontos de dados em vez de olhar para um monte de números em uma planilha.

O aprendizado não supervisionado pode criar visualizações, como gráficos e dashboards, para ajudá-lo a aprender sobre vários tipos de dados dentro da sua organização. Além disso, eles podem criar painéis interativos que permitem que você explore seus dados mais detalhadamente para entender melhor o que os dados significam.

Detecção de anomalia

O agrupamento possibilita detectar valores atípicos ou diferenças nos dados, também conhecidos como anomalias. Por exemplo, uma empresa financeira pode usar aprendizado de máquina não supervisionado para alertá-la sobre quaisquer cobranças estranhas no cartão da empresa, que indicam transações fraudulentas.

As anomalias ocorrem nos dados regularmente e podem ajudar as empresas a identificar momentos em que precisam tomar medidas, sejam elas financeiras ou não. Por exemplo, eles podem identificar valores atípicos em seus dados de clientes, que podem ser agrupados para ajudá-los a descobrir um segmento de mercado oculto que não sabiam que tinham.

Recomendações

Lembre-se, o aprendizado não supervisionado pode facilmente agrupar itens com base em dados. Recomendações de itens ao fazer compras on-line ou recomendações de televisão e filmes em seu site de streaming favorito são casos de uso comuns de aprendizado de máquina.

O aprendizado não supervisionado aprende sobre os clientes com base em seu comportamento. Por exemplo, se você assistir a muitos filmes de terror na Netflix, eles recomendam mais filmes de terror e séries de televisão, graças ao aprendizado não supervisionado.

As empresas podem usar esse recurso para vendas adicionais e cruzadas mais eficazes para fornecer sugestões baseadas em produtos visualizados ou comprados. Por exemplo, se alguém optar por comprar jeans, o sistema pode recomendar uma camiseta para acompanhar.

Benefícios do aprendizado de máquina não supervisionado

Técnicas de aprendizado não supervisionado não exigem intervenção humana, tornando-as mais atraentes para empresas que não têm tempo ou recursos para gastar dando aos sistemas de computador milhões de exemplos. Há vários benefícios do aprendizado de máquina não supervisionado para empresas, incluindo os seguintes:

Melhor tomada de decisões

As empresas confiam em dados para tomar decisões informadas que podem afetar o sucesso da empresa. Infelizmente, empresas com grandes quantidades de dados nunca poderão processar tudo sem a ajuda do aprendizado de máquina.

Algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados podem extrair os dados relevantes e ajudar as empresas a tomar melhores decisões, transformando pontos de dados em insights acionáveis em operações, marketing e gestão de dinheiro.

Melhor compreensão do cliente

Técnicas de aprendizado não supervisionado podem prever o comportamento do cliente, permitindo prever quais clientes têm mais probabilidade de comprar um produto ou serviço.

Elas permitem que os dados preditivos se expandam além dos dados geográficos e psicográficos do cliente e incluam histórico de compras e envolvimento da marca. Por exemplo, o aprendizado não supervisionado pode ser usado para prever quando os clientes sairão do funil, permitindo que você ajuste os esforços de marketing para atender aos clientes em risco.

Além disso, ele pode ajudá-lo a segmentar e direcionar corretamente os clientes com base em seu comportamento e padrões de compra, em vez de apenas demografia, permitindo que você crie campanhas de marketing mais personalizadas.

Maior segurança

O aprendizado de máquina não supervisionado não apenas aprimora suas campanhas de marketing. Ele pode melhorar a segurança analisando o comportamento da rede e executando vários procedimentos para evitar ataques cibernéticos. O aprendizado de máquina pode identificar ameaças potenciais perante consultores de TI humanos, permitindo que ele se ajuste às mudanças e elimine a necessidade de análise manual.

Sem treinamento

O aprendizado de máquina não supervisionado não requer milhões de exemplos de treinamento para ajudá-lo a realizar várias tarefas de análise e categorização de dados, permitindo que você economize tempo em ações manuais.

Além disso, isso pode reduzir custos porque requer menos tempo para aprender, pois é muito mais fácil obter dados não rotulados do que dados rotulados.

Reduz o viés

O viés nas estatísticas é comum, especialmente quando as máquinas exigem intervenção humana. No entanto, como os dados usados para aprendizado de máquina não supervisionado não são rotulados, eles podem ajudar a evitar alguns erros e vieses humanos. No entanto, o viés ainda é possível porque o ser humano ainda está interpretando os dados.

Desafios de algoritmos de aprendizado não supervisionado

Infelizmente, o aprendizado de máquina não supervisionado não é perfeito e há várias limitações, incluindo:

Qualidade dos dados

Os resultados fornecidos por modelos de aprendizado de máquina não supervisionados são menos precisos do que os modelos de aprendizado de máquina supervisionados porque a entrada de dados não contém rótulos para serem usados como respostas.

Em vez disso, as máquinas são deixadas inteiramente sozinhas e devem encontrar padrões nos dados para agrupar conjuntos de dados sem intervenção humana.

Além disso, a qualidade do resultado depende em grande parte da qualidade dos dados. A qualidade dos dados pode ser uma preocupação porque não há saída correspondente e as máquinas não podem determinar quais dados devem e não devem ser usados para tirar conclusões.

Escalabilidade

O aprendizado de máquina não supervisionado é menos escalável do que o aprendizado de máquina supervisionado porque é menos preciso e ainda requer validação por humanos.

Além disso, o processo de treinamento é demorado porque algoritmos de aprendizado de máquina não supervisionados devem analisar e calcular várias possibilidades para fornecer a melhor saída.

Complexidade do algoritmo

Modelos não supervisionados podem precisar ser alimentados com mais dados à medida que os projetos progridem, o que pode tornar o resultado menos preciso. Para melhorar a precisão, você deve ter um modelo complexo que exija experiência e habilidades avançadas para determinar se seu modelo funciona.

O futuro do aprendizado de máquina não supervisionado em marketing

O aprendizado de máquina não supervisionado pode ajudar sua empresa a ter sucesso segmentando clientes, fornecendo recomendações e melhorando a análise de dados.

Com a ajuda do aprendizado de máquina e da IA, agora você pode otimizar suas mensagens e ofertas para atrair os clientes certos no momento certo para aumentar as vendas e a receita.

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