Termos como Inteligência Artificial (IA) ou Machine Learning (ML), Aprendizagem de máquina são espalhados em conteúdos e conversas sem explicar o seu significado, dificultando a compreensão real do valor que as novas tecnologias podem trazer para as empresas. Neste artigo, vamos lhe apresentar de forma simples e objetiva o que é e como funciona o Machine Learning. 

Basicamente, o Machine Learning é um processo no qual os computadores reconhecem padrões baseados em dados e são capazes de realizar previsões sem a necessidade de atuação humana para isso. 

Da detecção de fraude de cartão de crédito à publicidade direcionada em redes sociais, o Machine Learning tem sido utilizado para tarefas que, anteriormente, eram empregadas por humanos, mas com a sua chegada podem ser automatizadas por meio de algoritmos que se baseiam em bancos de dados de informações.

O Machine learning é a aplicação de Inteligência Artificial para extrair padrões sem conhecimento prévio, na técnica na qual os algoritmos aprendem com os dados e fazem previsões sem serem programados. O ML imita o aprendizado humano e se torna preciso à medida que mais dados são coletados e analisados em seu banco de dados.

É comum escutar que o Machine Learning e a Inteligência artificial são iguais. Apesar das semelhanças, eles não são idênticos. O Machine Learning é categorizado como um subconjunto da IA.

Como as empresas têm utilizado o Machine Learning no dia a dia?

Antes de apresentar uma explicação de como o Machine Learning  é utilizado nos negócios e  como funciona sua operação, é necessário, primeiramente, compreender como o algoritmo funciona.  Vamos detalhar abaixo as quatros etapas da operação: 

1º Etapa: Associação

O programa identifica uma conexão estatística entre duas ações, o que dá uma probabilidade dependendo da frequência com que essas ações ocorrem. Por exemplo, um cliente que compra um produto alimentício de uma categoria específica (X) provavelmente também compraria da categoria Y. Como esse resultado, podemos recomendar a categoria Y aos consumidores que compram da categoria X, pois há 50% de chance, por exemplo,  deles se interessarem por isso.

2º Etapa: Classificação

Para o Machine Learning gerar previsões, os sistemas precisam ser ajustados a um modelo de dados coletados. Como exemplo, vamos supor que queremos categorizar os consumidores por meio de nível de satisfação através dos seus sentimentos (feliz, neutro ou insatisfeito). Ao compilar todas as informações que temos dos clientes e criar uma regra para enquadrá-lo  em uma das categorias, em seguida, com base nas informações o algoritmo poderá classificar os novos consumidores de acordo com o nível de satisfação. 

3º Etapa:  Aprendizagem Supervisionada e não supervisionada

A aprendizagem supervisionada utiliza um conjunto de treinamento para educar os modelos usando dados que já estão rotulados ou marcados com a resposta correta. Os algoritmos podem ser treinados para categorizar corretamente os dados ou prever resultados. Como resultado, a aprendizagem supervisionada permite que as empresas resolvam problemas do mundo real em escala, como separar o spam do seu e-mail. 

A aprendizagem não supervisionada, avalia e agrupa dados não rotulados, encontrando informações por conta própria. Esses algoritmos descobrem automaticamente padrões ocultos ou agrupamentos de dados. Comparado à aprendizagem supervisionada, os algoritmos de aprendizado não supervisionado podem lidar com problemas mais complicados.

4º Etapa: Aprendizado por Reforço

Tem como objetivo treinar os modelos de aprendizado por computador para realizarem escolhas. O computador resolve problemas por tentativa e erro, e pode ser recompensado ou punido para realizar o que o programador desejar. Após uma série de tentativas aleatórias, o computador deve determinar a melhor forma de realizar a tarefa para maximizar a recompensa. Atualmente, o aprendizado por reforço é a melhor maneira de inspirar a criatividade de uma máquina.

Exemplos de utilização Machine Learning nos negócios

  • Ajuda na tomada de decisões

O aprendizado de máquina pode ajudar as empresas a converterem os seus dados em insights. O Machine Learning lhe concede avaliações mais abrangentes onde podem avaliar informações e executar diversos cenários potenciais no tamanho e velocidade necessários para tomar o melhor curso de ação, sendo assim, ajudar aos seus usuários a realizarem e tomarem melhores decisões.

  • Chat Bot

Alguns exemplos de Chat bots conhecido popularmente são Alexa, Siri e Google Assistente que são modernos acessíveis a grande maioria dos usuários de smartphones. Eles reagem às solicitações dos usuários através de interações por meio da detecção de uso de palavras-chaves.  

  • Precificação

Com uso de dados históricos de preços e outros conjuntos de dados, as empresas podem utilizar o  Machine Learning para certas condições de precificação de serviços.  Esse método de precificação é visto com mais frequência no setor de transporte, como preços de pico no Uber ou de passagens aéreas. O Insight do Machine Learning ajuda as empresas a precificar dinamicamente com base em determinados fatores. 

As soluções de Machine Learning continuarão a integrar mudanças nas operações fundamentais das empresas e se tornarão cada vez mais comuns em nossas vidas cotidianas.

Auto Machine Learning (AutoML) – Aprendizado de máquina automatizado

O AutoML simplifica a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para atividades do mundo real. Com o AutoML, qualquer pessoa pode usar modelos e métodos sofisticados de aprendizado de máquina sem conhecimento prévio. O AutoML pode automatizar as seguintes etapas do desenvolvimento do modelo de aprendizado de máquina:

  • Melhorar a qualidade dos dados, converter dados não estruturados em dados estruturados;
  • Automatizar recursos usando técnicas de aprendizado de máquina para recursos mais flexíveis;
  • Extrair características de vários conjuntos de dados para melhorar os resultados e diminuir o tamanho do processamento de dados;
  • Algoritmo automático e seleção de hiperparâmetros e entre outros.

Realizar escolhas baseadas em dados é essencial para conduzir as operações da empresa com sucesso. No entanto, com palavras-chave, como “aprendizado de máquina” constantemente circulando em conteúdo relacionado ao setor, pode ser difícil estar informado sobre as mais novas técnicas analíticas que podem ajudar nessas escolhas.

Compreendendo o que é Auto Machine Learning e os benefícios do Qlik AutoML

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By |maio 16th, 2022|Categories: Machine Learning, Qlik|Tags: , , |Comentários desativados em Compreendendo o que é Auto Machine Learning e os benefícios do Qlik AutoML

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