NCS Insights

Aprendizado de Máquina
Inteligência Artificial
Ciência de Dados
O Importante é a Integração

Nas últimas duas décadas, presenciamos um crescimento substancial dos setores industriais dedicados à produção de tecnologia, resultando não só no surgimento de novas aplicações como também na popularização de diversos termos e conceitos que antes eram restritos a poucos profissionais da área.

Essas décadas foram caracterizadas pela redefinição da sociedade em que vivemos ao integrar e difundir tecnologias avançadas no nosso dia a dia, como a criação de algoritmos para aprendizado de máquina, modelos preditivos que buscam aumentar a eficiência operacional das empresas até aplicativos que usam Inteligência Artificial, como o Chat GPT, Copilot e MidJourney. Nunca antes na história da civilização humana estivemos tão imersos e rodeados de ferramentas, aplicativos, tecnologias e conceitos que até pouco tempo atrás pareciam possíveis somente em filmes ou em um futuro distante.

Com essa transformação, tornou-se essencial compreender o funcionamento e as diferenças entre conceitos-chave como Aprendizado de Máquina, Inteligência Artificial e Ciência de Dados.

Neste artigo, vamos explorar esses três termos e entender suas aplicações e importância no cenário atual.

Estatística, a base de tudo.

Antes de detalharmos as particularidades de cada um desses conceitos, é importante reconhecer que a estatística estabeleceu as bases matemáticas e metodológicas iniciais para o desenvolvimento de campos como ML (Machine Learning), IA e Data Science (Ciência de Dados).

A estatística é a disciplina que busca descrever e inferir a partir de dados históricos a probabilidade de um determinado evento futuro acontecer. Ao longo do tempo, técnicas estatísticas como o Teste de Hipóteses, Distribuição Probabilística, Modelagem Estatística e Intervalo de Confiança foram absorvidos pela ciência da computação e aplicadas no desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina.

Isso permitiu que sistemas aprendessem padrões a partir dos dados e desenvolvessem capacidades de tomada de decisão mais precisas e inteligentes, dando início a um progresso exponencial das ciências da computação e resultando no surgimento de campos como a Ciência de Dados, a Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina.

Entendendo as aplicações e Conceitos:

Aprendizado de Máquina:

O Aprendizado de Máquina é um ramo da ciência da computação focado no desenvolvimento de algoritmos que aprendem a partir dos dados e fazem previsões. Considerado um subcampo da IA, ele permite que os computadores aprendam sem serem explicitamente programados para cada tarefa. Uma definição da atuação dos modelos de aprendizado de máquina foi dada pelo professor do MIT, Thomas Malone, no qual diz que:

• “A função de um sistema de Aprendizado de Máquina pode ser descritiva, significando que o sistema irá usar os dados para explicar o que aconteceu.”
• “Preditiva, significando que o sistema irá usar os dados para prever o que vai acontecer.”
• “Prescritiva, significando que o sistema irá usar os dados para fazer sugestões sobre qual ação tomar.”

Principais Modelos:

• Aprendizado de Máquina Supervisionado: nesse modelo, o algoritmo é treinado com um conjunto de dados rotulados, isso é, as entradas de dados já estão associadas as saídas corretas, permitindo que o modelo aprenda e se torne mais preciso ao longo do tempo. Por exemplo, o algoritmo pode ser treinado com diversas fotos de gatos, aprendendo a identificar padrões e particularidades das imagens para poder, futuramente, identificar gatos de forma autônoma. É o modelo de aprendizado de máquina mais utilizado.
• Aprendizado de Máquina Não-supervisionado: aqui, o treinamento do modelo é feito com dados não rotulados, isso é, não há uma associação explícita entre as entradas e as saídas. Isso permite ao modelo descobrir padrões ou tendências que não são buscados explicitamente. Por exemplo, o algoritmo pode ser treinado para analisar dados de uma rede social e identificar diferentes grupos de usuários com base em seu comportamento de postagem.
• Aprendizado por Reforço: assim como o comportamento humano pode ser orientado por reforço e punição, o aprendizado de máquina pode ser condicionado de maneira similar. Nesse caso, o treinamento consiste em condicionar qual é a melhor ação a ser tomada com base em um sistema de recompensa ou punição. Se a decisão tomada for a correta, ela é reforçada; caso contrário, é punido.
  

