Tudo o que você precisa saber sobre Machine Learning

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O Machine Learning e o vasto mundo da Inteligência Artificial (IA) deixaram de ser tema de ficção científica.

Eles estão aí e muitas empresas já aproveitam suas vantagens.

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Uma nova categoria de software capaz de aprender sem programação explícita, o Machine Learning (e a aprendizagem profunda) pode acessar, analisar e encontrar padrões em Big Data, muito além da capacidade humana. As vantagens comerciais são gigantescas e esse mercado deverá valer 47 bilhões de dólares em 2020.

Introdução ao Machine Learning

Inteligência Artificial, Aprendizagem Profunda e Machine Learning são utilizados com frequência como sinônimos, mas não têm o mesmo significado.

Em resumo, IA é o conceito mais amplo de máquinas capazes de agir com inteligência. Aprendizagem Profunda e Machine Learning são subcampos de IA, que se baseiam na ideia de que máquinas podem aprender tudo sozinhas, se tiverem acesso a grandes volumes de dados.

Continue a leitura para saber mais sobre Aprendizagem Profunda e Machine Learning, além de outros termos importantes.

O que é Machine Learning?

Qual é a definição mais simples de Machine Learning? Ato de ensinar computadores a detectar padrões e criar conexões pela exibição de enormes volumes de dados.

Em vez de programar o software para concluir uma tarefa específica, a máquina usa Big Data e algoritmos sofisticados para aprender sozinha a executar a tarefa.

O Machine Learning permite que aplicativos “pensem” e façam determinações ou previsões independentes – indo além da capacidade da análise preditiva e das funções analíticas de Big Data e muitas vezes do próprio ser humano. Um exemplo popular do Machine Learning é o mecanismo de recomendação de produtos nos ambientes de varejo online.

O que é Aprendizagem Profunda?

Aprendizagem Profunda, também conhecida como Computação Cognitiva, é uma forma avançada de aprendizado de máquina.

Ela utiliza redes neurais multicamadas (profundas) para simular o processo de pensamento humano.

Essas redes são formadas por pequenos nós computacionais que imitam sinapses do cérebro humano. Usando conjuntos de dados e algoritmos sofisticados, as máquinas podem resolver problemas complexos não lineares. A Aprendizagem Profunda é responsável por avanços como o reconhecimento de fala e imagem, além do processamento de linguagem natural. Exemplos populares de Aprendizagem Profunda incluem:

  • Software de reconhecimento facial
  • Veículos de condução automática
  • Dispositivos inteligentes de automação residencial
  • Aprendizado supervisionado X não supervisionado

As máquinas podem “aprender” de três maneiras principais:

  • Aprendizado Supervisionado – nessa abordagem, entrada e saída são rotuladas por ser humano, para que o modelo descubra as regras de conexão.
  • Aprendizado Semi-Supervisionado (ou por reforço) – a máquina é
    recompensada ou penalizada por ações tomadas com base em tentativa e erro e o algoritmo se ajusta de acordo.
  • Aprendizado Não-Supervisionado – os algoritmos devem descobrir sozinhos os padrões nos dados (que às vezes estão em clusters).

Independente do tipo de treinamento adotado, a máquina é capaz de aprender sozinha a partir dos dados, absorvendo com o tempo novos comportamentos e funções. O resultado é um modelo que pode ser usado para prever resultados com base em dados e que é treinado regularmente para manter a precisão.

Por que o Machine Learning está avançando com tanta rapidez?

Apesar de não ser um conceito novo, o Machine Learning ganhou um novo impulso recentemente. Por quê? O custo de capacidade de processamento e armazenamento está mais acessível do que nunca e a explosão de Big Data de várias fontes – como texto, imagens e dispositivos de IoT – facilita o “treinamento” e o Machine Learning.

Benefícios do Machine Learning

Decisões mais rápidas

O Machine Learning automatiza e prioriza processos decisórios – para você obter os melhores resultados com mais rapidez. Por exemplo, em conjunto com a Internet das Coisas, ele pode ajudá-lo a decidir o que consertar primeiro em sua fábrica.

Adaptabilidade

Seus dados são constantemente atualizados, isso significa que os modelos de Machine Learning também serão bem mais rápidos do que um ser humano conseguiria desenvolver. Isso permite que você descubra e processe novos insights com agilidade para se adaptar a ambientes de negócios dinâmicos.

Inovação e crescimento

Um “negócio algorítmico” usa algoritmos avançados para promover automação de processos e tomas decisões melhores. Essa mudança pode acelerar a coleta de conhecimento em geral e preparar o caminho para inovação em modelos de negócios, produtos e serviços.

Insights únicos

Uma das aplicações mais incríveis do Machine Learning é entender padrões de Big Data de um modo atualmente impossível para humanos – e gerar ações concretas. Por exemplo, ele pode prever potenciais oportunidades de venda e recomendar ações para fechar negócios.

Aceleração de negócios

Com processos de negócios auxiliados por máquina e fluxos de trabalho mais rápidos, você otimiza suas operações empresariais e ofertas de produtos e serviços, para fazer e vender mais, reduzindo custos de back-office e TCO.

