Algumas tecnologias já estão tão presentes no nosso dia a dia, que nós já nem percebemos mais os benefícios que elas são capazes de trazer, tanto para pessoas físicas quanto jurídicas.

Um exemplo é o Machine Learning (ou Aprendizado de Máquina), um conceito relacionado aos avanços da inteligência artificial nos últimos anos.

Para entender mais sobre o Machine learning e os benefícios dessa tecnologia, continue a leitura.

O que é Machine learning?

Machine learning, ou aprendizado de máquina, é uma área da inteligência artificial onde é possível criar algoritmos e identificar padrões de dados, para ensinar uma determinada máquina a desempenhar tarefas que antes, eram realizadas de forma totalmente manual.

Os algoritmos utilizam análises estatísticas para assimilar respostas e entregar resultados de forma mais precisa, com menos chances de erros.

Confira os principais tipos e métodos dessa tecnologia:

Aprendizado supervisionado

Os algoritmos supervisionados, são aqueles em que o ser humano precisa controlar a entrada e saída de dados. Além disso, também é necessário interferir no treinamento da máquina através de comentários sobre precisão das previsões.

Os problemas e soluções, na verdade, já estão definidos. A máquina precisa somente mostrar o resultado correto a partir das variáveis.

Aprendizado não-supervisionado

Na categoria não supervisionada, a intervenção humana deve ser a mínima possível, já que os algoritmos utilizam o deep learning (aprendizagem profunda), um ramo do Machine Learning para processar tarefas de modo totalmente automatizado.

O objetivo é explorar os dados, para que assim, seja possível encontrar alguma estrutura e relação entre eles.

Aprendizado semi-supervisionado

O aprendizado semi-supervisionado combina dois tipos de dados: os rotulados e não rotulados.

Aprendizado por reforço

Nesse caso, a máquina tenta aprender qual a melhor ação a ser tomada, dependendo das circunstâncias na qual a ação será executada.

O aprendizado por reforço é um método bem diferente dos tipos anteriores, já que este não possui um conjunto prévio de dados.

Dessa forma, há uma pequena quantidade de respostas definidas, capazes de direcionar as descobertas da máquina.

Qual a importância do Machine learning?

As empresas estão cada vez mais dependentes dos dados, já que eles trazem informações relevantes e ajudam a construir modelos precisos, fazendo com que as empresas consigam identificar riscos e oportunidades de forma mais ágil.

Os modelos capazes de analisar um grande volume de dados estão se tornando cada vez mais eficientes. Dessa forma, a sua organização consegue otimizar o processo de tomada de decisão e ganhar vantagem competitiva.

O que é necessário para criar bons sistemas de Machine Learning?

Resumidamente, um bom sistema de Machine Learning apresenta cinco características:

• Capacidade de preparação de dados (data preparation)

• Algoritmos (básicos e avançados)

• Escalabilidade

Processos automatizados e interativos

• Modelagem conjunta

O processo de machine learning já ajuda, inclusive na limpeza das ruas

Principais aplicações do Machine Learning nas empresas

Como falamos anteriormente, mesmo que você não tenha se dado conta, essa tecnologia já está presente no seu dia a dia.

Há diversos casos em que a aplicação de ML faz toda a diferença!

O melhor de tudo, é que não há um único segmento empresarial que pode ser mais beneficiado com o Machine Learning. Não importa em que nicho a sua organização está inserida, pois de alguma forma, ela será beneficiada com os avanços tecnológicos.

Quando as empresas combinam a atividade humana com as máquinas inteligentes e suas estratégias, os resultados tornam-se ainda melhores.

Conheça então, alguns exemplos:

1. E-mail

O e-mail é um dos casos mais comuns em que o ML pode ser visto na prática.

A filtragem de e-mails de spam, por exemplo, é uma ação que depende dessa tecnologia.

Os filtros simples, baseados em regras, não são tão eficientes contra a ação de hackers, porque os remetentes podem sempre atualizar as mensagens para contorná-las.

E é nesse momento que o Machine Learning entra em ação, já que os filtros de spam, precisam aprender de forma contínua a identificar variedades de sinais, como por exemplo, palavras na mensagem e informações que acrescem os dados (de onde é enviado, remetente, etc).

2. Fraudes

Muitas empresas, principalmente aquelas que lidam com dados financeiros, dependem da tecnologia para manter a segurança dos dados.

Aliás, a maioria dos grandes bancos utiliza mecanismos baseados em ML para detectar fraudes nas operações.

3. Softwares e programas operacionais

As experiências de usar um dispositivo eletrônico são diferentes para cada consumidor.

Com o aprendizado de máquinas, será possível personalizar as formas de uso. Os softwares estão sendo adaptados para as preferências do usuário, sem que ele precise fazer uma configuração especial para isso.

4. Recomendação de conteúdo

Essa aplicação você com certeza já conhece muito bem.

Com base no seu histórico de buscas e preferências, os algoritmos ajudam você a descobrir novos tipos de conteúdo.

Um exemplo prático, são as recomendações de músicas, vídeos e publicações que você tem acesso ao acessar determinadas plataformas.

Machine learning: a tendência do futuro

O avanço de tecnologias com o mínimo de intervenção humana, já é uma realidade no mundo todo.

Mas nem as próprias máquinas podem prever exatamente todos os benefícios que o ML, no futuro, irá trazer para as empresas, já que a tecnologia está se desenvolvendo de forma acelerada.

O Machine Learning, tem total capacidade de otimizar a análise de dados e trazer soluções para problemas enfrentados pelas organizações, como por exemplo, falta de informações relevantes sobre o público-alvo e tarefas que ainda são realizadas de modo manual pelos colaboradores.

Aliás, quanto mais o tempo passa, a quantidade e a complexidade de dados só aumenta, o que exige um avanço ainda maior da tecnologia para as empresas adquirirem vantagem competitiva e obterem conhecimento sobre o comportamento do consumidor.

Por essas razões, especialistas na área de tecnologia acreditam que esse conceito vai ter ainda mais importância em breve, principalmente no mundo de aplicativos e outros recursos virtuais que dependem da inteligência artificial.

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