Principais Aplicações:

• Detecção de Fraudes: algoritmos de aprendizado de máquina podem detectar padrões anômalos em transações financeiras, identificando atividades fraudulentas em tempo real e prevenindo perdas financeiras.
• Previsão de Demanda: modelos de aprendizado de máquina podem analisar dados históricos de vendas e outras variáveis externas para prever a demanda futura por produtos, ajudando na gestão de estoque e planejamento de produção.
• Recomendações de Produtos: sistemas de recomendação baseados em aprendizado de máquina podem sugerir produtos ou serviços aos clientes com base em seu histórico de compras e comportamento de navegação, aumentando as vendas e melhorando a experiência do cliente.
• Otimização de Campanhas Publicitárias: algoritmos de ML podem analisar o desempenho de diferentes campanhas publicitárias, identificando quais estratégias são mais eficazes e otimizando a alocação de orçamento para maximizar o retorno sobre o investimento (ROI).
  
  

Inteligência Artificial:

A Inteligência Artificial (IA) é um campo da Ciência da Computação que busca desenvolver sistemas e algoritmos capazes de realizar tarefas exclusivas da capacidade humana. Esses sistemas utilizam diferentes estratégias e técnicas para simular habilidades como resolução de problemas, aprendizado, percepção, tomada de decisão, compreensão e geração de linguagem natural e reconhecimento de voz dos seres humanos. A IA permite manipular e encontrar padrões que dificilmente seriam encontrados somente por energia humana, gerando benefícios comerciais inimagináveis. Por exemplo, com o uso de IA, a Netflix atingiu um nível de personalização individual que resultou no aumento de 25% da sua base de clientes.

Existem três principais tipos de IA de acordo com as funções que cada uma é capaz de desempenhar:

• Inteligência Artificial Fraca ou Limitada (ANI): são capazes de armazenar um grande volume de dados e treinados para resolver problemas restritos, entretanto, sem capacidade de raciocínio geral e compreensão humana. É o tipo de IA mais utilizado nos dias de hoje, podendo ser encontrada em aplicativos como a Alexa, Siri, Chatbots e reconhecimento facial. Embora sejam altamente eficazes em suas funções específicas, não podem realizar tarefas fora de seu escopo programado.
• Inteligência Artificial Forte ou Geral (AGI): é uma IA hipotética e teórica, ainda em fase de desenvolvimento, mas que seria capaz de aprender, entender e aplicar conhecimentos de forma equivalente aos seres humanos, isso é, realizar tarefas cognitivas.
• Superinteligência Artificial (ASI): assim como a AGI, também está em um campo teórico, mas a previsão é que a sua capacidade e inteligência seja superior a humana, sendo capaz de executar tarefas impossíveis para nós. Embora seja um conceito fascinante, também levanta questões éticas e de segurança significativas, especialmente sobre o controle e as intenções dessas máquinas.
  

Vale destacar que nos últimos anos um tipo específico de IA vem ganhando bastante força: A IA Generativa. Você encontra um artigo completo a respeito desse tema aqui.

Principais Aplicações:

• Atendimento ao Cliente: chatbots e assistentes virtuais utilizam IA para fornecer atendimento ao cliente 24 horas por dia, responder perguntas frequentes, resolver problemas básicos e direcionar consultas complexas para agentes humanos.
• Gestão de Estoques: algoritmos de IA podem prever a demanda por produtos, otimizar níveis de estoque e reduzir desperdícios, ajudando empresas a gerenciarem seus recursos de forma mais eficiente.
• Recrutamento e Seleção: sistemas de IA podem analisar currículos, avaliar candidatos e até mesmo realizar entrevistas preliminares, ajudando empresas a encontrar os melhores candidatos de maneira mais rápida e eficiente.
• Manutenção Preditiva: em setores como manufatura, a IA pode monitorar equipamentos em tempo real, prever falhas e agendar manutenções antes que ocorram problemas graves, reduzindo tempo de inatividade e custos de reparo.
• Marketing Personalizado: utilizando a IA para analisar comportamentos de compra e preferências dos clientes, empresas podem criar campanhas de marketing personalizadas, aumentando a eficácia das campanhas e a satisfação do cliente.
  

