Machine Learning: o que é, para que serve e como funciona
Machine Learning é a capacidade dos computadores identificarem padrões em dados e, a partir disso, fazerem previsões com alta precisão, usando algoritmos e técnicas estatísticas. O conceito é baseado na ideia de que equipamentos são capazes de aprender coms dados, reconhecer padrões e tomar decisões com o mínimo de programação.
Veículos autônomos que já circulam pelas ruas e estradas, aviões que voam a maior parte do tempo de forma autônoma, feed das redes sociais com conteúdos selecionados para cada usuário, recomendações personalizadas de filmes, músicas e produtos, além da caixa de entrada livre de spam.
Eis alguns exemplos que provam não só a capacidade de aprendizado das máquinas, mas também o quanto o Machine Learning (ou aprendizado de máquina) já é uma realidade entre nós.
E é o que você confere neste post, em que vamos apresentar as informações mais relevantes para entender o funcionamento dessa tecnologia e mostrar suas aplicações no Marketing Digital.
Boa leitura.
”Aprenda
”Mais
INSCREVA-SE * Você pode alterar suas permissões de comunicação a qualquer tempo.
Pronto!
Agora é só criar sua senha e escolher seu curso.
São mais de 20 opções pra se especializar!
COMECE GRÁTIS * Você pode alterar suas permissões de comunicação a qualquer tempo.
Oba!
Você já faz parte da RD University
Então, escolha seu próximo curso: são mais de 20 opções para se especializar em Marketing e Vendas. Alguns são gratuitos, inclusive!
EXPLORAR CURSOS * Você pode alterar suas permissões de comunicação a qualquer tempo.
O que é Machine Learning?
O Machine Learning é a capacidade dos computadores identificarem padrões entre um mar de dados e, a partir dessas informações, fazerem previsões com alta precisão. Para isso, eles lançam mão de algoritmos e técnicas estatísticas.
O conceito de Machine Learning está baseado na ideia de que os equipamentos são capazes de aprender com os dados, reconhecer padrões e tomar decisões com o mínimo de programação.
Quais as diferenças entre Machine Learning e Inteligência Artificial?
Enquanto a Inteligência Artificial refere-se à simulação de inteligência humana em máquinas, o Machine Learning é um subconjunto da IA que se concentra em permitir que as máquinas aprendam a partir de dados.
Na tabela a seguir, listamos as três principais diferenças entre ML e IA.
AspectoMachine Learning (ML)Inteligência Artificial (IA)DefiniçãoMétodo de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. Campo da ciência da computação que visa criar máquinas que podem simular inteligência humana.ObjetivoPermitir que as máquinas aprendam a partir de dados e melhorem a partir da experiência sem serem programadas explicitamente.Criar sistemas que podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.AplicaçõesRobótica, processamento de linguagem natural, resolução de problemas complexos.Reconhecimento de padrões, previsão, recomendação, segmentação.
Evolução do Machine Learning
O Machine Learning não é uma tecnologia nova. Desde os primeiros computadores, cientistas têm buscado maneiras de fazer máquinas aprenderem a partir de dados.
Com o avanço da capacidade computacional e a disponibilidade de grandes volumes de dados, o aprendizado de máquina tem evoluído rapidamente, tornando-se uma ferramenta essencial para muitas indústrias. E hoje está no cerne de muitas inovações tecnológicas, desde assistentes virtuais até carros autônomos.
Timeline da evolução do Machine Learning
Para que serve o Machine Learning?
O Machine Learning se concentra em desenvolver sistemas que podem aprender a partir de dados. Ao identificar padrões em grandes conjuntos de dados, ele pode ser aplicado em uma ampla variedade de tarefas, como as listadas abaixo:
☁️ Previsão do tempo: modelos podem analisar dados históricos e atuais para prever condições climáticas futuras com maior precisão.
👍 Recomendação de produtos: sites como Amazon utilizam algoritmos para analisar o comportamento do usuário e recomendar produtos que possam ser do interesse deles.
🚫 Detecção de fraudes: instituições financeiras usam Machine Learning para identificar atividades suspeitas em contas bancárias, ajudando a prevenir fraudes.
