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Introdução

Tudo o que você precisa saber sobre Machine Learning

Tudo o que você precisa saber sobre Machine Learning

O machine learning é uma forma de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos.

Saiba qual a importância que o Machine Learning possui em muitas situações!

O Machine Learning traduzido como aprendizado de máquina ou aprendizagem de máquina, é uma forma de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos.

O objetivo do sistema é entender a estrutura dos dados e encaixar as distribuições teóricas em dados. Dessa forma, há uma teoria por trás de modelos estatísticos que é comprovada matematicamente.

Devido às novas tecnologias, o Machine Learning atual não é como o do passado. Ele surgiu do reconhecimento de padrões e da teoria de que computadores podem aprender sem serem programados para realizar determinadas atividades; pesquisadores interessados em inteligência artificial queriam saber se as máquinas poderiam aprender através dos dados.

A maneira iterativa do aprendizado da máquina é essencial porque, quando os modelos são expostos a novos dados, eles são capazes de se adaptar independentemente. Vão aprender com computações anteriores para produzir decisões e resultados confiáveis, passíveis de se repetirem.

É um ramo da inteligência artificial que tem ganhado cada vez mais importância em diversos negócios. A sua implementação pode melhorar o desempenho da empresa e planejar quais os passos mais assertivos para o futuro.

As empresas que se dedicam regularmente à Machine Learning adquirem uma importante vantagem competitiva. A razão para isso é a grandeza dos dados obtidos, que resulta em insights decisivos para o seu mpreendimento.

Qual a relevância do Machine Learning?

Através do método é possível produzir, de maneira rápida e automaticamente, modelos capazes de analisar dados maiores e mais complexos, e entregar resultados precisos, oferecendo mais chances de identificar boas oportunidades lucrativas e evitar prejuízos.

Saiba o que é preciso para criar bons sistemas de Machine Learning:

  • Escalabilidade: é uma particularidade desejável em todo o sistema, rede ou processo, que mostra a capacidade de manipular uma porção crescente de trabalho de maneira uniforme, ou estar preparado para obter crescimento;
  • Modelagem conjunta de dados: auxilia as pessoas a verem e a entenderem os seus dados, é um método que tem se mostrado particularmente relevante;
  • Capacidade de data preparation: a data preparation cria mais competência para o procedimento de análise de dados, o que significa que o valor das informações obtidas aumenta, fortalecendo a autonomia dos setores dos negócios, visto que eles possuem dados mais assertivos e importantes para fundamentar suas atividades;
  • Algoritmos: é uma sequência finita de ações executáveis que tem como objetivo obter uma solução para um determinado tipo de problema e para executarmos uma tarefa;
  • Processos de automação: possui como função principal utilizar tecnologia e a integração de sistemas e dados para melhorar o controle e o andamento do fluxo de trabalho, através do monitoramento do que acontece simultaneamente;
  • Procedimentos iterativos: é um processo que vai criar uma sequência de soluções aproximadas que vão aperfeiçoando conforme iterações são empregadas, e resolvem uma classe de problemas.

Em qual momento utilizar o Machine Learning?

  • No momento em que não é possível codificar as regras: muitas tarefas humanas (como reconhecimento de um e-mail é spam ou não) não podem ser adequadamente resolvidas empregando uma solução simples (determinística) baseada em preceitos. Um grande número de métodos pode influenciar a resposta. O ML pode ser utilizado para resolver regras e fatores que precisam ser ajustados com muita precisão.
  • Momento na qual não é possível dimensionar: talvez você não consiga reconhecer manualmente algumas centenas de e-mails e decidir se é um spam ou não. No entanto, essa tarefa se torna entediante quando se trata de milhões de e-mails. As soluções de ML são eficazes para lidar com problemas de grande escala.

Em outras possibilidades, é possível elaborar soluções robustas sem o uso de técnicas de Machine Learnig. Como exemplo, não é preciso de ML se é possível determinar um valor de destino manuseando regras simplificadas, cálculos ou etapas existentes que podem ser programadas sem a necessidade de qualquer aprendizagem guiada por dados.

São vários os benefícios conquistados através do uso dessa estratégia, entre eles o alcance maior e um relacionamento mais próximo dos consumidores.

Fique ligado em nosso blog para mais informações!

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