O termo Machine Learning ou “aprendizado de máquina” não é mais um conceito novo para estudantes, pesquisadores e empresas experimentarem e sonharem.

Agora é um requisito no mundo de hoje dar sentido às grandes quantidades de dados que estão sendo coletados usando sistemas de Machine Learning. O aprendizado de máquina é, na verdade, uma área de estudo bem definida que existe há mais de sessenta anos.

As restrições de computadores lentos e memória cara anos atrás eram o gargalo neste campo de estudo, mas esse não é mais o caso.

Os computadores estão muito mais rápidos e baratos agora do que nunca, e o gargalo agora é encontrar engenheiros de software para construir esses novos sistemas de aprendizagem.

Alguns desses sistemas de aprendizado de máquina já foram construídos por empresas e usamos esses sistemas no dia a dia, mesmo sem saber. O mecanismo de pesquisa do Google, que tenta otimizar seus resultados de pesquisa com as palavras que digitamos na barra de pesquisa do Google, é um exemplo diário. O Google salva cada consulta que digitamos na barra de pesquisa e está tentando refinar os resultados que vemos para encontrar apenas os resultados mais relevantes.

À medida que mais pessoas pesquisam por uma consulta específica no Google, os resultados que aparecem são uma estimativa de milhões de outras pesquisas semelhantes. Os sites que não são clicados recebem uma pontuação mais baixa e não serão exibidos nos dez primeiros resultados. Os sites que são clicados de forma consistente recebem uma classificação mais elevada e permanecem entre os melhores resultados.

Muitas empresas, como Netflix e Amazon, desenvolveram sistemas de aprendizado de máquina semelhantes para sugerir filmes com base nas categorias dos que foram vistos anteriormente por um usuário registrado. Você já se perguntou como a Amazon surge com o material de “exibição sugerida” que você vê depois de pesquisar um programa de TV ou filme?

Para os clientes da Netflix, existe um sistema de aprendizado de máquina semelhante que sugere filmes com base no material visualizado anteriormente e no conteúdo do filme que você pesquisou.

Em uma aplicação menos trivial, serviços relacionados a assistência médica e diagnóstico médico podem tirar proveito do aprendizado de máquina. Um computador pode lembrar dezenas de milhares de pacientes e suas informações, incluindo suas doenças, sintomas e tratamentos que foram administrados para trazê-los de volta à saúde plena.

Assim como o Google melhora seus resultados de pesquisa com base em pesquisas anteriores, os médicos agora podem encontrar rapidamente resultados anteriores de tratamentos bem-sucedidos de seus pacientes e obter sugestões mais precisas sobre medicamentos e as medidas corretas de diagnóstico para novos pacientes.

O aprendizado de máquina melhora a experiência de compra

Até o momento, varejistas como Amazon e Facebook têm liderado o desenvolvimento de sistemas de aprendizado de máquina. Vamos pensar em outro exemplo de como isso poderia ajudar as empresas a entregar campanhas publicitárias e marketing de sucesso que acabariam aumentando as vendas.

1. Imagine conversar com dez pessoas e fazer perguntas básicas sobre sua experiência de compra em uma determinada loja de varejo. Você teria uma pequena lista de perguntas que faria a cada cliente.
2. Em seguida, você conversaria com cada comprador individualmente e anotaria suas respostas a cada pergunta.
3. A próxima etapa seria coletar todas as respostas e digitar manualmente as entradas em algum tipo de documento de texto ou planilha para salvar as respostas, que é essencialmente um banco de dados.

Tais dados coletados serviriam como base para a montagem de um perfil de cada usuário de acordo com as suas respostas, podendo chegar a uma definição de preferências, comportamentos dentre outros aspectos individuais.

Sistemas como o Facebook agora podem coletar as mesmas informações, mas todas são coletadas daquilo que um usuário “gosta”. Isso é determinado pelos links em que clicam e pelo conteúdo ou texto que postaram. Eles podem construir um perfil completo de varejo de um usuário e vender anúncios específicos para essa pessoa com base em sua página do Facebook.

Isso é exponencialmente mais rápido do que as formas anteriores de criação de perfil de cliente e publicidade, mas os aplicativos futuros serão capazes de ajudar de maneiras que não podemos imaginar.