💉 Medicina personalizada: com base em dados genéticos, modelos podem prever a probabilidade de um indivíduo desenvolver certas doenças, permitindo tratamentos mais personalizados.
🎙 ️ Reconhecimento de voz: assistente virtuais como Siri e Alexa utilizam Machine Learning para entender e processar comandos de voz dos usuários.
🌐 Tradução automática: ferramentas como o Google Tradutor usam Machine Learning para traduzir textos ou falas em tempo real entre diferentes idiomas.
🚗 Veículos autônomos: carros que dirigem sozinhos utilizam algoritmos para processar informações de sensores e tomar decisões de direção.
😊 Análise de sentimento: empresas podem usar Machine Learning para analisar opiniões de clientes em redes sociais e avaliar a percepção da marca.
💡 Gestão de recursos energéticos: algoritmos podem otimizar a distribuição e consumo de energia em cidades e edifícios inteligentes.
🎯 Marketing personalizado: empresas utilizam Machine Learning para segmentar clientes e personalizar ofertas com base em padrões de compra e comportamento online.
Qual a importância do Machine Learning?
A importância do Machine Learning pode ser compreendida em diversas dimensões:
Quais as diferentes abordagens e métodos de Machine Learning?
O Machine Learning é uma área diversificada, com várias abordagens e métodos que atendem a diferentes necessidades e tipos de dados. A seguir, apresentamos as principais abordagens e alguns de seus métodos associados:
Aprendizado supervisionado
Esta é a abordagem mais comum. Nela, o modelo é treinado em um conjunto de dados rotulados, o que significa que cada exemplo de treinamento é associado a um rótulo ou resposta correta.
Aprendizado não supervisionado
Aqui, o modelo é treinado em um conjunto de dados sem rótulos. O objetivo é encontrar estruturas ou padrões nos dados.
Aprendizado por reforço
Nesta abordagem, um agente aprende a se comportar em um ambiente realizando ações e recebendo recompensas ou punições.
Aprendizado semi-supervisionado
Combina características do aprendizado supervisionado e não supervisionado. É usado quando temos muitos dados não rotulados e uma pequena quantidade de dados rotulados.
Aprendizado por transferência
Envolve a reutilização de um modelo pré-treinado em um novo, mas relacionado, problema.
Machine Learning versus Deep Learning versus Redes Neurais
No universo da Inteligência Artificial, existem termos e conceitos que, muitas vezes, são usados de forma intercambiável, mas que possuem especificidades distintas.
Machine Learning, Deep Learning e Redes Neurais são três desses termos. Embora estejam inter-relacionados, cada um tem seu próprio conjunto de características e aplicações.
A tabela a seguir destaca algumas das principais diferenças entre esses três conceitos:
TecnologiaDefiniçãoMachine LearningMétodo de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos.Deep LearningSubconjunto de ML baseado em redes neurais com muitas camadas (deep neural networks).Redes NeuraisConjunto de algoritmos modelados após o sistema nervoso humano, usado em reconhecimento de padrões.
Onde se usa Machine Learning?
O Machine Learning, com sua capacidade de extrair padrões e insights de grandes volumes de dados, encontrou aplicações em quase todos os setores da economia moderna. Sua versatilidade e eficácia o tornaram uma ferramenta indispensável para resolver uma ampla variedade de problemas complexos.
Veja exemplos de onde se usa Machine Learning:
As aplicações do Machine Learning no Marketing Digital
E o Marketing Digital, não tira proveito do Machine Learning? É claro que sim, ainda mais que nos últimos anos, a área se tornou cada vez mais dependente dos dados para traçar estratégias e provar seus resultados.
Por isso, é natural que o marketing se apoie no Machine Learning e, sendo assim, listamos abaixo alguns usos que reforçam essa conexão. Confira:
Qualificação de Leads
A mensuração das contribuições do time de marketing no aumento da receita da empresa está se tornando cada vez mais precisa e rápida, graças à análise de dados e ao Machine Learning.
Saber o que está gerando mais Marketing Qualified Leads (MQLs) e Sales Qualified Leads (SQL) é apenas um dos muitos benefícios que o Machine Learning traz ao marketing.
O Machine Learning ajuda a qualificar de forma muito precisa as listas de clientes e os prospects, usando dados relevantes disponíveis online.
