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11
Mar

Conheça as aplicações de Machine Learning e Deep Learning nas empresas

Devido à transformação digital, conceitos como Deep Learning e Machine Learning vêm ganhando cada vez mais espaço nas corporações. Para permitir implementações bem-sucedidas, as organizações devem primeiro reconhecer quais os problemas mais comuns ao ML e, em segundo lugar, garantir que os processos certos estejam em vigor.

Conheça as aplicações de Machine Learning e Deep Learning nas empresas

Imagem: Santo Digital

Machine Learning

O Aprendizado de Máquina (Machine Learning) é um subconjunto da Inteligência Artificial responsável por elaborar conjuntos de regras e sistemas capazes de analisar dados e, por meio de complexos cálculos e cruzamentos de informações, extrair aprendizados em altíssima velocidade. Enquanto que na inteligência artificial existem dois tipos de raciocínio (o indutivo, que extrai regras e padrões de grandes conjuntos de dados, e o dedutivo), o ML só se preocupa com o indutivo.

Exemplos de aplicações incluem filtros de spam, reconhecimento ótico de caracteres (OCR), processamento de linguagem natural, motores de busca, diagnósticos médicos, bioinformática, reconhecimento de fala e de escrita, visão computacional, locomoção de robôs, Chatbots, recomendações de produtos, carros autônomos e uma enorme variedade de outros sistemas, como Siri e Cortana.

Deep Learning

A Aprendizagem Profunda (Deep Learning) é um ramo do Machine Learning baseado em um conjunto de algoritmos que tentam modelar abstrações de alto nível de dados usando um grafo profundo com várias camadas de processamento, compostas de várias transformações lineares e não lineares.

A Deep Learning permite a um dispositivo pensar, aprender e agir como um ser humano, graças ao uso inteligente de sistemas de aprendizagem contínua e de redes neurais artificiais (algoritmos  interconectados que funcionam bem para tarefas como reconhecimento de padrões).

Um exemplo prático de seu uso ocorre nas ferramentas de reconhecimento de imagens, que podem identificar, por exemplo, imagens de tumores em exames de ressonância magnética.

As empresas podem usar essas previsões tornar melhores decisões em seus negócios. Então, como você pode aplicar esses conceitos em sua organização?

  1. Maior assertividade nas tomadas de decisões

Com tamanha variedade e volume de dados disponíveis atualmente, é possível analisar elementos complexos em grande escala e aprender com eles, além de criar algoritmos capazes de realizar previsões de cenários muito mais assertivas a uma velocidade inimaginável. Desse modo, torna-se fácil identificar se o lançamento de um produto será bem-sucedido ou prever qual será a demanda no próximo semestre com base na análise do histórico de vendas e levando em conta todas as variáveis possíveis.

  1. Aumento da produtividade

Automatizar processos é um aspecto positivo do Machine Learning, pois resulta em economia de tempo e recursos devido ao aumento da velocidade com que os problemas são identificados e corrigidos, os relatórios são analisados e as soluções são encontradas.

Ao fazer com que a equipe não gaste mais tempo nessas tarefas, você permite que os colaboradores se dediquem mais as suas habilidades. A produtividade da empresa aumentará sem a necessidade de ampliar o quadro de funcionários.

  1. Redução de custos

A Aprendizagem de Máquina também permite substituir os serviços oferecidos por fornecedores por soluções mais eficazes e econômicas. Um exemplo é o uso de sistemas capazes de analisar contratos e “traduzir” a linguagem jurídica para termos de mais fácil compreensão para o público, além de determinar algum item do contrato que esteja faltando ou que não deveria estar presente. Isso dispensa a necessidade de admitir um advogado, que muitas vezes seria contratado apenas para ler o documento.

À medida que a máquina aprofunda seus conhecimentos, é possível organizar os dados de maneira mais eficiente e, consequentemente, melhorar a experiência do cliente de forma mais assertiva, desde a aquisição até a coleta da opinião sobre o que foi adquirido.

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