Inúmeras tecnologias fazem parte da nossa rotina mesmo que não percebamos, o Machine Learning é uma delas. O Machine Learning é um conceito vinculado à inteligência artificial, tecnologia que se faz presente em diversas aplicações.
Machine Learning, ou aprendizado da máquina, parte do processamento de dados, sem nenhum tipo de intervenção humana, ou seja, ao invés de serem programadas apenas para ações específicas, as máquinas usam algoritmos complexos para tomar decisões e interpretar dados, executando tarefas automaticamente.
No ML, o instrumento de estudo das máquinas são os dados. Alimentando mais os sistemas, mais perguntas são feitas e mais respostas surgem para solucionar todas as questões.
Por esse motivo o Machine Learning é capaz de atingir seu pleno potencial com o Big Data, o armazenamento e processamento de dados exponenciais.
Automaticamente os algoritmos inteligentes são possibilitados de realizarem uma varredura total nesse mar de dados encontrando padrões e chegando a previsões inacreditáveis.
Sabe aquelas recomendações de produtos que são baseados em suas preferências ou aqueles anúncios que parecem ler seus pensamentos? Isso é Machine Learning e muito mais!
Dirigir, investir, detectar fraudes, classificar doenças e criar medicamentos. Há pouco tempo essas atividades eram feitas somente por seres humanos. Hoje, com o desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina, podemos ensinar sistemas a executá-las com extrema precisão.
O Machine Learning nada mais é do que uma área da ciência da computação, ela está diretamente integrada ao conceito de Inteligência Artificial que busca formas para que as máquinas sejam capazes de realizar tarefas que outrora seriam feitas por pessoas.
Por meio de uma programação usada nos computadores, formada por regras que antes são definidas e permitem que os mesmos tomem decisões com base nos dados prévios e em dados usados pelo usuário, os computadores adquirem a competência para tomar decisões que solucionam problemas ou impulsionam publicações na internet, por exemplo.
Tudo começa com a construção de um grande banco de dados Big Data, e a qualidade das informações colhidas, tem influência na resposta do sistema.
Quanto mais automatizado for o sistema, mais eficiente ele se torna, pois erros de digitação, erros faltantes e outros problemas são evitados. É com a análise de dados de entrada que o sistema encontra padrões nas relações entre as variáveis e aprende com eles.
É nesse momento que a máquina se sente treinada para saber o que procurar e como procurar, o que pode encontrar e como unir harmoniosamente tais resultados. Fazendo uso do algoritmo e do método adequado aos objetivos se obtém ótimas provisões.
Por esse motivo, quando surge um novo dado, é necessário somar algoritmos que irão atuar sobre modelos já existentes quando forem acrescentados dados adicionais.
Programando Machine Learning
É ensinando os computadores a decodificar as informações mais complexas e em larga escala de maneira independente em parceria com a análise de dados e de algoritmos programados que o ML é aplicado.
Além de todas as vantagens, essa ferramenta também faz com que a máquina esteja em constante aperfeiçoamento, trazendo melhorias para o seu software por meio dos dados que localiza e das programações dentro das empresas.
Com técnicas estatísticas, ferramentas de regressão, hipóteses bayesianas e entre os dispositivos de cloud computing e da programação de softwares o ML ganha vida. Observe esses três algoritmos comumente utilizados: clustering, classification e regression.
Cada um possui aplicações específicas para cada área de atuação da empresa ou do sistema que será usado para determinado assunto, para tanto realizar um estudo de cada um para atribuir a qual função se encaixa melhor é necessário.
– Clustering:
O cluster é a tarefa de dividir o conjunto de dados em grupos. O objetivo dessa divisão é juntá-los de maneira que os pontos unam-se por semelhanças e diferenças, ou seja, determina o agrupamento entre dados não rotulados.
– Classification:
Prevê um número discreto de valores. Na classificação, os dados são categorizados em rótulos diferentes, de acordo com alguns parâmetros e, em seguida, os rótulos são previstos para os dados. Classificar e-mails como spam ou não é exemplo de problema de classificação.
