Machine learning: entenda essa tecnologia e saiba como extrair os principais benefícios dela

Machine learning é uma tecnologia que permite ensinar máquinas a executarem processos e assim, evoluírem, portanto, é uma tendência que só cresce no mundo.

O machine learning, ou máquina que aprende, em tradução literal, é a estratégia que busca automatizar a análise de dados de modo a alcançar mais precisão e economia. Dessa forma, é uma técnica que auxilia a evitar erros e agilizar processos.

O que é machine learning?

Machine learning é a capacidade que os computadores têm de serem programados para realizarem tarefas a partir de um grande volume de dados. Além disso, essa tática prevê que máquinas aprendam padrões e faça previsões graças a:

• algoritmos;
• big data.

Essa ferramenta de análise tem como papel identificar padrões de dados e cruzá-los, a fim de mensurar e processar sem a ajuda humana. Por isso, são capazes de realizar análises mais assertivas. Aliás, estão separadas em duas categorias, confira abaixo.

Com supervisão

Nesse nível, os algoritmos trabalham com a ajuda de pessoas, que controlam o fluxo de dados e interferem nos processos realizados pela máquina. Assim, os computadores conseguem aprender e evoluir a partir dos feedbacks do ser humano.

Sem supervisão

Essa categoria é marcada pela liberdade da máquina em alguns processos. Afinal, para realizar tarefas, os computadores utilizam aprendizado profundo, o deep learning, em que trabalham sem treinamento e observação dos seres humanos.

Autonomia do machine learning

Um ponto crucial dessa tática é como a máquina consegue aprender e evoluir com a própria experiência enquanto processa dados. Além disso, esses algoritmos estão sempre em busca de melhoria, velocidade e mais eficiência.

Quais os prós do machine learning?

Entre os principais benefícios do machine learning estão a velocidade e a precisão para processar dados. Dessa forma, apesar de ser um investimento caro, compensa pelos resultados satisfatórios, confira os pontos essenciais dessa tática.

Dados sem limites

Graças ao machine learning, é possível processar grandes volumes de dados de diversas fontes sem perder a precisão. Assim, uma vez programada para realizar a tarefa, a máquina entende padrões, identifica variáveis e é capaz de mensurar dados de modo preciso.

Processo, análise e precisão

A rapidez da execução de tarefas permite ter resultados em tempo real. Além disso, com o machine learning é possível fazer previsões e sugestões, a fim de garantir as boas ofertas e identificar os melhores horários para desenvolver atividades.

Converter

A objetividade da análise de dados permite ajudar na construção de ações e investir em marketing digital. Por isso, a precisão auxilia a saber a melhor hora para abordar o lead e quais informações são relevantes para ele.

Evoluir

Aprender o tempo todo é a missão dessas máquinas com tarefas automatizadas que analisam dados passados para melhorar os processos futuros. Assim, o machine learning tem como foco não só analisar informações, mas evoluir e otimizar rotinas.

Segmentar clientes

Agrupar leads de acordo com a conduta e o interesse ajuda a traçar estratégias mais sábias e focais. Por isso, é indicado elaborar as melhores formas, locais e horários para abordar o comprador em potencial e acompanhá-lo na jornada do cliente.

Quais as diferenças entre inteligência artificial, machine learning e deep learning?

O machine learning muitas vezes é confundido com a IA e o deep learning, mas apesar das semelhanças, se diferencia pelos graus de complexidade. Assim, cada um desses conceitos aborda níveis de independência da supervisão humana. 

Inteligência artificial

A inteligência artificial, também chamada de IA, consiste em máquinas que podem imitar traços humanos, como tradução de outras línguas, percepções visuais e reconhecer a voz. Além disso, há vários níveis de IA, usados em diversas funções.

Machine learning

O machine learning integra a IA. É uma tecnologia que envolve a capacidade de máquinas processarem dados e evoluírem a partir deles, com pouca ou nenhuma ação humana. Assim, é uma ferramenta que se adapta e melhora todo o tempo.

Deep learning

O deep learning integra o machine learning e é associado a redes neurais artificiais, que por sua vez são um grupo de algoritmos focados em aprender de forma profunda e complexa, que inclui sons e imagens.

Crescer de acordo com o tempo

Um dos traços mais vitais do machine learning é a capacidade de evoluir. Dessa forma, ele não só cresce a partir da análise de dados e novos desafios, mas também muda e acompanha a tecnologia que o permeia.

Enquanto máquinas antigas tinham algumas limitações, com o investimento em sistemas mais sofisticados, essa tática também se adapta e amplia o leque de alcance de acordo com a evolução dos suportes.