Assim, eles podem construir um ideal customer profile (ICP). E, a cada venda feita, os dados vão sendo atualizados, melhorando o prognóstico de novas possíveis vendas, ajudando os vendedores e pré-vendedores a economizarem tempo, priorizarem os Leads mais qualificados, canalizarem os esforços de vendas para os locais e estratégias corretas.
Conheça o Plano Advanced do RD Station Marketing, que usa Inteligência Artificial encontrar os contatos com mais chances de se tornarem clientes e envie os mais qualificados para vendas.
Anúncios ainda mais certeiros
O Machine Learning também pode ajudar a criar anúncios cada vez mais personalizados e específicos para determinada pessoa.
A ideia é que, a partir das informações que você fornecer para criar os anúncios, como títulos e descrições, o Machine Learning seja capaz de interpretar quais combinações fazem mais sentido para determinado perfil de cliente de acordo com as informações que ele também fornece na web (isso inclui seus dados e também seu comportamento na internet, por exemplo, sites que ele visita, onde ele clica etc.)
Até mesmo o Google já anunciou que quer criar mecanismos para melhorar os anúncios criados a partir de sua plataforma por meio do Machine Learning.
Chatbot
Quem não gosta dos simpáticos chatbots? Pois eles também se utilizam do Machine Learning para auxiliar um visitante em determinado site.
Os chamados bots de serviço ao cliente podem usar o processamento de linguagem natural e os dados de atendimento ao cliente para responder perguntas comuns e melhorar a qualidade dessas respostas ao longo do tempo.
Conteúdos que engajam
Por meio do Big Data, o Machine Learning pode analisar dados, criar novas ideias e ajudar a construir uma estratégia de conteúdo personalizada, o que significa que os profissionais de Marketing de Conteúdo podem ter mais chances de criar conteúdo mais eficiente, personalizado e que gere mais valor, e também que seja mais fácil de encontrar pelos mecanismos de busca.
Ferramentas de ML podem analisar as estratégias de concorrentes e o comportamento dos usuários para determinar qual é a melhor abordagem para engajar possíveis clientes. Isso permite que o ML encontre conteúdo com capacidade de viralidade e com qualidade para uma audiência específica.
O resultado é um conteúdo que atinge seu público em cheio, o que gera mais engajamento e resultados.
Evitar o churn
O temido churn também pode ser impactado (positivamente) pelo ML. Um exemplo: em vez de depender de abordagem caras e demoradas para minimizá-lo, o Machine Learning usa modelos de risco para ajudar a determinar como ações para evitar o churn geram, de fato, resultados.
Isso permite que os profissionais levem em consideração quando e como devem intervir para reduzir a probabilidade de churn, e também para calcular o lifetime value (CLV).
Casos de uso de Machine Learning do mundo real
Como vimos até aqui, o Machine Learning tem impactado diferentes setores. Mas como tem sido usado na prática? A resposta está na lista de casos que mostram o Machine Learning em uso no “mundo real”. Confira:
Machine Learning na rotina da sua empresa
Como você, o uso do Machine Learning já é realidade e a área de Marketing e Vendas também já se beneficia dessa tecnologia com o uso de ferramentas como o Magic Write.
De propriedade da Exact Sales, startup adquirida pela RD Station, o Magic Write utiliza Machine Learning para auxiliar na criação de conteúdo.
Através do envio de documentos próprios da empresa, a plataforma aprende e adapta-se ao estilo e às necessidades específicas de cada organização. Isso permite que empresas gerem conteúdo de alta qualidade, como sites, blogs e anúncios, com a ajuda da inteligência artificial.
Assim, o Magic Write pode ser usado para melhorar a eficiência e a qualidade do conteúdo produzido pela sua equipe de Marketing Digital. Com a capacidade de treinar sua própria IA, o Magic Write pode produzir conteúdo de alta qualidade com grande eficiência.
Por que escolher o Magic Write?
Se você está buscando uma maneira de revolucionar sua estratégia de conteúdo e se destacar no mercado digital, não perca mais tempo.
Veja o vídeo de demonstração abaixo, experimente o Magic Write agora e confira como a Inteligência Artificial pode transformar a maneira como você cria conteúdo!