– Regression:
Prenuncia a saída com valor contínuo. A análise de regressão é o modelo estatístico usado para prever os dados numéricos em vez de rótulos. Também pode identificar as tendências de distribuição com base nos dados disponíveis ou nos dados históricos. Prevendo a renda de uma pessoa a partir da idade, é um exemplo de tarefa de regressão.
Quais são os ganhos ao utilizar o Machine Learning?
O aprendizado da máquina é surpreendente! Extraindo informações importantes de dados brutos, fornece resultados precisos. Tais informações auxiliam na resolução de problemas complexos e ricos em dados. Saiba quais serão suas vantagens ao utilizá-lo!
– Decisões de negócios tomadas em tempo real
Os recursos de tecnologia inteligente fazem com que as informações contidas no Big Data sejam corretas, afinal a tecnologia está em constante evolução.
O ML permite que as organizações transformem grandes conjuntos de dados em conhecimento e inteligência acionável. Integrando essas informações nos processos de negócios e atividades operacionais rotineiras para responder às mudanças nas demandas do mercado ou nas circunstâncias dos negócios, leva qualquer empresa à frente da concorrência, gerando destaque no mercado, pois medidas proativas para manter-se no topo são tomadas rapidamente.
As ameaças à cibersegurança, anomalias e intrusões não acontecem com aviso prévio. Manter a segurança nas organizações é primordial, e para tê-la, qualquer sinal injustificado deve ser imediatamente reportado antes que uma possível invasão transforme-se em um ataque que tenha força total, vazamento de dados e interrupções de serviço.
Os algoritmos de Machine Learning são competentes quanto a monitorar o comportamento da rede, identificando anomalias para que qualquer medida seja tomada na hora. Conforme os algoritmos de aprendizado se treinam, a cibersegurança tem melhoras continuamente, adaptando-se às mudanças e substituindo a pesquisa e análise manuais para apurar insights específicos da rede de cada organização relacionados à segurança.
São várias as tecnologias de aprendizado da máquina, como os bots de bate-papo e os sistemas automatizados de resposta do cliente, as tarefas de identificar problemas do cliente e orientá-los para as informações corretas podem ser executadas automaticamente em escala a um custo menor, com alta precisão e o mais importante: sem que os clientes aguardem muito tempo pelos agentes de suporte.
Essas vantagens proporcionadas pela tecnologia do ML podem ser utilizadas a diversos casos de uso, principalmente quando os dados estão no centro da oferta de serviço.
O avanço da tecnologia está substituindo muito rápido as operações exercidas manualmente no segmento de mercado corporativo, e as pequenas, médias e grandes empresas estão bem-posicionadas para tirar proveito das soluções de Machine Learning.
A Ciência dos Dados é a responsável por trazer insights. Isso é, frente uma grande quantidade de dados, quais conclusões podemos tirar a partir deles? Por um exemplo, considerando milhões de compras em um e-commerce, o que é possível dizer sobre o perfil de quem compra brinquedos em outubro? Quem vai comprar determinados tipos de produtos ou quem vai ter mais dificuldade em um curso?
É comum começar um estudo a partir da exploração, mas não de qualquer forma. Uma análise exploratória de dados é feita através de visualizações, medidas resumo, por vezes utilizando estatística e testes de hipótese. Perceba que isso anda muito próximo do ML, pois é através dos dados que vamos começar a pensar em questões e previsões do que queremos responder e fazer.
– Análise Preditiva:
O Machine Learning exerce papel crucial na análise preditiva. O ML é um sistema que modifica o seu comportamento autonomamente com base em padrões encontrados em conjuntos de dados. Por conta disso, é comum que algoritmos do tipo sejam desenvolvidos ou adaptados para atuar especificamente em análises preditivas.
Por meio de algoritmos estatísticos e técnicas de ML é possível identificar a probabilidade de resultados futuros a partir de dados históricos. O objetivo é ir além de saber o que aconteceu para obter uma melhor avaliação do que poderá acontecer futuramente.
A tecnologia que traz eficiência e reduz a margem de erros com certeza trará destaque à sua organização no mercado. A A10 é especialista nesse assunto e pode aplicar o Machine Learning em seu negócio, fale conosco!
A A10 é especialista em Data Analytics, Machine Learning e Big Data. Ajudamos empresas a tomarem decisões inteligentes com base em dados e se alinharem à transformação digital.