Ciência de Dados:

A ciência de dados é uma área multidisciplinar que busca resolver problemas complexos a partir dos dados. Combina princípios e conceitos matemáticos, estatísticos, de inteligência artificial, programação e aprendizado de máquina no intuito de realizar análises descritivas, diagnósticas, preditivas e prescritivas para orientar de forma estratégica e otimizada a tomada de decisão futura.

Diferentemente do aprendizado de máquina e da inteligência artificial, que são subcampos utilizados na implementação e desenvolvimento de ferramentas, aplicativos e treinamento de algoritmos, a Ciência de Dados utiliza estes subcampos como ferramenta de trabalho.

Por exemplo, um cientista de dados irá atuar na implementação de estratégias de análise de dados, preparação de dados e construção de algoritmos utilizando modelos de aprendizado de máquina, no intuito de identificar tendências e padrões para resolver problemas complexos.

Algumas técnicas utilizadas na ciência de dados são:

• Classificação: é uma técnica de aprendizado supervisionado onde o objetivo é prever a categoria ou classe a que uma nova observação pertence, com base em um conjunto de dados de treinamento com observações já categorizadas. Um exemplo seria diagnosticar se um e-mail é spam ou não, ou determinar se uma transação é fraudulenta ou legítima. Dentre os diferentes tipos de classificação, a classificação por Redes Neurais é uma das mais utilizadas dentro da ciência de dados.
• Regressão: é uma técnica de análise estatística usada para modelar a relação entre uma variável dependente (a que você quer prever) e uma ou mais variáveis independentes (as que você usa para fazer a previsão). O objetivo é encontrar uma função matemática (geralmente uma linha reta ou uma curva) que melhor descreva essa relação, de forma que possamos usar essa função para fazer previsões sobre novos dados. Exemplo: prever vendas futuras de um produto com base em seu histórico de vendas.
• Clusterização: é uma técnica de aprendizado não supervisionado que agrupa um conjunto de dados em clusters, onde os dados de um mesmo cluster são mais semelhantes entre si do que com os dados de outros clusters. O agrupamento por semelhança ocorre por conta de que na clusterização, os dados não podem ser classificados com precisão em categorias fixas. Um exemplo seria fazer a segmentação de clientes em clusters a partir do tipo de comportamento de compra.

Principais Aplicações:

• Tomada de decisão baseada em dados: em diversas indústrias e setores, a ciência de dados é usada para informar e orientar a tomada de decisões. A análise de grandes volumes de dados utilizando estratégias estatísticas, aprendizado de máquina e visualização de dados, faz da ciência de dados uma das áreas mais importantes do setor de tecnologia atualmente.
• Melhoria de produtos e serviços: empresas utilizam a ciência de dados para entender melhor as necessidades e preferências dos clientes, permitindo a criação de produtos e serviços otimizados para atender a essa demanda.
• Otimização de recursos e processos: permite um melhor gerenciamento dos recursos disponíveis, diminuindo desperdícios e otimizando a eficiência do processo operacional. Como exemplo, podemos citar desde casos de previsão de demanda e planejamento de produção até a gestão de cadeias de suprimentos e o desempenho de vendas de uma determinada empresa.

O importante é a Integração:

Apesar de Aprendizado de Máquina, Inteligência Artificial e Ciência de Dados serem áreas distintas, as suas atuações e aplicabilidades são extremamente interdependentes. A integração entre elas não só é necessária, mas também essencial para desenvolver soluções tecnológicas eficientes e inovadoras, que nos permita além de enfrentar desafios complexos, explorar novas oportunidades na era da informação.

A NCS Consultoria conta com um time multidisciplinar de profissionais altamente capacitados, com expertise em todas as etapas do processo de dados, prontos para oferecer soluções analíticas personalizadas para impulsionar a sua organização com o que há de mais avançado no mercado de tecnologia.

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