O progresso do aprendizado de máquina é impulsionado pela quantidade virtualmente infinita de armazenamento de dados acessível e barato e pelo desenvolvimento de computações menos dispendiosas e mais eficientes. Como resultado, muitos setores estão agora construindo modelos mais poderosos para analisar dados complexos e, ao mesmo tempo, fornecer respostas mais rápidas e precisas em grandes escalas.
O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial em que os computadores usam algoritmos para entender dados e encontrar padrões, uma habilidade que as empresas podem empregar de várias maneiras.
Aqui estão cinco aplicações de negócios de aprendizado de máquina que estão oferecendo benefícios significativos:
#1. Chatbots avançados
A versão inicial dos chatbots superou a lacuna de interação entre pessoas e tecnologia, permitindo que as pessoas se comunicassem com computadores com regras de script que instruíam os chatbots sobre quais ações executar dependendo das palavras-chave.
No entanto, aprendizado de máquina e PNL ou processamento de linguagem natural, outro ramo da tecnologia de IA, permitem que os chatbots sejam mais envolventes e eficazes. Esses chatbots mais novos são mais responsivos aos requisitos dos usuários e falam mais como pessoas reais, sendo mais produtivos.
#2. Apoio à decisão
Outra área em que o aprendizado de máquina pode ajudar as organizações a transformar uma infinidade de dados em insights significativos que geram valor é a assistência à decisão. Algoritmos baseados em dados históricos ou quaisquer fontes de dados relevantes podem avaliar informações e passar por vários resultados possíveis em um volume e ritmo que os humanos não podem igualar, permitindo que eles dêem sugestões sobre o curso de ação correto.
Por exemplo, tecnologias de suporte a decisões clínicas que usam aprendizado de máquina para educar médicos sobre diagnóstico e opções de tratamento no setor de saúde aumentam o desempenho dos cuidadores e o bem-estar dos pacientes.
#3. Mecanismos de recomendação para clientes
Os mecanismos de recomendação do cliente, que usam aprendizado de máquina para melhorar a experiência do cliente e criar experiências personalizadas, são alimentados pelo aprendizado de máquina. Aqui, os algoritmos analisam pontos de dados sobre um único cliente, como compras anteriores e outras fontes de dados, como estoque existente de uma empresa, padrões demográficos e históricos de compras de outros clientes, para determinar quais soluções recomendar a cada consumidor específico.
Por exemplo, o YouTube emprega tecnologias de mecanismo de recomendação para ajudar os espectadores a localizar rapidamente vídeos que correspondam às suas preferências.
#4. Estratégias de preços que mudam ao longo do tempo
As empresas podem usar dados de preços históricos e conjuntos de dados em várias outras variáveis para entender melhor como vários fatores afetam os gastos do consumidor, como período do dia, clima e estações do ano. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem pegar esses dados e integrá-los a outros dados de mercado e de clientes para ajudar as empresas a precificar dinamicamente seus itens, dependendo das vastas e variadas variáveis. Este método permite que as empresas otimizem a receita.
O exemplo mais óbvio dessa precificação variável é Preços do surto da Uber, que ocorre quando muitos clientes procuram viagens ao mesmo tempo.
#5. Detecção de Fraude
A capacidade do aprendizado de máquina de reconhecer tendências e descobrir irregularidades que se desviam desses padrões o torna uma ferramenta valiosa para identificar práticas ilícitas. Como resultado, as organizações financeiras vêm aplicando efetivamente o aprendizado de máquina nesse campo há anos.
Pode-se aprender muito mais através vários cursos de curta duração on-line disponíveis sobre a implementação da IA.
Portanto, é evidente que, como manufatura, varejo, saúde, ciências da vida, viagens e serviços financeiros, muitos outros setores também se beneficiaram dos avanços no aprendizado de máquina, tornando inevitável o progresso em cada atividade empresarial.