Quais são os métodos mais comuns de machine learning?

As categorias mais populares de machine learning são com e sem supervisão, abordadas acima. No entanto, há ainda mais métodos usuais que são cruciais e fazem parte das empresas que colhem os prós dessa tecnologia.

Semi supervisão

Esse método parece com o de aprendizado com supervisão, mas tem como diferencial o fato de usar dados rotulados e não marcados para testes ou treinos. Assim, é usado para tarefas de classificação, regressão e previsão.

Aprender com reforço

Esse método é comum nas áreas de games e robótica. Afinal, graças a ele, o algoritmo é capaz de identificar, a partir de erros e acertos, os melhores caminhos para gerar recompensas. Dessa forma, é uma categoria que evolui para elaborar estratégias eficientes.

Qual o papel do machine learning no marketing digital?

A aplicação do machine learning no marketing digital tem como benefícios otimizar processos, fazer mensuração de dados e resultados de modo eficiente. Além disso, ajuda a economizar tempo, que pode ser revertido em outras partes dos projetos. 

SEO

O machine learning vai afetar a lógica do SEO, uma vez que as palavras-chave não terão mais funções tão vitais. Assim, a evolução do algoritmo fará com que os browsers privilegiem a criação de conteúdo que converte e seja relevante.

Os níveis de busca também se tornarão mais objetivos de acordo com o histórico do cliente. Dessa forma, essa tecnologia usará a própria base de dados do usuário para exibir resultados compatíveis com o jeito que ele se comporta na web.

Pagar por clique (PPC) sofre impacto com o machine learning

O Google está focado em investir em recursos eficientes, como o Smart Display Campaigns, para amparar empresas que buscam aumentar conversões. Por isso, o machine learning terá o papel vital de cruzar dados e fornecer análises de desempenho.

Marketing de conteúdo

A criação de conteúdo que se destaque na web não é uma tarefa fácil e o ML pode ser um divisor de águas. Afinal, a partir dessa tecnologia é possível entender as tendências e interesses dos leads. Assim, é possível investir em conteúdos mais assertivos.

O futuro do machine learning

Especialistas em tecnologia apontam que é difícil imaginar os limites do machine learning, porque a habilidade de evolução dessa tática é quase irrestrita. Dessa forma, daqui a pouco tempo ela pode dominar:

• aplicativos;
• assistentes digitais;
• condução de veículos;
• drones.

Há ainda a chance da criação de novos métodos de ML, compatíveis com tecnologias ainda não desenvolvidas. Por isso, a única certeza é que a potência dessa ferramenta tem proporções incríveis que moldarão as próximas gerações.

Como se adaptar ao machine learning?

Entender o que é o machine learning e os prós que ele pode trazer é o melhor caminho para incorporá-lo na rotina da empresa. Dessa forma, é vital deixar de enxergá-lo como algo abstrato, veja como facilitar esse processo.

Deixar os sites mais gentis

Essa tecnologia filtra de modo objetivo e garantirá que o usuário seja direcionado a melhor opção. Por isso, é crucial que sites sejam criados ou atualizados para atender novas demandas, como suporte para várias mídias.

Usar a arquitetura de dados de modo eficaz também é um pró. Afinal, designs mais atraentes e interativos melhoram o tráfego orgânico. Assim, a experiência do usuário deve ser o foco e estar em evolução constante.

Otimizar para pesquisa local extrai prós do machine learning

Estar próximo é um critério vital. Dessa forma, é vital estar inserido em listas que incluem URL, endereço e outros dados vitais do negócio. Afinal, com sistemas de busca mais precisos, aumentam as chances de ranqueamento.

Pesquisas por voz

Não adianta resistir, a evolução já está a caminho. Por isso, ter sites adaptados para buscas por mecanismo de voz já é uma tendência e em breve, será uma obrigação. Sites que já oferecem essa opção são vistos com bons olhos pelo Google.

O SEO e o marketing de conteúdo devem ter como foco palavras-chave relevantes e precisas. Logo, o machine learning afunila dados para mostrar os resultados mais focais para os usuários. A criação de conteúdo precisa estar atento à pesquisa por voz.

Quão vital é o machine learning?

O machine learning mostra que automatizar processos é uma tendência global. É, sem dúvidas, uma norma para o futuro. Dessa forma, empresas de todos os ramos que tenham presença digital devem se adaptar a essa tecnologia.

É vital não só estar atento às demandas dessa estratégia, mas também descobrir como tirar o proveito dela para criar conteúdos mais assertivos e conseguir mais destaque na web, além de surpreender o lead com relevância e precisão.