O aprendizado de máquinas, um subconjunto de inteligência artificial, está inovando os negócios em todos os setores. O aprendizado de máquinas (ML) permite que os sistemas de computador executem algoritmos de aprendizado para compreender conjuntos de dados e executar tarefas específicas. Os algoritmos de aprendizagem de máquinas permitem que os sistemas de computador aprendam de forma autônoma sem a necessidade de intervenção humana. O campo da aprendizagem de máquinas está inovando em mineração de dados, interpretação, implantação e compartilhamento de grandes quantidades de informação. O ML oferece às organizações melhor sucesso nos resultados comerciais com percepções mais profundas e previsões mais precisas do que a inteligência humana é capaz de fazer.
As empresas aproveitam a aprendizagem da máquina para processar as grandes quantidades de grandes dados recebidos diariamente. Os algoritmos aprendem com os dados de treinamento, o que significa que eles podem fazer previsões mais precisas e executar melhor tarefas específicas de forma autônoma ao longo do tempo.
Os sistemas de IA são capazes de planejar, aprender, raciocinar, resolver problemas, perceber e manipular. Você pode encontrar aplicações de algoritmos de aprendizagem de máquinas diariamente. Os sistemas de recomendação em sites de streaming, motores de busca, recomendações de amigos e interesses na mídia social, aparelhos domésticos inteligentes, dispositivos GPS e assistentes virtuais, todos utilizam a aprendizagem de máquinas. Dependendo do modelo de aprendizagem da máquina, os algoritmos de aprendizagem utilizam uma pequena quantidade de dados rotulados ou não rotulados para entender como transformar as entradas nas saídas corretas.
A aprendizagem de máquinas é capaz de reconhecer padrões, detectar anomalias, mineração de dados, representação do conhecimento, nova otimização de dados, obter insights e fazer previsões precisas sem preconceitos. A adoção das inovações do aprendizado de máquinas ajuda a prever melhor o comportamento do cliente e resulta em precisão sustentada na entrada de dados, a descoberta de leads de vendas em experiências do usuário e uma vantagem competitiva.
Dentro do campo da aprendizagem de máquinas está o aprendizado profundo. Este subconjunto do ML depende de redes neurais para se engajar em raciocínios não lineares. Os algoritmos de aprendizagem profunda são capazes de executar funções mais avançadas porque podem analisar mais fatores ao mesmo tempo do que os típicos algoritmos de aprendizagem de máquinas. Uma vez que um modelo de aprendizagem de máquina captura uma certa quantidade de dados, ele se torna plausível em sua capacidade de melhorar. As redes neurais profundas melhoram continuamente à medida que processam mais dados. Os modelos de aprendizagem profunda são mais escaláveis, complexos e independentes do que os modelos ML.
A inteligência artificial é uma ferramenta comercial de apoio capaz de processar e analisar grandes conjuntos de dados com mais rapidez e eficiência do que os atores humanos. O software de IA é capaz de fazer sentido a partir de grandes dados e transmiti-los de uma forma que possa ser facilmente compreendida e aplicada. O reconhecimento de padrões, a detecção de anomalias e a otimização de dados melhoram a inteligência empresarial e ajudam nas decisões comerciais. O aprendizado de máquinas é capaz de tomar decisões independentes e agir em situações específicas sem a necessidade de intervenção humana.
A IA tem inúmeras aplicações dentro de uma empresa. Ela pode ajudar os visitantes a navegar em um complexo comercial, monitorar equipamentos de fabricação e prever as necessidades de manutenção, e prever um aumento na demanda do consumidor e a necessidade de monitorar o inventário. Enquanto a inteligência artificial e a aprendizagem de máquinas estão abrindo o caminho para inovações de processo, elas não substituirão uma força de trabalho humana. Ser capaz de processar, interpretar, compreender e agir de acordo com as percepções encontradas nos grandes dados é fundamental para a escalabilidade e a manutenção de uma vantagem competitiva. A ML oferece inteligência em tempo real para tomadas de decisão não tendenciosas e previsões futuras sobre a saúde dos mercados nos próximos anos.
O aprendizado de máquinas e técnicas de ciência de dados oferecem enormes benefícios em todas as facetas da vida cotidiana. A capacidade de interpretar o comportamento do consumidor e de atender às suas necessidades resulta em uma experiência mais personalizada para o usuário. Resultados mais precisos e insights oferecidos pelos mecanismos de busca resultam em uma melhor experiência de busca. Os cientistas de dados podem gastar menos tempo preparando os dados para processamento à medida que a aprendizagem da máquina aprende a executar tarefas específicas. A inteligência artificial e a aprendizagem de máquinas estão mudando a forma de negócios e o desenvolvimento de novas tecnologias.
