8 exemplos de machine learning que fazem parte do seu dia a dia

Um computador que aprende sozinho? Sim, isto já é uma realidade no Brasil e no mundo. O machine learning opera 24h por dia, sete dias por semana, e bem na palma da sua mão, no seu smartphone.

Em outro artigo, explicamos em detalhes o conceito de aprendizado de máquina. De maneira geral, machine learning é a capacidade dos computadores de aprender de forma autônoma, a partir da interação com o usuário. Este fornece dados que serão analisados e interpretados pela máquina, a partir da tecnologia de Inteligência Artificial (IA).

O aprendizado de máquina conta com a ajuda de algoritmos, que são uma sequência finita de ações e regras que visam a solucionar um problema. Cada um deles aciona um diferente tipo de operação ao entrar em contato com os dados que o computador recebe.

Agora é hora de ver este conceito na prática! Confira 8 exemplos de machine learning com os quais você mantém contato todos os dias.

Nos três serviços de streaming, o machine learning é usado principalmente na personalização. A tecnologia aprimora constantemente os algoritmos de recomendação, além de moldar o catálogo de filmes, séries, podcasts e músicas de acordo com a resposta do usuário.

A atração de novos assinantes para os serviços de streaming também é feita por machine learning, que auxilia na seleção de canais e na criação de peças.

No caso da Netflix e da Amazon Prime Video, a quantidade de dados gerada por milhões de assinantes em diferentes países do mundo é usada para produzir filmes e séries originais. A informação é usada em modelos preditivos baseados no histórico de visualizações e nas avaliações dos usuários.

O machine learning ainda é usado para otimizar a codificação de vídeo e áudio, a seleção de bitrate e a rede de entrega de conteúdo.

Em 2021, a Netflix superou a marca de 200 milhões de assinantes, enquanto a Amazon Prime Video passou de 150 milhões de usuários ativos em todo o mundo. Já o Spotify conta com 320 milhões de usuários ativos e 144 milhões de assinantes.

Este exemplo de machine learning também se baseia em modelos preditivos. É graças ao aprendizado de máquina que o aplicativo do seu smarphone sinaliza o tempo estimado de chegada (estimated time of arrivals, ETA, na sigla em inglês) do motorista e o horário em que o usuário chegará ao destino.

O machine learning também é usado para garantir a segurança de motoristas e passageiros, ao analisar em tempo real as viagens realizadas diariamente pelo aplicativo. A ferramenta, inclusive, bloqueia viagens consideradas potencialmente mais arriscadas.

A Uber, aliás, se tornou uma das pioneiras do setor a disponibilizar uma plataforma open source de machine learning, a Michelangelo, que permitiu a escalabilidade da nova tecnologia em nível global.

No ano passado, a Uber realizou mais de 16 milhões de viagens e entregas por dia no mundo.

Os anúncios em buscadores e redes sociais funcionam na base de leilões. O vencedor terá seu anúncio exibido ao usuário.

Como os leilões acontecem de maneira incessante todos os dias, o machine learning otimiza o processo a partir de lances inteligentes.

A estratégia torna as campanhas mais lucrativas, por meio de taxas de CTR preditivas e estimativas de conversão com base no comportamento do usuário.

Com o machine learning, empresas de todos os tamanhos veem aumentar o retorno do investimento (ROI) nas plataformas de anúncio.

Criado em 2006, o Google Tradutor tem a proposta de transcrever e traduzir frases de forma instantânea em mais de 100 idiomas.

Você lembra de como eram as primeiras traduções? Elas se tornaram cada vez mais precisas graças ao machine learning.

A tecnologia permitiu que a ferramenta aprendesse de acordo com as pesquisas dos usuários. Hoje, o Google Tradutor consegue até traduzir textos contidos em imagens por meio da câmera do smartphone.

O machine learning está presente nos processos do NuBank desde a fundação. A tecnologia é usada na aprovação de novos clientes para o cartão de crédito e na definição do limite.

O algoritmo da fintech é alimentado com novos dados todos os dias para aprimorar a análise de crédito.

Em outubro de 2020, o Nubank abriu sua biblioteca de machine learning para todos os programadores e profissionais de TI interessados em inteligência artificial.

Na contabilidade, o machine learning é usado para automatizar processos. Entre eles estão o cálculo e recolhimento de impostos, a emissão de NF-e e classificação fiscal dos documentos.

As startups que se destacam no segmento são a Contabilizei e a Agilize, que inovaram ao facilitar o contato entre micro, pequenos e médios empresários e contadores.

Se você faz compras online, já deve ter se deparado com a Lu. A simpática assistente virtual do Magazine Luiza interage de maneira cada vez mais natural com os usuários com a ajuda do machine learning. A Lu da Magalu, aliás, já é considerada um case de sucesso de branded content, por ter aumentado o engajamento entre a marca e o público.

O sistema de chatbot por trás da Lu foi desenvolvido principalmente para atender os clientes no pós-venda. Ele aprende de forma autônoma como entender a linguagem natural, como gírias e até erros de português.

O aprendizado de máquina permitiu que a Magazine Luiza oferecesse atendimento 24/7 aos clientes, além de ter um sistema integrado diretamente aos dados da empresa, sem precisar de uma interface humana para a consulta.

A marca fechou 2020 com o maior faturamento de sua história: R$ 43,5 bilhões. Hoje a Magazine Luiza é o líder brasileiro do varejo multicanal e do e-commerce formal.

A Watson Health foi lançada em 2015 pela IBM. Ela funciona como um gigantesco banco de dados sobre a saúde de pessoas ao redor do mundo.

Além do armazenamento, a plataforma se utiliza de inteligência artificial e machine learning para cruzar o histórico de pacientes com os últimos estudos científicos do mundo. Assim os médicos conseguem fazer um diagnóstico mais preciso e estabelecer um tratamento individualizado.

O primeiro hospital brasileiro a usar o Watson foi o Hospital Oncológico Mãe de Deus, em Porto Alegre, no ano de 2017. Deste então, cada vez mais clínicas e instituições hospitalares recorreram à IA para oferecer o melhor atendimento aos pacientes.

Reparou o que todos estes exemplos de machine learning têm em comum? O uso de dados!

O aprendizado de máquina só se tornou possível com o Big Data, termo que se refere à coleta e análise estratégica de um grande volume de dados. Saiba mais sobre este conceito e como ele revolucionou o marketing neste artigo.