Machine learning para melhorar os resultados da sua empresa

Entenda como a tecnologia pode ajudar a conhecer melhor os seus clientes, acelerar seus processos e aumentar o desempenho do seu negócio

Machine learning, em tradução livre, significa aprendizado de máquina. Ou seja, é a capacidade que as máquinas têm de aprenderem por conta própria, através do contato com um grande volume de dados e informações. Quanto mais dados os computadores têm acesso, mais conseguem melhorar o seu desempenho diante de problemas e desafios. 

O processo de aprendizagem se dá por meio de algoritmos, que identificam padrões e tendências, criando conexões para que a máquina aprenda a interpretar estes dados, executar tarefas e tomar decisões. Tudo isso, sem intervenção humana. 

Machine learning nos negócios

Embora, por vezes, ainda pareça coisa de ficção científica, esse tipo de tecnologia está cada vez mais presente no mundo dos negócios e tem a capacidade de diminuir custos, aumentar a produtividade e, consequentemente, melhorar os resultados da sua empresa. 

Aplicado principalmente nos setores de varejo, finanças, logística e marketing, o conceito de machine learning facilita e agiliza a captação, análise e processamento de dados, com resultados surpreendentes. 

O machine learning é capaz de automatizar rotinas, aumentar a segurança da sua empresa, prever o comportamento do consumidor, diminuir os riscos de prejuízo e prevenir fraudes. 

Como funciona

O algoritmo é uma espécie de guia da máquina em seu processo de aprendizagem, ou seja, a sua função é fornecer um conjunto de regras e procedimentos, que serão usados pelo computador para solucionar uma questão específica. 

Cada algoritmo é responsável por acionar um comando diferente para lidar com os dados que a máquina recebe. A combinação de todas essas “regras”, fornecidas pelos algoritmos, é que gera o aprendizado. Por isso, quanto mais dados a máquina tem acesso, mais conhecimento ela adquire. 

Tipos de machine learning

Basicamente, as máquinas aprendem de duas maneiras. Por meio da aprendizagem supervisionada e da não supervisionada.

Na aprendizagem supervisionada, a máquina é alimentada por um conjunto de dados prévios por meio da interação humana. Os problemas e soluções já estão definidos e associados. 

No caso da aprendizagem não supervisionada, por meio de deep learning (aprendizado profundo), os algoritmos aprendem a processar tarefas complexas de maneira autônoma, sem interferência humana. Não existem resultados ou respostas prévias e o cruzamento de dados é imprevisível. 

A escolha do melhor algoritmo vai depender do problema que você precisa que seja solucionado. Existem padrões de aprendizagem diferentes para cada caso.

Atualmente, o machine learning já é aplicado em diferentes setores do mercado. Quando você usa um motor de busca on-line, um aplicativo de análise de crédito, um serviço de navegação por GPS, ou um sistema de reconhecimento biométrico, já está se beneficiando desta tecnologia. 

Evolução da IA

Enquanto a inteligência artificial (IA) é um primeiro passo, que analisa dados e fornece resultados rapidamente aos usuários; o machine learning pode ser considerado uma segunda etapa, em que a máquina analisa dados e aprende sozinha a solucionar problemas com autonomia. 

O deep learning, por sua vez, é a terceira fase deste processo, que usa algoritmos inspirados no cérebro humano para aprender profundamente e produzir resultados maiores e melhores. 

Machine learning da 4KST

Nós da 4KST desenvolvemos o nosso próprio algoritmo com a capacidade de criar inúmeros modelos preditivos, adaptáveis a diversos negócios: varejo, educação, marketing, saúde, finanças, seguros, indústria e telecomunicações. 

Por isso, somos uma das melhores empresas de aplicação de algoritmo de machine learning de alta performance do país. 

Na área de varejo, por exemplo, as empresas podem, com o uso de nossas ferramentas, consultar e analisar crédito, saber mais sobre os hábitos de consumo dos consumidores, aumentando as vendas e diminuindo os casos de fraude e inadimplência. 

No setor educacional, nossos modelos preditivos permitem acompanhar melhor a vida do aluno dentro da universidade, monitorar a sua satisfação, diminuindo assim as taxas de evasão.

Tudo isso, seguindo rigorosamente as normas da nova Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), pois a tecnologia 4KST não requer o armazenamento de dados pessoais. 

Para saber de que outras maneiras o algoritmo da 4KST pode melhorar o desempenho e os resultados da sua empresa, entre em contato conosco.