Após explorarmos como algoritmos estão transformando as finanças e a maneira como lidamos com dados, chegamos a um conceito essencial: o machine learning. 

Se os algoritmos são as ferramentas que permitem que os sistemas “façam o que devem fazer”, o machine learning leva isso a um novo nível. Em vez de apenas seguir regras pré-programadas, ele permite que as máquinas aprendam com dados e melhorem suas próprias previsões ao longo do tempo.

Este processo de aprendizagem, muitas vezes comparado ao aprendizado humano, é o que torna o machine learning uma das áreas mais inovadoras dentro da inteligência artificial. 

Nesta etapa de aprendizado, vamos explorar os fundamentos do machine learning, os tipos mais comuns de algoritmos usados, e como essa tecnologia está mudando o setor financeiro e outros mercados. Boa leitura!

O que é machine learning?

Machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma área da inteligência artificial que permite que as máquinas aprendam e melhorem por conta própria, a partir de dados. 

Ou seja, em vez de serem programadas com regras fixas, as máquinas analisam grandes volumes de dados, identificam padrões e utilizam essas informações para tomar decisões ou fazer previsões de maneira autônoma.

A ideia central do machine learning é que os sistemas podem se tornar mais inteligentes e precisos à medida que recebem mais dados e continuam a aprender com esses dados. Isso significa que, com o tempo, a máquina melhora seu desempenho sem precisar ser constantemente programada.

Quais os métodos do machine learning?

No machine learning, existem dois tipos principais, que determinam como os algoritmos são treinados e como eles aprendem com os dados. São eles:

1. Aprendizado supervisionado

O aprendizado supervisionado é o tipo mais comum de aprendizado de máquina. Aqui, os algoritmos são treinados com um conjunto de dados rotulados, ou seja, com exemplos que já têm a resposta correta. A partir desses exemplos, o algoritmo aprende a fazer previsões ou classificações.

2. Aprendizado não supervisionado

Já no aprendizado não supervisionado, os algoritmos trabalham com dados não rotulados, ou seja, sem respostas pré-definidas. O objetivo aqui é identificar padrões ou estruturas nos dados por conta própria. O algoritmo tenta encontrar agrupamentos ou relações que não foram explicitamente programados.

3. Aprendizado Semi-Supervisionado

O aprendizado semi-supervisionado combina dados rotulados e não rotulados. Esse método é útil quando é caro ou demorado rotular grandes quantidades de dados. É frequentemente utilizado em áreas como análise de imagens e classificação de documentos.

4. Aprendizado Profundo (Deep Learning)

O aprendizado profundo é uma subárea de machine learning que utiliza redes neurais profundas para modelar dados de forma hierárquica. Ele é amplamente utilizado em reconhecimento de voz, visão computacional e tradução automática, onde grandes quantidades de dados são necessárias para obter bons resultados.

5. Aprendizado por Transferência

No aprendizado por transferência, um modelo que foi treinado em uma tarefa é adaptado para ser utilizado em uma tarefa diferente. Esse método é útil quando há uma quantidade limitada de dados disponíveis para o novo problema, mas o modelo já tem uma base sólida proveniente de outro domínio.

E agora, como implementar esses métodos?

Para implementar tanto tantas opções de método de aprendizado de máquina, é importante seguir algumas etapas essenciais:

1. Coleta e preparação dos dados: para ambos os tipos de aprendizado, é necessário ter um conjunto de dados de qualidade, limpo e bem estruturado;
2. Escolha do modelo adequado: para aprendizado supervisionado, você pode usar algoritmos como regressão linear ou árvores de decisão. Para aprendizado não supervisionado, você pode optar por algoritmos de clustering como K-means;
3. Treinamento do modelo: o modelo é treinado utilizando os dados disponíveis, onde o aprendizado supervisionado requer dados rotulados e o não supervisionado usa dados não rotulados;
4. Avaliação e ajustes: após o treinamento, é fundamental avaliar a precisão do modelo e ajustar os parâmetros conforme necessário. Para o aprendizado supervisionado, isso envolve a verificação da taxa de erro ou precisão das previsões. No caso do aprendizado não supervisionado, você deve analisar a qualidade dos agrupamentos gerados.

Para não haver confusão: algoritmos tradicionais seguem instruções fixas para realizar tarefas específicas, enquanto o machine learning permite que os sistemas aprendam com os dados e melhorem suas respostas com o tempo, sem a necessidade de programações manuais para cada tarefa.

Quais os algoritmos comuns de machine learning?

