Você com certeza já viu o teclado do seu smartphone sugerir palavras para completar a sua frase ou sugestões do mecanismo de busca que acertaram em cheio o que você ia pesquisar. Tudo isso é o conceito por trás do Machine Learning.
O Machine Learning é uma área da Inteligência Artificial que busca a automação da tomada de decisão. Sua finalidade é fazer com que sistemas detectem automaticamente padrões nos dados e assim aprendam a executar determinadas tarefas como recomendar filmes para um perfil de clientes ou se tornar um campeão de xadrez. Mas vamos com calma: como se relacionam Machine Learning e a Inteligência Artificial?
A ideia da IA é fazer com que as máquinas “pensem” como nós humanos, de forma a simular ações humanas, como percepção, interação com o ambiente, aprendizado e etc. Já o Machine Learning é um campo da IA que dá a capacidade de máquinas aprenderem sem serem explicitamente programas. Esse aprendizado ocorre com suporte de um conjunto de métodos que são capazes de identificar padrões complexos a partir de uma grande quantidade de dados.
Você pode gostar:
Realidades Virtual e Aumentada: conheça as tendências
O Machine Learning é um grande aliado das empresas: a tecnologia do aprendizado de máquina extrai informações significativas de dados brutos e fornece resultados precisos que ajudam a resolver problemas complexos.
Além disso, o Machine Learning permite que as organizações transformem uma vasta quantidade de dados brutos em conhecimento e inteligência acionável, que podem ser integradas aos processos de negócios e até às atividades operacionais do dia a dia, para responder às mudanças de demanda no mercado.
Seus algoritmos também ajudam a monitorar o comportamento da rede em busca de anomalias em tempo real, aprimorando a segurança e o desempenho da rede. Assim, em casos de ameaças à cibersegurança e intrusões, medidas são executadas automaticamente.
Onde o Machine Learning pode ser aplicado?
O Machine Learning por sua vez pode ser dividido em três tipos de aprendizado distintos: Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não-Supervisionado e Aprendizado por Reforço. A aplicação mais comum no cotidiano das empresas é a análise preditiva, oriunda do Aprendizado Supervisionado, que utiliza o histórico do banco de dados para realizar previsões e recomendações para eventos futuros. Dessa forma o Machine Learning oferece insumos para a tomada de decisão de condutas médicas, auxilia o gerenciamento de estoques e cadeias de suprimento ao realizar predições sobre oferta e demanda, e pode fazer recomendações personalizadas para e-commerce e plataformas de mídia social.
Além disso, ele pode ser utilizado também para reconhecimento de imagens, reconhecimento de voz e chatbots, cálculo de rotas, gestão de carteiras de investimento no mercado financeiro, classificação de e-mails, pesquisas de mercado, identificação de fraudes e inúmeros outros campos de aplicação.
O Machine Learning é um aliado perfeito para insights mais profundos e aumento da eficiência da empresa, revolucionando processos e eliminando o erro humano, fornecendo resultados precisos e alavancando sua corporação!
Mais tarde, quando você acessar o Spotify ou a Netflix, você já sabe como são feitas as sugestões do seu interesse!
Gostou?! Para saber mais sobre Machine Learning e muitos outros assuntos, continue acompanhando nosso blog!
Como a IA e automação estão transformando a gestão jurídica no dia a dia
Por: Time SIS
Descubra como a inteligência artificial, automação e RPA estão simplificando a rotina dos profissionais do setor jurídico, permitindo um foco maior em pessoas e resultados.