No mundo dos negócios cada vez mais orientado a dados, o aprendizado de máquina ganhou destaque como uma ferramenta poderosa para impulsionar o sucesso dos negócios. No entanto, surge uma questão crucial: o aprendizado de máquina é realmente necessário em todos os casos? Nesta postagem, vamos nos aprofundar nessa discussão, explorando as aplicações, benefícios e limitações do aprendizado de máquina. Além disso, forneceremos critérios úteis para ajudá-lo a decidir se essa abordagem é essencial para o seu negócio.

O que é Aprendizado de Máquina?

Aprendizado de máquina, do inglês Machine Learning (ML) é um termo usado para descrever algoritmos que podem ser modelados para prever ou explicar algo. Você pode criar modelos de aprendizado de máquina que podem prever vendas mensais, rotatividade de clientes (churn), sistemas de recomendação, entre outros.

Para fazer esses modelos, você precisará de muitos dados, mas não apenas isso. Você vai precisar de bons dados, imparciais e limpos.

Esses modelos podem ser escritos em várias linguagens de programação diferentes, as mais populares são Python e R, mas você também pode usar Julia, Scala, GO, e muitos outros.

Usos de Aprendizado de Máquina

Sistemas de Recomendação

Se você já se perguntou como seu serviço de streaming favorito semmpre tem uma nova música ou programa recomendado para você, isso se deve aos sistemas de recomendação. Eles têm muitos algoritmos diferentes para adivinhar o que um usuários gostaria.

Um desses algoritmos cria clusters de usuários semelhantes e usa coisas que os outros usuários gostam e recomenda a você. Uma abordagem mais simples, recomendaria apenas os itens mais populares.

Evasão de Clientes

Esse tipo de modelo é muito popular entre empresas como provedores de internet e bancos. Esses modelos analisam o comportamento do cliente ao interagir como a empresa para tentar identificar o que faz com que um cliente desista de trabalhar com eles.

É útil para encontrar problemas em uma empresa em relação à experiência do cliente e à qualidade dos serviços prestados.

Os Benefícios de Aprendizado de Máquina

Com Aprendizado de máquina, as empresas podem tomar decisões embasadas sobre seus negócios. Por exemplo, um restaurante pode prever quantas refeições serão encomendadas semanalmente e então comprar ingredientes suficientes para evitar o desperdício de comida; ou uma empresa pode calcular a probabilidade de abandono (churn) de um determinado cliente e então oferecer descontos ou melhoria nos serviços para tentar manter o cliente.

Esses processos podem ser automatizados e - se o modelo for bem construído - só melhorará com o tempo, aumentando a precisão e a eficiência em geral.

Limitações

Embora Aprendizado de Máquina seja incrível e às vezes pareça ter saído de um filme de ficção científica, não é uma solução que sirva para todos. Alguns problemas de negócios não possuem dados de qualidade suficientes para construir um modelo e, mesmo quando você os possui, o poder de computação e o conhecimento necessário tornam-no uma ferramenta cara.

Às vezes você pode chegar a um resultado próximo a um modelo de ML apenas pegando uma média móvel, não é perfeito, mas quando você leva em consideração o investimento e o retorno de ambas as abordagens, pode fazer mais sentido escolher a opção mais barata primeiro, antes de seguir para modelos mais complexos.

Como se Decidir se Aprendizado de Máquina é Necessário?

Antes de decidir se um modelo de ML é necessário, verifique se você já realizou o seguinte:

  • você possui um pipeline de dados de qualidade
  • sua empresa é orientada por dados
  • você tem orçamento para investir em uma equipe de ciência de dados ou contratar uma empresa para fazer isso
  • seu problema pode ser resolvido com ML
  • você já testou/experimentou outras opções mais simples

Essas não são regras escritas em pedra, apenas algo que acho importante ter em mente antes de optar por investir em Aprendizado de Máquina. Você não quer perder tempo trabalhando em algo apenas para desistir porque percebeu que o ML não atende às necessidades do seu negócio ou não oferece resultados extraordinários.