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Sábado, 14 de dezembro de 2019

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​Machine Learning x Deep Learning e seus impactos em diversos setores da economia brasileira

Da Assessoria

29 Nov 2019 - 11:40

Foto: Divulgação

​Machine Learning x Deep Learning e seus impactos em diversos setores da economia brasileira
Idealizada em filmes e livros de ficção científica, a inteligência artificial é uma realidade cada vez mais presente na sociedade dos dias atuais. Dos algoritmos de redes sociais ao atendimento automático em centrais telefônicas, as novas tecnologias estão cada vez mais alinhadas às nossas necessidades do dia a dia, realizando tarefas e serviços personalizados para cada usuário. Mas como isso é possível?
 
O desenvolvimento de sistemas inteligentes é possível graças a uma tecnologia chamada “machine learning”, na qual uma máquina — ou programa — reconhece padrões de comportamento de uma base de dados para oferecer respostas que, estatisticamente, estejam mais próximas do desejado.
 
É como perguntar ao assistente do Google o horário de fechamento do mercado mais próximo. Dependendo da hora, o assistente não vai apenas dizer a hora que o estabelecimento fecha, mas dar uma resposta mais próxima ao raciocínio humano apontando, por exemplo, quanto tempo falta para o fechamento. Ou seja, a máquina cruza os dados de hora atual e da hora de fechamento do mercado, e não diz apenas quando ele encerrará as atividades, mas o quão próximo esse evento está.
 
É um exemplo simples, mas com grande impacto na experiência do usuário. Para isso, contudo, é preciso um grande aparato tecnológico, com alta capacidade de processamento, que permita dar respostas rápidas a partir de um emaranhado de milhares de dados.
 
Atuação da tecnologia
 
Nos negócios, a inteligência artificial ajuda a traçar cenários e análises econômicas que auxiliam na tomada de decisões, garantindo maior competitividade em relação aos concorrentes.
 
Um exemplo é sua aplicação na análise de comportamento do consumidor, amplamente usado em sites e e-commerce. Um sistema desse tipo pode, por exemplo, indicar produtos similares ao escolhido pelo cliente, facilitando o trabalho do vendedor e aumentando suas chances de venda.
 
Nesses casos, dizemos que há o emprego de machine learning, situação em que uma máquina processa uma alta quantidade de dados, apresentando relatórios direcionados.
 
É diferente do exemplo do assistente do Google, em que se tem uma máquina  programada para trazer respostas e reações associadas ao intelecto humano, caso em que se denomina deep learning. Ambos são tipos de inteligência artificial aplicados a soluções distintas, a primeira desenvolvida na década de 1980 e a segunda nos anos 2010.
 
Não precisa muito esforço para perceber os benefícios que essas soluções de inteligência artificial trazem aos negócios. No varejo, um dos setores onde essa tecnologia tem sido aplicada com resultados cada vez melhores, ela tem contribuído para a redução de custos com gerenciamento de estoques e de funcionários. Os algoritmos também têm promovido a precificação dinâmica de produtos e serviços, apontando padrões de sazonalidade na demanda.
 
Outro setor beneficiado pelo machine learning é o agronegócio. No campo, o processamento de dados técnicos colhidos por máquinas agrícolas é base para o desenvolvimento de uma agricultura de precisão, com informações detalhadas de desenvolvimento das lavouras, de acordo com cada linha plantada. Com as análises e relatórios gerados, esses produtores podem, atualmente, direcionar a aplicação de insumos, poupando recursos financeiros e ambientais.
 
A enorme capacidade de processamentos desses programas de inteligência artificial, contudo, não significam a substituição da mão de obra humana. Afinal de contas, esses relatórios precisam ser lidos, interpretados e aplicados de acordo com cada problema.
 
Além disso, essas bases de dados precisam ser constantemente atualizadas, para garantir resultados precisos das análises. Por conta disso, relatórios produzidos por humanos também são importantes para alimentar os bancos de dados, contribuindo para o constante aprendizado desses sistemas.
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