Machine Learning e a evolução algorítmica

É certo que o mundo está em constante evolução, mas podemos afirmar que muitas das soluções tecnológicas utilizadas hoje em dia não são mais que o avanço de tecnologias que os nossos pais e avós já usavam antigamente. A verdade é que há aplicações analíticas que, no geral, eram direcionadas somente para o segmento académico, e atualmente auxiliam-nos em situações do nosso quotidiano. Ora vejamos, ao pedir um empréstimo financeiro não nos damos conta de que uma tecnologia analítica é utilizada para autorizar, ou não, esse crédito. E neste caso, as informações pessoais da pessoa em causa são de imediato comparadas com as de milhares de outros clientes que passaram pela mesma situação. Sendo provável que, se os dados e hábitos dessa pessoa forem semelhantes aos de outras que cumpriram com os seus deveres e compromissos, à partida o crédito será autorizado.

Como identificar, no entanto, esta similaridade entre milhares de pessoas e um indivíduo específico? Como evitar ao máximo cometer injustiças ao negar crédito a clientes que cumpririam o compromisso de pagar conforme o acordado ou conceder o montante solicitado a uma pessoa que não o faria? A resposta a estas dúvidas e incertezas encontra-se nos “Modelos Analíticos” e existem várias estratégias para se criar estes modelos, sendo que o Machine Learning é das mais utilizadas.

Antes de mais há que perceber o que é o Machine Learning?

É uma área da Ciência da Computação, criada a partir de pesquisas relacionadas com a Inteligência Artificial. O uso crescente destes métodos está fortemente relacionado com o exponencial crescimento do uso das Tecnologias da Informação. Hoje em dia usa-se a tecnologia para automatizar a construção de modelos analíticos que, por sua vez, usam algoritmos para aprender a partir de dados, de forma interativa. Ou seja, a ideia é que estes algoritmos sejam quase que autossuficientes com a menor intervenção humana possível.

E o que difere o Machine Learning da Estatística ou dos Modelos Estatísticos?

Machine Learning e Estatística são equivalentes em alguns aspetos. O que significa que os resultados obtidos com uma metodologia podem ser comparados a outra. Sendo importante realçar que quando se fala em criar Modelos Estatísticos o objetivo é aprender algo relacionado com os dados, ou seja, obter insights a partir de informações já existentes. Já com o Machine Learning, para além de se tentar perceber que informação nos dão os dados, são criados exemplos ou regras, e a cada execução do algoritmo, este é capaz de apreender e melhorar a partir dos exemplos.

Outro aspeto importante a destacar é a vertente interativa do Machine Learning porque é através dela que os modelos vão evoluindo ao apreender informação a partir de cálculos internos, produzindo desta forma melhores resultados e mais fiáveis.

O uso deste tipo de metodologia tem vindo a ganhar um enorme impulso, devido em parte ao aumento, sem precedentes, do volume de dados, o que coloca às Organizações o desafio de saber extrair informações valiosas a partir desses dados provenientes de diversas fontes. Por outro lado, atualmente as opções de armazenamento destas informações são mais acessíveis ou até mesmo gratuitas.

Tudo isto significa que, com os dados corretos, as tecnologias certas e as análises adequadas, é possível produzir de forma rápida modelos que podem analisar uma grande quantidade de dados, independentemente da sua complexidade e, obter assim, resultados mais precisos em menos tempo e com a mínima intervenção humana. O resultado? Previsões de alto valor que podem orientar as melhores decisões para o negócio.

As aplicações para Machine Learning são inúmeras, como: deteção de fraude, recomendações online de ofertas, anúncios publicitários em tempo real na web e em mobile, análise de sentimentos baseada em fontes textuais de redes sociais, credit scoring, previsão de falhas em equipamentos, novos modelos de pricing, detecão de invasão em redes, análise de padrões de escrita, entre muitas outras.

Em suma, podemos dizer que a ideia central é utilizar uma tecnologia de alta performance, com caráter interativo. Sendo de destacar que o que torna o uso do Machine Learning vantajoso é a possibilidade de criar sistemas que aprendam com os próprios dados, obtendo os melhores resultados com a mínima intervenção humana, gerando por sua vez resultados altamente eficazes e possibilitando decisões estratégicas, inclusive, em tempo real.