No ML, diversos algoritmos são usados dependendo da tarefa e do tipo de dados que você está lidando. Aqui estão alguns dos algoritmos mais comuns:

Regressão Linear

Usado principalmente para prever valores contínuos. Por exemplo, prever o preço de uma ação ou o custo de um produto com base em dados históricos.

Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)

Usado para classificação e regressão. O SVM encontra o melhor limite de decisão entre diferentes categorias de dados, sendo muito eficaz em problemas de classificação, como a distinção entre e-mails spam ou não spam.

Árvores de Decisão

Uma das técnicas mais fáceis de entender e interpretar. As árvores de decisão são usadas para classificar dados ou prever resultados com base em uma série de perguntas em um formato de árvore.

K-Nearest Neighbors (K-NN)

Um algoritmo simples de classificação baseado na proximidade dos pontos de dados. Quando você tenta classificar um novo dado, o K-NN verifica os K vizinhos mais próximos para determinar a classe desse ponto.

Redes Neurais

Inspiradas no cérebro humano, as redes neurais são compostas por camadas de nós (ou neurônios) que ajudam a reconhecer padrões complexos. Elas são amplamente usadas em tarefas como reconhecimento de voz, visão computacional e tradução de idiomas.

Random Forest

Um algoritmo baseado em múltiplas árvores de decisão que trabalha de forma agregada. Ele melhora a precisão da classificação e reduz o risco de overfitting, sendo muito útil em dados complexos.

Naive Bayes

Um algoritmo simples de classificação probabilística, baseado no teorema de Bayes. Ele é amplamente usado em problemas de classificação de texto, como a classificação de e-mails como spam ou não spam.

K-Means

Um algoritmo de clusterização não supervisionada que agrupa dados em K clusters com base em características similares. Ele é muito utilizado para segmentação de clientes e análise de agrupamentos.

Machine learning dentro de atividades rotineiras: como ele opera?

O machine learning tem um pontencial gigantesco de transformar o trabalho diário dos financistas e contadores ao otimizar processos, reduzir erros e agilizar decisões. Aqui estão algumas maneiras práticas em que essa tecnologia está sendo aplicada:

Conciliação contábil

Ao invés de revisar manualmente cada lançamento, o machine learning pode automatizar o processo de conciliação, comparando os dados de diferentes sistemas (como bancos e sistemas internos) e sinalizando qualquer inconsistência. Isso economiza horas de trabalho e reduz o risco de erro humano.

É a nova realidade: a Dattos oferece soluções integradas à inteligência artificial que automatizam conciliações e cálculos complexos, permitindo que equipes financeiras e contábeis reduzam até 70% do tempo dedicado ao fechamento contábil.

Detecção de fraudes

Em bancos e empresas financeiras, algoritmos de machine learning são usados para monitorar transações em tempo real. Quando uma transação suspeita, como uma movimentação inesperada ou fora do padrão do cliente, é identificada, o sistema gera um alerta automaticamente, garantindo que a fraude seja detectada o mais rápido possível.

Previsão de fluxo de caixa

Contadores e financistas podem usar machine learning para analisar os dados de entrada e saída de uma empresa e prever, com maior precisão, o fluxo de caixa futuro. Isso ajuda na gestão de liquidez e evita surpresas financeiras no final do mês.

Automação de auditoria

Para auditorias, o machine learning pode ser utilizado para analisar grandes volumes de dados financeiros e identificar possíveis erros ou não conformidades de forma rápida e eficiente, permitindo que os auditores se concentrem em questões mais complexas.

Análise de riscos de crédito

Com o machine learning, as empresas financeiras conseguem analisar grandes volumes de dados para avaliar o risco de crédito dos clientes. O algoritmo aprende com os dados históricos e oferece uma previsão mais precisa, ajudando os analistas a tomar decisões mais informadas.

Como a inteligência artificial evoluiu para criar conteúdos únicos e disruptivos?

Vimos que o aprendizado de máquina já transformou a maneira como analisamos dados e tomamos decisões, mas ele é apenas o começo de um caminho mais amplo e inovador na inteligência artificial. Ao entender como os algoritmos aprendem e evoluem, estamos prontos para explorar uma dimensão ainda mais criativa: a IA generativa.

Se o aprendizado de máquina nos ajuda a resolver problemas e melhorar processos, a IA generativa leva isso a outro nível, permitindo a criação de novos conteúdos, ideias e soluções, ampliando os limites do que consideramos possível. Quer saber como? No próximo tópico, vamos mergulhar no mundo da IA generativa, entendendo como essa tecnologia está moldando o futuro da criatividade e da inovação. Não pare por aqui, continue o aprendizado!