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Machine Learning

Conceito associado à inteligência artificial faz parte do nosso dia a dia e nem percebemos.

Imagine só conseguir gerar modelos que analisam dados complexos de forma muito rápida, e que entregue resultados precisos em grande escala. O aprendizado de máquina - ou aprendizagem de máquina - é um conceito associado à inteligência artificial que ganha mais e mais destaque nos meios de comunicação, e conquista aos poucos seu espaço com a transformação digital das empresas. Além da capacidade de processamento de dados, o machine learning também pode ser usado na prospecção de clientes, e em vendas de um serviço ou produto, mostrando sua importância também para o marketing digital.


O que é o machine learning?

É uma forma de análise de dados que orienta os computadores a aprenderem sozinhos, para que assim seu desempenho seja aprimorado diante de problemas específicos. Para isso, são usados algoritmos complexos que interpretam dados e tomam decisões automáticas, que conseguem aprender sem a intervenção humana. E calma, não é algo de outro mundo: quando você recebe uma recomendação com base nas suas preferências, recebe anúncios que “leem” seu pensamento, ou pesquisa o melhor caminho para chegar a algum lugar, é o machine learning em ação.


Qual a importância do machine learning?

A base do funcionamento do machine learning é o algoritmo, que é quase como uma sequência de passos indispensáveis para a realização de qualquer tarefa. A aprendizagem de máquina caminha com o big data, que é o armazenamento de toneladas e toneladas de dados obtidos das mais diversas maneiras através da internet e do comportamento das pessoas. Para você ter uma ideia, nós produzimos 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias, e os algoritmos fazem uma varredura nesses dados a todo momento e, a partir da descoberta de padrões, os sistemas são capazes de fazer previsões. A importância do machine learning está justamente na análise complexa desses dados, realizando tarefas complexas demais ou que possuem grande incidência de falha humana. Para as empresas, as vantagens são mais amplas, já que realiza a entrada de dados ilimitados, processa, analisa e prevê rapidamente qualquer padrão, ajuda na conversão de clientes ao informar o momento correto de entrar em contato, aprende com comportamentos passados, e calcula com maior precisão a vida útil de cada cliente, segmentando-os em micro grupos, ajudando na abordagem a cada cliente.

Tipos e métodos do aprendizado de máquina

Para cada problema há uma solução específica, que pode ser:

  • Aprendizado supervisionado: aqui, os problemas e as soluções já estão definidos e associados, e tudo o que o algoritmo deve fazer é mostrar o resultado correto a partir das variáveis. Pode ser usado, por exemplo, para detectar se alguma transação realizada em cartão de crédito dá suspeita de fraude.

  • Aprendizado não-supervisionado: é o contrário do aprendizado supervisionado: não há um resultado específico ou resposta correta, já que o cruzamento de dados é imprevisível, e depende unicamente das variáveis imputadas no sistema. É mais complexo, e pode, por exemplo, apontar um segmento de clientes com atributos semelhantes e que podem ser atingidos de forma semelhante numa campanha de marketing.

  • Aprendizado semi-supervisionado: combinação dos dois aprendizados anteriores. É usado para as mesmas aplicações do aprendizado supervisionado, mas usa dados rotulados, e não marcados para treinamento. Pode ser usado com métodos como classificação, regressão e previsão; um exemplo é a capacidade de identificar um rosto específico por uma webcam.

  • Aprendizado de reforço: muito usado em robótica, jogos e navegação, é diferente dos tipos anteriores, pois não possui nenhum conjunto prévio de dados. O algoritmo aqui descobre através de tentativa e erro quais ações produzem as melhores recompensas, atingindo o objetivo mais rapidamente, seguindo uma boa estratégia.


No marketing digital

Com o machine learning sendo usado para resolver uma enorme variedade de problemas com a ajuda de dados, canais, conteúdo e texto, é mais fácil focar na estratégia como um todo. Para o SEO, o algoritmo é voltado para a oferta de conteúdo qualificado e relevante para cada usuário. Nas campanhas de pagamento por clique, ajuda a conhecer as métricas mais valiosas, compreender os obstáculos, acompanhar o desempenho das campanhas e saber como funcionam os novos recursos inteligentes da ferramenta de busca. Para o marketing de conteúdo ocorre a redução do tempo para rastrear dados e entender as tendências do consumidor, construindo de forma mais assertiva a estratégia que seja relevante para o público-alvo.


Todos os dias aumenta a importância da conexão com o cliente, entendendo seus comportamentos e tendências. O machine learning ajuda a entregar uma experiência mais rápida e personalizada, que vá além de suas expectativas. Para isso, é preciso compreender profundamente cada cliente, e suas jornadas pessoais, e o machine learning realiza o mergulho necessário para a transformação do negócio.


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