Conceito de machine learning e sua principal utilidade

Conceito de machine learning e sua principal utilidade

Você conhece o conceito de machine learning? Neste artigo, explicaremos o que é, para que serve e como aplicar no seu negócio de um jeito simples. Confira!

Já existem vários exemplos de softwares e dispositivos feitos por mãos humanas que possuem o que poderíamos chamar de inteligência. Mas os maiores avanços em inteligência artificial (IA) estão tornando essas máquinas ainda mais inteligentes, trabalhando por conta própria.

Esqueça o sombrio cenário de ficção científica onde as invenções substituem a humanidade e dominam o mundo. A inteligência artificial e o machine learning foram desenvolvidos para nosso próprio benefício, pois os robôs executam determinadas tarefas sem muitas de nossas limitações.

Por exemplo, essas máquinas são alimentadas por energia, e também não precisam dormir. Além disso, eles são menos distraídos, não procrastinam, são menos propensos a cometer erros e executam tarefas muitas vezes mais rápido do que nossas capacidades.

Por todas essas razões, podemos concluir que as máquinas podem aumentar a produtividade e a eficiência em qualquer parte da economia. Se o machine learning ainda é um mundo totalmente novo para você, este artigo é uma ótima maneira de começar a aprender sobre ele.

A partir de agora, explicaremos o conceito e suas aplicações. Além disso, você aprenderá como os algoritmos de machine learning funcionam.

O que é Machine Learning?

O machine learning é uma abordagem construtiva e automatizada para análise de dados com base em modelos analíticos. Esse subcampo da inteligência artificial (IA) coloca em prática a ideia de que máquinas e sistemas podem aprender com grandes quantidades de dados, de forma parcial ou totalmente autônoma.

Por exemplo, eles podem ler informações, reconhecer padrões, coletar dados do usuário e tomar decisões com base em sua própria experiência. Para isso, o sistema utiliza algoritmos complexos e Big Data, criando conexões e permitindo que realizem tarefas automaticamente, sem reprogramação.

O machine learning está evoluindo em todo o mundo e seu potencial está sendo cada vez mais explorado.

Entenda a importância do machine learning

As razões para o interesse renovado no machine learning são os mesmos fatores que tornam a mineração de dados e a análise mais populares do que nunca: como a crescente quantidade e variedade de dados disponíveis, armazenamento computacional mais barato e mais acessível, etc.

Tudo isso significa que modelos que podem analisar dados maiores e mais complexos podem ser gerados de forma rápida e automática e fornecer resultados mais rápidos e precisos, mesmo em grande escala. Ao construir modelos precisos, as organizações têm maior probabilidade de detectar oportunidades lucrativas ou evitar riscos desconhecidos.

Quem pode utilizar a técnica machine learning?

A maioria das indústrias que lidam com grandes quantidades de dados reconhece o valor das técnicas de machine learning. Ao extrair insights desses dados, muitas vezes em tempo real, as organizações são capazes de trabalhar com mais eficiência ou obter uma vantagem competitiva sobre seus concorrentes.

  • Serviços financeiros

Empresas nos setores bancário e financeiro usam técnicas de machine learning para duas finalidades principais: identificar insights importantes em dados e prevenir fraudes. Esses insights podem identificar oportunidades de investimento ou ajudar os investidores a saber quando fazer um acordo. A mineração de dados também pode identificar clientes de alto risco ou usar o monitoramento de rede para detectar sinais de fraude.

  • Governo

Agências governamentais, como segurança pública e serviços públicos, têm necessidades especiais de machine learning porque possuem várias fontes de dados que podem ser extraídas para insights. Por exemplo, analisar os dados do sensor pode identificar maneiras de melhorar a eficiência e economizar dinheiro. O machine learning também pode ajudar a detectar fraudes e minimizar o roubo de identidade.

  • Operadoras de saúde

O machine learning é uma tendência crescente na área da saúde devido ao advento de dispositivos vestíveis e sensores que permitem que os profissionais de saúde acessem os dados do paciente em tempo real. A tecnologia também pode ajudar especialistas médicos a analisar dados para identificar tendências ou alertas, levando a um melhor diagnóstico e tratamento.

  • Marketing e vendas

Sites que recomendam produtos e serviços com base em suas compras anteriores estão usando machine learning para analisar seu histórico de compras e promover outros itens que possam ser do seu interesse. Essa capacidade de capturar dados, analisá-los e usá-los para personalizar a experiência de compra (ou implementar campanhas de marketing) é o futuro do varejo.

  • Petróleo & gás

Descobrir novas fontes de energia; analisar minerais no solo; prever falhas em sensores de refinarias; acelerar a distribuição de petróleo para torná-la mais eficiente e econômica. O número de aplicações de machine learning nesta indústria é vasto – e continua crescendo.

  • Transportes

A análise de dados para identificar padrões e tendências é fundamental para o setor de transporte, que depende do desenho de rotas mais eficientes e da antecipação de possíveis problemas para melhorar a lucratividade. Os aspectos analíticos e de modelagem de dados do machine learning são ferramentas importantes para transportadoras, transporte público e outras organizações do setor.

Como aplicar Machine Learning à sua empresa?

Agora que vimos exemplos e aplicações de machine learning em diferentes setores, vamos ver como você pode colocar essa tecnologia em prática na sua empresa.

  • Banco de dados autônomos

Por meio do machine learning, os bancos de dados autônomos são capazes de automatizar diferentes tarefas.

Dessa forma, as chances de erro humano são muito reduzidas e o tempo do administrador é otimizado para que ele possa se concentrar em tarefas mais importantes e menos mecânicas.

  • Combate a fraudes em sistemas de pagamentos

Em 2018, o comércio eletrônico brasileiro registrou uma tentativa de fraude a cada 6,5 ​​segundos.

A boa notícia é que, com o machine learning, os sistemas de pagamento podem aprender a reconhecer tentativas fraudulentas, salvando clientes e empresas.

  • Recomendação de conteúdo

O machine learning está ganhando força para fornecer recomendações personalizadas aos usuários, analisando o histórico de compras, o conteúdo consumido e rejeitado, entre outros comportamentos.

Percebeu o quanto o machine learning pode ajudar no seu negócio? Caso tenha dúvidas sobre o assunto, você pode entrar em contato conosco. Aproveite para conhecer as soluções da Infracommerce!

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