Como as empresas se encontram em busca de estruturas de dados adequadas e acomodações dentro da transformação digital, o aprendizado de máquinas está no centro dessas soluções. O melhor envolvimento com os clientes e dentro de uma estrutura interna permite uma melhor análise através de uma infinidade de algoritmos que se adaptam com inteligência artificial e compreensão do comportamento humano. Vamos analisar mais de perto o que a aprendizagem de máquinas pode fazer para uma maior percepção e conjuntos de dados de qualquer tamanho.
O que é aprendizado de máquina?
Para um alto desempenho e uma melhor compreensão dos processos comerciais, a aprendizagem de máquinas, ou ML, tem sido considerada como a melhor opção para um modelo preditivo adequado. As a soluções de aprendizagem de máquinas utilizam algoritmos para encontrar padrões e tendências nessa informação. Os algoritmos de aprendizagem de máquinas estão por trás de quase todos os avanços e aplicações de inteligência artificial em uma variedade de locais. Estes algoritmos através da ciência de dados são projetados para reunir insights através da variedade de conjuntos de dados que podem estar no local, sendo trazidos para uma plataforma de nuvem para facilitar o acesso.
Cada uma destas plataformas de aprendizagem de máquinas traz dados de decisões diárias. Se você já viu recomendações da Netflix sobre o que observar, essa é na verdade uma das formas mais comuns que o ML está se tornando parte de sua vida diária. Através de algoritmos que monitoram padrões e tendências, a Netflix é capaz de usar a automação através dessas fontes de dados para determinar o que mais você pode gostar de observar. Você pode até ter notado isso em um site de mídia social onde eles recomendam quem seguir, ou quando você estiver usando um mecanismo de busca para encontrar o melhor link em tempo real para o que você está procurando.
Entendendo os Algoritmos ML
Os algoritmos de aprendizagem de máquinas se dividem em quatro categorias diferentes: supervisionado, não supervisionado, semi-supervisionado e reforço.
Um algoritmo de aprendizagem de máquina supervisionada é aplicado a novos dados com exemplos rotulados para prever resultados futuros. Isto começa com a análise de conjuntos de dados de treinamento conhecidos. O algoritmo de aprendizagem cria funções inferidas que tornam as previsões possíveis mesmo com todas as novas entradas de dados. Algoritmos ML sem supervisão entram em jogo quando a informação não é rotulada ou classificada de nenhuma forma. O aprendizado sem supervisão extrai inferências de conjuntos de dados, revelando estruturas ocultas que podem estar em dados não etiquetados. Esta poderia ser uma estrutura crucial para uma variedade de grandes dados.
Algoritmos ML semi-supervisionados seguem a linha do meio entre os dois primeiros tipos. A quantidade de dados não etiquetados é maior que a quantidade de dados etiquetados nestes casos. Este layout através de fornecedores de soluções leva os dados etiquetados para aprender essencialmente os não etiquetados. Os sistemas baseados em algoritmos semi-supervisionados são baseados na constante melhoria do nível de precisão do aprendizado. O reforço oferece um método de aprendizado onde a interação com o ambiente produz ações e descobre erros.
Benefícios do Aprendizado de Máquina
As plataformas de aprendizagem de máquinas vêm em uma variedade de casos de uso, desde o governo e a saúde até a educação e o marketing digital. Um dos maiores benefícios da tecnologia ML é a capacidade de prever melhor o comportamento do cliente. A análise dos padrões de compra dos consumidores ajuda as empresas a entenderem o caminho a seguir para as linhas de produtos e serviços. Estes padrões podem ser incrivelmente precisos, dependendo da entrada de dados e da configuração de uma plataforma de aprendizado de máquina para um padrão aderido. Com precisão sustentada na entrada de dados, as preferências corretas no lugar podem permitir a criação de uma linguagem natural para facilitar a compreensão de protocolos e fluxo de trabalho.
Esta validação dos dados pode levar a uma maior compreensão das experiências do usuário. Os modelos ML ajudam as empresas com esforços de personalização em um espaço de trabalho, implantando para uma maior satisfação do cliente e, essencialmente, para a repetição dos negócios. Se as organizações estiverem monitorando seus modelos de negócios por um longo período de tempo, a análise em tempo real se torna um ativo maior. Pense na aprendizagem de máquinas e inteligência artificial como a parceria mais forte a partir da qual você pode fornecer insights.
