O que é aprendizado de máquina e por que isso importa para seu negócio?

Aprendizado de máquina (ou machine learning) é uma forma de usar dados para ensinar algoritmos a prever resultados com base em padrões observados anteriormente. Essa capacidade é amplamente utilizada em aplicativos, sistemas e serviços, mesmo que muitas vezes você nem perceba.

Sempre que uma plataforma recomenda um produto, analisa o risco de crédito de um cliente ou organiza conteúdos por interesse, há grandes chances de que um modelo preditivo esteja por trás dessas decisões.

Mas existem diferentes formas de se aplicar o aprendizado de máquina, e a escolha do método ideal depende do tipo de previsão que você quer fazer.

Vamos entender os dois principais tipos: supervisionado e não supervisionado.

Aprendizado de máquina supervisionado

Neste caso, o modelo aprende com dados que já incluem uma resposta certa, ou seja, os rótulos já são conhecidos. Ele é treinado para entender a relação entre as variáveis observadas (os recursos) e o resultado esperado (o rótulo), para que possa aplicar esse padrão em novos casos.

Exemplo de uso na prática:

Um e-commerce pode usar aprendizado supervisionado para prever a chance de um cliente cancelar uma compra. O modelo é alimentado com dados como tempo de navegação, número de itens no carrinho e histórico de compras, junto com o resultado (se a compra foi finalizada ou não). Com isso, passa a prever o comportamento de novos visitantes.

Dois métodos comuns nesse tipo de aprendizado são:

1. Regressão

Aqui, o que se busca prever é um valor numérico.

Exemplo: prever o valor de um imóvel com base em localização, número de quartos e metragem.

2. Classificação

Neste caso, o objetivo é classificar o dado em uma ou mais categorias.

• Classificação binária: O modelo decide entre duas opções.

  Exemplo: um sistema antifraude que avalia se uma transação é legítima ou suspeita.

  
  

• Classificação multiclasse: O modelo escolhe entre várias categorias.

  Exemplo: um app de suporte que classifica chamados em “problema técnico”, “atendimento financeiro” ou “elogios”.

  
  

Aprendizado de máquina não supervisionado

Diferente do anterior, aqui os dados não têm rótulos. O modelo precisa encontrar padrões por conta própria, apenas observando as semelhanças entre os dados.

Exemplo de uso na prática:

Uma empresa pode aplicar aprendizado não supervisionado para segmentar seus clientes. Ao analisar informações como frequência de compra, ticket médio e tempo de relacionamento, o algoritmo agrupa os clientes por similaridade, sem saber previamente em qual grupo cada um pertence.

Esse processo é conhecido como clusterização.

Clusterização: agrupando por similaridade

O clustering identifica grupos (ou clusters) dentro de um conjunto de dados. Ele é útil quando você quer descobrir padrões escondidos, como perfis de comportamento.

Ainda usando o exemplo anterior, imagine que o algoritmo agrupou seus clientes em três perfis:

• Clientes fiéis que compram com frequência, mas gastam pouco.

• Clientes ocasionais que fazem grandes compras em datas específicas.

• Clientes novos com comportamento ainda imprevisível.

  
  

Com essas informações, você pode criar campanhas personalizadas para cada grupo e até usar os dados rotulados para treinar um modelo de classificação supervisionado. Assim, novos clientes poderão ser automaticamente classificados conforme os perfis detectados anteriormente.

Por que conhecer esses conceitos?

Entender como funciona o aprendizado de máquina e as diferenças entre seus tipos permite tomar decisões mais estratégicas sobre onde e como aplicar essa tecnologia.

Você não precisa ser cientista de dados para entender que modelos supervisionados funcionam melhor quando se sabe o que quer prever como classificar produtos, identificar churn ou estimar vendas.

Já os modelos não supervisionados ajudam a explorar e revelar padrões que ainda não foram identificados, como descobrir novos segmentos de clientes ou comportamentos inesperados no uso de um aplicativo.

Esse tipo de conhecimento não precisa ficar restrito a times técnicos. Ele pode ajudar profissionais de marketing, negócios, produto ou atendimento a colaborar melhor com equipes de dados, propor soluções mais estratégicas e entender melhor o que os modelos estão entregando.

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