Melhores resultados

IA e Machine Learning ajudam a eliminar erros humanos, melhorar a qualidade de resultados e reforçar a segurança cibernética – requisito obrigatório para serviços financeiros e outras empresas que precisam proteger informações confidenciais e cumprir normas.

Casos de uso de Machine Learning

Os exemplos mais populares de Machine Learning em uso são aplicativos de consumo como mecanismos de recomendação e dispositivos inteligentes. Mas a tecnologia também é muito promissora para casos de uso Business-to-Business (B2B). Há duas áreas principais onde acreditamos que a tecnologia terá grande destaque:

  • Processos de negócios inteligentes

O Machine Learning transforma os tradicionais processos baseados em regras em processos inteligentes capazes de descobrir novos padrões em grandes conjuntos de dados não estruturados e fazer previsões estratégicas, por conta própria. Ele também pode assumir tarefas repetitivas, como verificar faturas e despesas de viagens.

  • Assistentes digitais e bots

Avanços na tecnologia de IA sugerem que algoritmos autodidatas poderão em breve chegar às suas próprias conclusões dentro de certos parâmetros e desenvolver comportamentos sensíveis ao contexto. Os dispositivos serão capazes de agendar reuniões, traduzir documentos e assumir tarefas empresariais de rotina.

Perguntas frequentes sobre Machine Learning

Como garantir resultados precisos?

Falsos positivos e preferências em Machine Learning são questões a serem observadas – mas elas têm soluções relativamente simples. Para facilitar a precisão do Machine Learning:

Comece com conjuntos de dados depurados e certifique-se de que os dados de entrada sejam rotulados e categorizados corretamente para minimizar falsos positivos.

Considere potenciais preferências inerentes a seus dados – se entra lixo, sai lixo. Faça perguntas e crie processos para avaliar algoritmos e evitar que isso aconteça.

Use o método de treinamento de algoritmo correto para seu objetivo (por exemplo, supervisionado para prever o preço de venda de uma casa a partir de variáveis conhecidas).

Complete todo o treinamento de Machine Learning para melhorar os resultados da aprendizagem.

É possível confiar nas decisões de máquinas?

A ideia de máquinas assumindo o controle de nossas vidas e meios de subsistência foi tema de filmes incríveis, mas a realidade é bem menos dramática. Isso não significa que devemos confiar cegamente nos resultados produzidos pelo processo de Machine Learning. Veja como manter a IA nos trilhos para produzir resultados confiáveis:

  • Conduza uma prova de conceito para ter confiança nas decisões que estão sendo tomadas
  • Supervisione processos e resultados e faça ajustes quando necessário
  • Ajuste níveis de confiança, aplicando regras de negócios a algoritmos
  • Inclua mecanismos de feedback em seu processo de treinamento de Machine Learning
Como preparar nossos dados?

O acesso a grandes conjuntos de dados e machine learning caminham lado a lado – portanto, minimizar silos de informação é uma importante etapa inicial:

  • Integre os dados empresariais – fornecedores, parceiros, clientes e muito mais – para oferecer aos algoritmos acesso completo a tudo o que é relevante
  • Envolva o diretor de dados no processo de Machine Learning
  • Avalie o uso de uma plataforma na nuvem capaz de processar grandes volumes de dados integrados de diferentes fontes
Qual será o papel do Machine Learning no ambiente de trabalho?

O Machine Learning já está sendo recebido em escritórios ao redor do mundo. Seu papel? Auxiliar pessoas nas tarefas de rotina.

Avanços na tecnologia de Machine Learning estão revelando inúmeros cenários, oportunidades e modelos de negócios novos que:

  • Resultam em empregos com remunerações mais altas e ênfase em criatividade, resolução de problemas e trabalho de conhecimento
  • Automatizam tarefas repetitivas e entediantes para tornar o trabalho mais interessante (e divertido!)
  • Sempre permitem que as pessoas mantenham o controle sobre as tarefas e prioridades mais estratégicas
Preciso de habilidades especiais para usar Machine Learning?

Antigamente, usar machine learning demandava capacidades especiais: analistas quantitativos treinados na linguagem e nos métodos e “tradutores” capazes de conectar disciplinas de dados, Machine Learning e processo decisório para reformular resultados complexos em insights executáveis.

O cenário deixou de ser assim. Hoje, modernos aplicativos de negócios assumiram o papel dos cientistas de dados. Eles contam com interfaces intuitivas e tecnologia integrada de AI que permite aos usuários de negócios colher as recompensas do Machine Learning – sem extensivos treinamentos e muitas vezes apenas com o acionamento de alguns botões.

E quanto ao ROI?

Apesar de o Machine Learning em aplicativos B2B ainda estar em fase inicial, as empresas já o utilizam para automatizar transações, detectar fraudes, promover pesquisas médicas e economizar tempo e dinheiro.

Já com a integração de IA em plataformas e aplicativos na nuvem, não é necessário investir em uma compilação personalizada para começar a aproveitar os benefícios.

 

Fonte: SPS Consultoria

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