O que é machine learning?

O software de suporte ao cliente da Zendesk é fácil de usar e oferece uma melhor experiência de atendimento. Se, por exemplo, realiza buscas online sobre “pacotes de viagens”, é certo que, em algum momento, ele receberá anúncios de empresas especializadas nesse nicho – seja pelas redes sociais, e-mail, entre outros canais online. Outro exemplo de aplicação do machine learning é no aprimoramento dos processos de recrutamento e seleção de talentos nas empresas. Os sistemas antifraude usam learn machine para detectar e combater suspeitos, evitando problemas e garantindo a segurança de clientes e empresas digitais e físicas.

Para obter sucesso em nível empresarial, o machine learning precisa fazer parte de uma plataforma abrangente que ajuda as organizações a simplificar as operações e implementar modelos em escala. A solução certa permitirá que as organizações centralizem todo o trabalho da ciência de dados em uma plataforma colaborativa e acelerem o uso e o gerenciamento de ferramentas, estruturas e infraestrutura de código aberto. Por exemplo, a manutenção preditiva pode permitir que fabricantes, empresas de energia e outros setores aproveitem a iniciativa e garantam que suas operações permaneçam confiáveis ​​e otimizadas.

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Então esse é o caso de uma venda muito importante, porque ele vai conquistar um cliente no long time velho, por um tempo de vida muito grande, então vale tudo nessa hora. Tem um desses sites muito grandes de e-commerce americano, que há alguns anos, começou a rodar esses algoritmos para tentar descobrir o que as pessoas vão comprar num futuro muito próximo. Para entender melhor os desafios e oportunidades do Machine Learning, inscreva-se no curso de extensão em Análise de Big Data via Machine Learning e Inteligência Artificial da FIA Business School. Então, em vez de lamentar esse cenário e encará-lo como uma “desumanização” das empresas, pense de outra maneira. Você até pode não ser a pessoa responsável por desenvolvê-los, mas conseguirá reconhecer as brechas, os pontos em que a empresa tem o potencial para se tornar mais eficiente com o Machine Learning. A cada minuto que passa, o mundo fica mais tecnológico, e as novidades são adotadas primeiro em empresas inovadoras, que enxergam suas vantagens competitivas.

Essa abordagem não apenas maximiza a produtividade, aumenta o desempenho dos ativos, o tempo de atividade e a longevidade. Ela também pode minimizar o risco do funcionário, diminuir a responsabilidade e melhorar a conformidade com as regulamentações. Esses resultados são fundamentais para o desenvolvimento de uma estratégia de retenção algorítmica. Ao iniciar o machine learning, os desenvolvedores confiarão no conhecimento de estatística, na probabilidade e no cálculo para criar modelos que aprendem ao longo do tempo de forma mais bem-sucedida. Com habilidades focadas nessas áreas, os desenvolvedores não devem ter problemas para aprender a usar as ferramentas que muitos outros desenvolvedores usam para treinar algoritmos de ML modernos. Os desenvolvedores também podem decidir se seus algoritmos serão supervisionados ou não.

Para que serve machine learning? Onde pode ser utilizado?

No entanto, deve-se conscientizar os profissionais de que os sistemas servirão como aliados deles na rotina de trabalho. A intenção é otimizar o dia a dia da operação e garantir maior produtividade para a equipe. Por exemplo, o sistema de um banco pode emitir alertas via aplicativo para os correntistas quando detectar uma compra que foge do padrão de consumo do usuário.

E é por isso que a inteligência artificial e o Machine Learning estão presentes nos carros autônomos desenvolvidos por Google, Tesla e Uber. Por enquanto, falamos principalmente na indústria, com a automação e a otimização permitindo às máquinas produzirem mais, de maneira mais veloz, eficiente e inteligente. Com menos mão de obra humana e maior capacidade de prever riscos, o Machine Learning também melhora a segurança do trabalho, diminuindo o número de acidentes, um problema sério em vários segmentos da indústria. As máquinas podem aprender a identificar falhas ou futuras falhas nos processos, funcionando quase como um engenheiro de produção. São várias as funções que softwares e equipamentos com algoritmos de Machine Learning podem desempenhar em uma empresa. A recomendação de conteúdo é um claro exemplo de aprendizado não supervisionado por associação.

