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Quais as principais soluções em Aprendizado de Máquina?

A utilização do Aprendizado de Máquina pelas empresas tem ajudado as empresas no alcance de metas e ganhos de produtividade. Isso porque esta tecnologia está diretamente associada com a capacidade de aprender padrões de forma similar aos humanos. Portanto, o seu potencial é imenso e pode ser aplicado em variados setores. 

Descubra algumas das principais soluções existentes hoje que usam Aprendizado de Máquina aqui neste conteúdo da Apollo Solutions.

O que é Aprendizado de Máquina?



Antes de conhecer algumas das suas aplicações, vamos entender um pouco qual é o conceito de Aprendizado de Máquina. O Machine Learning, traduzido como Aprendizado de Máquina, nada mais é do que um ramo da Inteligência Artificial e da ciência da computação. O seu foco é na construção de sistemas que aprendem e melhoram o desempenho, com base no uso de dados e algoritmos. Assim, é possível imitar a maneira como os humanos aprendem. 

Em resumo, o Aprendizado de Máquina é uma tecnologia que permite que os computadores executem tarefas rotineiras mais complexas sem que seja necessário fazer qualquer programação prévia. Por meio da utilização de métodos estatísticos, os algoritmos são treinados para fazer classificações e previsões. Eles também conseguem viabilizar a análise de grandes volumes de dados. Assim, são revelados insights importantes para nortear a tomada de decisões nos negócios. E vale ressaltar que isso é um processo constante, o que significa que os algoritmos não param de aprender e se aprimorar, conferindo cada vez mais precisão.

Tipos de Aprendizado de Máquina


O cientista de dados deve optar entre quatro tipos de Aprendizado de Máquina com base no tipo de dado que vai trabalhar para ver qual o melhor algoritmo a ser utilizado. Saiba mais sobre eles aqui:

Supervisionado: aqui são fornecidos algoritmos com dados de treinamento rotulados e definidas as variáveis desejadas para que o algoritmo avalie as correlações. Este tipo de Aprendizado de Máquina apresenta benefícios variados, como o aproveitamento de experiências anteriores para coletar dados ou produzir saídas, a otimização de critérios por meio da experiência e a solução de diversos problemas reais;

Não supervisionado: este envolve algoritmos que treinam em dados não rotulados. O algoritmo faz uma varredura nos conjuntos de dados à procura de qualquer conexão significativa. Os dados que os algoritmos treinam, bem como as previsões ou recomendações que eles produzem, são predeterminados. Este tipo é mais indicado para quem quer encontrar padrões nos dados; classificar dados sem rótulos e auxiliar no entendimento de dados brutos, por exemplo;

Semissupervisionado: aqui estão mesclados o supervisionado e o não supervisionado. É possível alimentar um algoritmo principalmente rotulado de dados de treinamento, mas o modelo é livre para explorar os dados por conta própria e desenvolver sua própria compreensão do conjunto de dados. A principal vantagem que ele apresenta é o fato de que possibilita a exploração de dados não rotulados para o aprendizado de máquina;

Por reforço: os profissionais de TI usam o aprendizado por reforço para ensinar uma máquina a concluir um processo de várias etapas para o qual existem regras claramente definidas. Entre os seus maiores benefícios estão a otimização de desempenho e a diminuição de sobrecarga. É bem utilizado em robótica, jogos e navegação.


Aplicações do Aprendizado de Máquina



O que não faltam são empresas que utilizam o Aprendizado de Máquina no seu dia a dia para processar grandes volumes de dados e extrair insights deles. A lista de setores que usam sistemas de Machine Learning é muito grande e variada. Serviços financeiros, operadoras de saúde, marketing e vendas, petróleo e gás, transportes e governos são apenas alguns exemplos. E como eles estão empregando o Aprendizado de Máquina?

Soluções antifraude

O Aprendizado de Máquina costuma ser usado para criar soluções que visam evitar fraudes mapeando padrões que indicam que o crime está ocorrendo, assim o setor financeiro da empresa consegue resolver o problema mais rapidamente;

Chatbots

Quem nunca falou com um assistente virtual de uma loja para solucionar um problema? 

Os chatbots funcionam com base no Aprendizado de Máquina e assim dão maior agilidade e eficiência na hora de atender os clientes. Tudo da maneira o mais natural possível;

Filtragem de emails

O Aprendizado de Máquina é empregado também por empresas para fazer a filtragem de emails de acordo com o conteúdo. Com base na análise de critérios pré-estabelecidos, é possível separar os emails que são importantes ou não;

Segmentação de clientes

Por meio desta tecnologia, as empresas conseguem fazer sistemas de recomendação a fim de prestar um atendimento personalizado e segmentar os clientes com base nos seus padrões de compra, gostos, interesses;

Entre outras aplicações. 


Quer saber agora como o uso do Aprendizado de Máquina pode impulsionar o seu negócio? Fale já com a Apollo Solutions! Por meio de algoritmos, nós te ajudamos a identificar padrões em dados massivos e fazer análises preditivas com machine learning e inteligência artificial. Clique aqui e converse com um dos nossos especialistas.

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