Quais são os algoritmos de aprendizado de máquina para aplicativos de negócios?
Neste capítulo, examinaremos os algoritmos fundamentais de Aprendizado de Máquina que atenderão às suas necessidades de negócios.
#1. Regressão
A regressão é uma abordagem básica de aprendizado de máquina para determinar a relação entre pelo menos duas variáveis. Esses fatores podem ser dependentes (no alvo) e independentes (preditor). Compreender como as variáveis interagem auxilia na previsão, bem como na detecção de séries temporais, correlações de causa e efeito e servindo como um preditor de força.
As técnicas de regressão são frequentemente usadas para explicar ou prever um determinado valor numérico usando dados passados. E a diversidade do modelo de regressão é determinada pelo tipo e quantidade de dados de entrada (variáveis). Existem mais de dez modelos semelhantes no total. As mais comuns são a regressão linear simples e a regressão linear multivariada.
#2. Agrupamento
Clustering é um método de ML para identificar e agrupar pontos de dados em estruturas. Essas estruturas refletem vastos conjuntos de dados que podem ser compreendidos e manipulados com facilidade, e novos insights podem ser obtidos a partir dos dados agrupados seguindo a modelagem de agrupamento. Clustering não requer dados rotulados. Afinal, ele busca padrões reconhecendo traços compartilhados ou comparáveis e, então, usando esses padrões para formar agrupamentos distintos.
#3. Aprendizado Profundo
O aprendizado profundo (DL) é um ramo da inteligência artificial que imita algumas das táticas usadas pelos humanos durante o aprendizado. Os algoritmos DL substituem uma rede neural com pelo menos três camadas que dividem os problemas em níveis de dados e os resolvem. Esses algoritmos são semelhantes a como nossos cérebros funcionam quando começamos a perceber o ambiente, aprender palavras e reconhecer novos objetos.
O aprendizado profundo, como um ramo do ML, substitui os algoritmos baseados em redes neurais multicamadas, mas difere das técnicas típicas de IA/ML. A distinção fundamental é que os modelos de aprendizado profundo não exigem dados com um conjunto de recursos relevantes – simplesmente fornecer dados brutos permite que o algoritmo defina recursos relevantes por conta própria. Os modelos DL estão se tornando mais poderosos à medida que a quantidade de dados usados para treinamento cresce. Assim, o crescimento do aprendizado profundo se parece com isso: as camadas de uma rede neural são compostas de neurônios que transferem informações para os neurônios na próxima camada, e o modelo faz um julgamento quando a entrada atinge a camada de saída.
#4. Classificação
A classificação é uma técnica de aprendizado de máquina que categoriza dados não estruturados ou estruturados. Seu aplicativo ainda é útil para filtragem de spam, classificação de documentos, marcação automática e identificação de defeitos. As classes neste contexto podem ser vistas como rótulos ou alvos. O modelo aprende como classificar novas informações estudando a entrada e mapeando rótulos ou alvos para os dados.
Existem 3 tipos de classificação usados:
- Classificação binária
- Classificação multimarca
- Classificação multimarca
Como faço para selecionar o algoritmo de ML apropriado para o seu negócio?
Você aprendeu sobre os vários tipos de algoritmos de ML, agora pode seguir este processo passo a passo para selecionar um algoritmo apropriado para seu aplicativo de negócios:
- Identifique o desafio/problema do negócio
- Examine os dados disponíveis
- Considere a melhor métrica de avaliação e velocidade.
- Escolha um número apropriado de recursos e parâmetros.
- Use um modelo básico ou uma solução mais avançada
Resumindo
Com tantos algoritmos excelentes de aprendizado de máquina para escolher, é fácil ficar sobrecarregado. Como resultado, tente adotar uma abordagem orientada por dados ou de solução de problemas. Lembre-se de que dados melhores são mais importantes do que um algoritmo, que pode ser facilmente aprimorado aumentando o tempo de treinamento.