Classificação

Algumas pesquisas (link externo à IBM) (PDF, 1 MB) mostram que a combinação de responsabilidade distribuída e a falta de previsão sobre possíveis consequências não resultam na prevenção de danos à sociedade. A privacidade tende a ser discutida no contexto de privacidade, proteção e segurança de dados. Por exemplo, em 2016, a legislação GDPR foi criada para proteger os dados pessoais de pessoas na European Union and European Economic Area, dando aos indivíduos mais controle sobre seus dados. Nos Estados Unidos, alguns estados estão criando políticas, como o California Consumer Privacy Act (CCPA), que surgiu em 2018 e exige que as empresas informem os consumidores sobre a coleta de seus dados. Legislações como essa obrigaram as empresas a repensar a forma como armazenar e usar informações pessoalmente identificáveis (PII).

• Então você criou o hábito naquela pessoa, ela segue aquele hábito, ela compra a fralda onde ela vai comprar o arroz e o feijão, se está lá junto, já compra tudo e bora para frente, mesmo que não seja o melhor lugar.
• Afinal, a automatização do gerenciamento de dados permite que informações, como históricos e hábitos dos consumidores sejam processadas e ganhem uma interpretação mais assertiva.
• Por exemplo, um equipamento poderia ter pontos de dados rotulados como “F” (falha) ou “E” (executa).
• Então da mesma forma, eles vão aprendendo algumas coisas mas não tomam a decisão logo de cara, você cria uma segunda camada que vão pegar as informações dessa primeira e tomar uma decisão.

Por exemplo, um equipamento poderia ter pontos de dados rotulados como “F” (falha) ou “E” (executa). O algoritmo de aprendizado recebe um conjunto de entradas junto com as saídas corretas correspondentes, e aprende ao comparar a saída real com as saídas corretas para encontrar erros. Através de métodos como classificação, regressão e gradient boosting, o aprendizado supervisionado https://curiosando.com.br/analista-de-teste-de-software-como-escolher-melhor-curso-alavancar-carreira/ utiliza padrões para prever os valores de rótulos em dados não-rotulados adicionais. O aprendizado supervisionado é comumente empregado em aplicações nas quais dados históricos preveem eventos futuros prováveis. Por exemplo, ele pode antecipar quando transações via cartão de crédito são passíveis de fraude ou qual segurado tende a reivindicar sua apólice.

A réplica reproduz o funcionamento do equipamento, para prever se a ocorrência poderá acarretar alguma falha e motivar uma manutenção. A tendência é que os softwares e programas operacionais se adaptem às preferências do usuário sem que ele faça nenhuma configuração especial para isso. A inspeção e a revisão de produtos e componentes em linhas de produção de indústrias é um exemplo. Quando você assiste a alguns filmes e séries de investigação criminal em sequência, a máquina identifica um padrão e passa a recomendar conteúdos semelhantes. Isso porque o algoritmo leva em conta os hábitos de consumo dos usuários, e qualquer tipo de movimentação fora do comum faz com que se acenda um alerta. Os gestores que enxergam as oportunidades da IA e do curso de teste de software em suas áreas (acredite, elas existem em qualquer segmento) estão um passo à frente.

O objetivo é explorar a estrutura oculta nos dados e encontrar insights, como grupos de itens semelhantes (clustering) ou redução de dimensionalidade para visualização ou compressão de dados. Empresas de todos os tamanhos estão adotando essa tecnologia, reconhecendo seu potencial para impulsionar o crescimento dos negócios. Machine Learning, um subconjunto da Inteligência Artificial (IA), já está presente em muitos aspectos de nossas vidas, desde sugestões de produtos até previsões do tempo.