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Machine Learning: o que essa solução pode fazer pela sua empresa?
Se antes era tema para filmes de ficção científica, hoje o Machine Learning ou aprendizado de máquina é uma realidade e se torna cada vez mais indispensável para o funcionamento do seu negócio.
O grupo de pesquisa TI global IDC prevê que até 2020 cerca de 47 bilhões de dólares da receita mundial do mercado de soluções cognitivas serão destinados a gastos com Inteligência Artificial (AI) e Machine Learning.
Agora, o sistema da sua máquina pode utilizar algoritmos para aprender baseando-se em experiências com dados. Através de erros e acertos, ele vai melhorar o desempenho de trabalho, adquirir capacidade para resolver problemas de seus usuários e tomar decisões sem a necessidade de interferência humana.
Mas a questão é: quais benefícios esse investimento pode trazer para a sua empresa? Continue lendo o nosso texto e conheça mais sobre a tecnologia e as soluções que ela é capaz de oferecer para o seu negócio.
Estamos na era do Big Data. Dados estruturados e não estruturados são gerados rapidamente. Essas informações, quando bem separadas e utilizadas, podem trazer inúmeros benefícios para a otimização do processo de trabalho, melhorias no atendimento ao cliente, inovação de produtos, fechamento de vendas e tomada de decisões.
É dever da equipe de TI filtrar o que é ou não relevante para o negócio da sua empresa. O problema é que fazer esse trabalho manualmente pode ser uma tarefa extremamente difícil. O Machine Learning aparece para criar modelos e melhorar esse processo. A solução será responsável por criar sistemas capazes de explorar, aprender com as informações e realizar tarefas sozinho.
A partir de padrões e previsões, o Machine Learning aprende a executar funções através de dados. A diferença dessa solução para o sistema comum é que ele não será programado para aquela atividade específica. Ele aprende e melhora através da experiência com o algoritmo.
Essa automatização analítica desempenha diversas funções da nossa atualidade, como reconhecimento de voz, anti-spam, carros que trafegam sem a necessidade de um motorista, filtragem de tags de redes sociais, reconhecimento de face, geladeiras inteligentes e outros.
Quais são os métodos tradicionais da ferramenta?
Você pode aplicar o Machine Learning através de alguns métodos tradicionais. São eles:
Aprendizado supervisionado: aproximadamente 70% da aplicação do modelo de inteligência artificial utiliza esse método. Nele, o sistema funciona a partir de um grupo de informações pré-definido para a máquina trabalhar.
Os resultados já são esperados, já que os dados característicos dominantes permitem prever comportamentos. Esse método é muito utilizado para barrar e-mail spam e fraudes de bancos, por exemplo.
Dentro do aprendizado supervisionado, existem diversas categorias de aplicação. Uma delas é a de classificação, que permite ao sistema dar respostas como "sim" ou "não". Também tem o sistema de regressão, que oferece autonomia para máquina responder questões como "quanto custa".
Aprendizado não supervisionado: Esse algoritmo não recebe nenhum dado rotulado. Pelo contrário, é o próprio sistema que vai descobrir as semelhanças entre as informações apresentadas e juntá-las para estabelecer padrões de funcionamento.
Nesse caso, a máquina vai trabalhar com o processo de clusterização, ou seja, agrupar dados parecidos. Por conta própria, ela planeja critérios para separar as informações de acordo com suas características.
Aprendizado semi-supervisionado: O aprendizado semi-supervisionado está entre os dois itens anteriores. Muitas vezes, somente os dados rotulados não são representativos o suficiente para a máquina obter um padrão de trabalho. Nesse método, a máquina aprende a partir de dados rotulados e não rotulados.
Aprendizado por reforço: essa abordagem permite que a máquina experimente ações e cometa acertos e erros, assim, ela vai aprender com recompensas e punições. Quanto mais experiências ela tiver com os dados, melhor será o seu desempenho.
5 vantagens que a solução pode trazer para sua empresa
1 – Personificação de serviço
O sistema observa a interação do usuário com a marca e, a partir disso, consegue perceber padrões e personalizar o seu produto. Dois bons exemplos são a plataforma de streaming da Netflix, que sugere categorias de filmes/ séries a partir do que você pesquisa, e também o YouTube, que utiliza a mesma técnica para sugerir vídeos.
2 – Prevenção de crimes digitais
Ao analisar o processo de transações financeiras, o sistema consegue identificar padrões e ações que são normais naquela atividade. Por isso, sempre que algo sair fora do comum, ele poderá apontar e prevenir uma possível fraude.
Empresas de cartão de crédito, por exemplo, monitoram onde o consumidor tem costume de comprar. Quando a compra é realizada em um lugar fora do hábito, muitas vezes ela não consegue ser efetuada porque o cartão bloqueia a ação.
3 – Controle da exposição da marca
O Machine Learning oferece a oportunidade de vasculhar e acompanhar o quanto e em quais canais de comunicação a sua marca está vinculada. A partir disso você pode perceber se são informações positivas para a imagem da empresa e usar ao seu favor, ou se são negativas e você precisa tomar alguma decisão a respeito.
4 – Economia com despesas
Quando a sua máquina consegue aprender, ela automatiza diversas tarefas que seriam feitas por um funcionário humano e que também precisaria de equipamentos para poder trabalhar.
Os chatbots são um exemplo dessa modalidade, já que, através de dados previamente estudados, conseguem atender ao cliente e resolver as suas demandas, sem a necessidade de interferência humana.
5 – Rapidez na tomada de decisões
O Machine Learning funciona através de padrões. Ela reconhece comportamentos repetitivos e se baseia nisso para executar as suas tarefas. Por isso, quando você consegue "prever" o futuro após uma análise de dados bem elaborada, fica mais fácil tomar decisões.
As empresas estão em busca de soluções para melhorar o desempenho do trabalho e ganhar vantagens competitivas. O Machine Learning é uma tendência e veio para facilitar essa jornada. Por isso, deve ser considerada na hora de planejar estratégias com a sua equipe de TI.
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