Aprendizado de máquina e o futuro dos negócios - Futuro dos Negócios
A tecnologia já chegou a diferentes aspectos de uma empresa, desde encontrar padrões de dados até detectar anomalias e fazer recomendações.
ML ajuda as organizações a obter uma vantagem competitiva processando uma quantidade volumosa de dados e aplicando cálculos complexos.
Com ML, as empresas podem desenvolver melhores aplicativos de acordo com os requisitos de negócios. A rápida evolução de novas técnicas nos últimos anos expandiu ainda mais o ML para possibilidades quase ilimitadas.
As indústrias que dependem de grandes volumes de dados estão aproveitando significativamente as técnicas de aprendizado de máquina para processar seus dados, criar modelos, criar estratégias e planejar.
Embora a implementação da aplicação eficaz de ML permita que as empresas cresçam, obtenham vantagem competitiva e se preparem para o futuro, existem algumas questões práticas importantes de seu uso e implicações de negócio que as organizações devem considerar.
Qualidade de dados e ruído
Como o aprendizado de máquina depende significativamente de dados, a ocorrência de dados ruidosos pode afetar consideravelmente qualquer previsão de informações. Geralmente, os dados de um conjunto de dados carregam informações estranhas e sem sentido que podem afetar significativamente a análise de dados, clustering e análise de associação. A falta de dados de qualidade também pode restringir os recursos da construção de modelos de aprendizado de máquina (Machine Learning – ML). Para lidar com dados de qualidade, ruídos e vieses, as empresas precisam aplicar estratégias de aprendizado de máquina melhores e eficazes por meio da limpeza de dados e do processamento geral dos dados.
Não há dúvida de que o desenvolvimento de ML tornou possível aprender diretamente com os dados e não com o conhecimento humano, com uma forte ênfase na precisão. No entanto, a falta de capacidade de explicar ou apresentar dados em termos compreensíveis para um humano, geralmente chamado de interpretabilidade, é um dos maiores problemas no aprendizado de máquina. A introdução de possíveis vieses nos dados também levou a questões éticas e legais nos modelos de ML. Os níveis de interpretabilidade no campo de aprendizado de máquina e algoritmos podem variar significativamente. Alguns métodos são compatíveis com humanos, pois são altamente interpretáveis, enquanto outros são muito complexos para serem apreendidos, portanto, requerem métodos desenvolvidos localmente (ad-hoc) para obter uma interpretação.
No contexto de ML supervisionado, um conjunto de dados desequilibrado geralmente envolve duas ou mais classes. Há um desequilíbrio entre os rótulos nos dados de treinamento em vários conjuntos de dados do mundo real.
Esse desequilíbrio em um conjunto de dados tem o potencial de afetar a escolha da aprendizagem, o processo de seleção de algoritmos, a avaliação e a verificação do modelo. Os modelos podem até sofrer grandes vieses, e o aprendizado não será eficaz se as técnicas corretas não forem empregadas adequadamente.
Os algoritmos de ML podem gerar classificadores insuficientes quando confrontados com conjuntos de dados desequilibrados. Ao tentar resolver determinados desafios de negócios com eles, os classificadores produzidos pelos algoritmos ML padrão podem não fornecer resultados precisos.
Portanto, lidar com conjuntos de dados desequilibrados requer estratégias como aprimorar algoritmos de classificação ou equilibrar classes nos dados de treinamento antes de fornecer os dados como entrada para algoritmos de ML.
A inteligência artificial é apenas uma ferramenta a serviço da inteligência humana, seja no quotidiano da vida dos Apps em dispositivos móveis, seja na tomada de decisões operacionais, ou de suporte a decisões táticas e até mesmo estratégicas de negócios. Porém o uso de algoritmos de machine learning que incluem deep learning, dependem de treinamento via grande quantidade de dados, bem como da qualidade de tais dados, que devem estar livres de ruídos e vieses.