Marcio Maia

Co-fundador & Pesquisador - We Care.Fitness

O que é aprendizado de máquina e como pode ajudar sua academia!

A quantidade de dados gerados diariamente pelos usuários de academia, apresenta um potencial importante para que os gestores entendam os hábitos e insatisfações de seus alunos. Aplicando técnicas de aprendizado de máquina a esses dados, você melhora a forma de endereçar os problemas dos alunos e oferecer serviços cada vez mais personalizados.

Atualmente, vivemos em um mundo altamente conectado, com dispositivos computacionais permeados por todos os ambientes físicos aos quais estamos inseridos. Exemplos desses dispositivos são os celulares, tablets, relógios e TVs inteligentes, além dos eletrodomésticos, cada vez mais capazes de interagir com o mundo digital.

Tais dispositivos são comumente chamados de dispositivos inteligentes. O termo inteligente atribuído aos dispositivos eletroeletrônicos atuais advém do fato deles serem capazes de se conectar à Internet, monitorar informações sobre os humanos e sobre o ambiente no qual estão inseridos, e responderem a comandos enviados por outros dispositivos ou pelos próprios humanos.

Figura 1 – Dispositivos computacionais interagindo com humanos e outros dispositivos

A estimativa é que tenhamos 25 bilhões de dispositivos inteligentes até 2021[1], interagindo com os humanos e outros dispositivos, como também controlando o nosso ambiente. A figura 1. Mostra um exemplo de como esses dispositivos inseridos no dia-a-dia dos humanos. Quanto maior a quantidade de dispositivos, maior é a quantidade dados sendo gerados sobre os usuários.

O que é Aprendizado de Máquina?

Essa grande quantidade de dados sobre os usuários pode ser utilizada para melhorar a vida de toda a população. Empresas especializadas estão coletando esses dados, processando-os utilizando algoritmos especialmente desenvolvidos para entender como esses dados se relacionam e gerando informação útil.

A técnica capaz de coletar e processar esses dados com o objetivo de extrair informação útil e não-trivial é conhecida como Aprendizado de Máquina (Machine Learning – ML).

Com Aprendizado de Máquina, os computadores são capazes de aprender com os dados coletados, sem a necessidade de um programador explicitamente determinando que tipo de ação deverá ser realizada. Ao contrário, os algoritmos recebem um conjunto de dados como entrada conhecidos do Conjunto de Dados de Treinamento. Esse conjunto de dados é processado por algoritmos baseados em técnicas estatísticas para gerar um modelo matemático que descreve esse conjunto de dados recebidos como entrada.  Com esse modelo matemático criado, novos dados coletados são comparados com o modelo, que é capaz de classificar esse novo dado e tomar decisões ou realizar predições.

Muitas empresas atualmente estão utilizando Aprendizado de Máquina para melhorar a forma como oferecem seus serviços. Veja alguns exemplos:

Serviços de finança: bancos e outros negócios estão usando Aprendizado de Máquina para identificar relacionamento entre os dados, buscando por vantagens competitivas, e prevenir fraude.

Governo: Aprendizado de Máquina pode identificar desperdícios ou desvios de recursos públicos.

Saúde e Bem-estar: dispositivos vestíveis, como pulseiras fit, por exemplo, fornecem dados sobre um indivíduo, que podem ser utilizadas para gerar informação sobre a saúde desse indivíduo.

Transporte: dados podem ser utilizados para melhorar o conforto ou a segurança nos serviços de transporte utilizados.

Aprendizado de Máquina nas academias de ginástica

O grande desafio do segmento de academias é atrair novos alunos e mantê-los clientes ativos por um longo período. Buscando contribuir para um melhor funcionamento das academias, e fornecer informações relevantes sobre a qualidade do exercício, a Aprendizagem de Máquina pode ser utilizada para fornecer informações relevantes sobre uso dos aparelhos de ginástica, treino do aluno e a sua evolução, e os serviços gerais da academia. Com o uso dessa ferramenta, os gestores das academias de ginásticas poder ter um melhor entendimento do funcionamento geral da academia e receber insights sobre como melhorar seu negócio a partir dados de milhares de usuários.

Nas academias de ginástica, dados gerados por sensores fornecendo informações sobre os usuários podem ser utilizados para propor ações individualizadas, aumentar a aderência ao treino e melhorar os indicadores gerais de saúde. A figura 2 mostra uma visão geral de como os sensores podem ser utilizados. Outro exemplo do uso de Aprendizado de Máquina aplicado ao treino utiliza dados fornecidos por sensores que monitoram os sinais vitais do aluno. Esses dados (ECG, batimento cardíaco, pressão arterial ou contador de passos) podem ser capturadas pelo telefone celular e transmitidos para a Internet, onde são processados e agregados, fornecendo uma visão geral sobre a saúde do indivíduo e indicadores de evolução do treino. Essas informações são então repassadas para professores, que adaptam o treino visando os objetivos individuais de cada aluno.

Figura 2 – Visão geral de como os sensores podem ser utilizados

Essa habilidade de monitorar o aluno e os seus indicadores de treino fornece duas vantagens para a prática da atividade esportiva: i) feedback em tempo real para auxiliar aquela sessão do treinamento específica; ii) melhor capacidade de construir os treinos diários de acordo com os objetivos de longo prazo. Através da análise do comportamento dos usuários no dia a dia de treinos algoritmos de Aprendizado de Máquina são capazes de apontar aqueles usuários que podem estar entrando em um caminho de desistência, possibilitando os professores e gestores agirem de maneira a evitar o abandono e trazer o aluno para o caminho do sucesso.

Conclusão

A Aprendizagem de Máquina tem sido utilizada para atingir melhores índices de bem-estar através da prática esportiva, a partir da análise de sinais vitais dos usuários e recomendando ações que promovam o bem-estar. Essa é uma ferramenta importante, que fornece indicadores sobre o desempenho geral do aluno e da academia, elevando as taxas de engajamento aos treinos.

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[1] https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2018-11-07-gartner-identifies-top-10-strategic-iot-technologies-and-trends

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