A transformação digital gerou uma necessidade para as empresas se destacaram em seu mercado e garantirem melhores processos e jornada de compra dos consumidores, redução de custos e erros. Nesse contexto, o uso de sistemas de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) contribuem na automatização garantindo às empresas otimização de seus processos e maior produtividade.
A Abes, Associação Brasileira das Empresas de Software, projeta crescimento de 14,3% nos investimentos em TI no Brasil em 2022 e a Inteligência Artificial e Machine Learning serão as principais tecnologias requisitadas pelas empresas.
Neste artigo vamos falar mais sobre Machine Learning e seus benefícios.
O que é Machine Learning
Machine learning é uma parte da inteligência artificial que usa algoritmos capazes de aprender a desempenhar determinadas tarefas através da interação de dados em grande volume. Sua principal característica é a automação da busca por padrões e a partir daí, a máquina começa a aprender por repetição.
Uma vez aprendido, são capazes de executar tarefas complexas, reagir às situações diversas de forma inteligente e fazer conexões complexas de um grande volume de dados.
Na prática, ele pode analisar esses dados através de modelos analíticos e transformá-los em informações relevantes e oportunidades para a tomada de decisão em um negócio.
E qual a diferença entre Machine Learning e outras tecnologias?
Os conceitos das novas tecnologias ainda são um pouco confusos para a maioria das pessoas.
Machine Learning e Inteligência Artificial
O Machine Learning é uma parte da Inteligência Artificial.
A Inteligência Artificial é uma determinação ampla para qualquer ferramenta ou mecanismo computacional que imita o padrão humano de raciocínio lógico e criatividade. Analisa dados e encontra padrões de comportamento para tomada de decisão. Além disso, executa tarefas que não foram especificamente programadas para serem realizadas. Já, o Machine Learning é uma parte desse conceito, voltado especificamente para o reforço de padrões e a construção de modelos estratégicos.
Machine Learning e Deep Learning
O Machine Learning trabalha de uma maneira mais linear, onde a sua configuração e a manutenção dos padrões utilizados pelo código são de responsabilidade da TI que gerencia e monitora os resultados.
Já o Deep Learning, como o nome já diz, está em um nível mais profundo, pois tem mais autonomia e os algoritmos são responsáveis por encontrar os padrões mais adequados e decidir automaticamente quais serão utilizados.
Existem dois métodos de aprendizados para o Machine Learning:
– Aprendizado supervisionado: o algoritmo de aprendizagem recebe um conjunto de entradas junto com as saídas corretas correspondentes e aprende comparando-as e acertando os padrões para corrigir erros.
– Aprendizado não supervisionado: o aprendizado é livre, ou seja, o programa busca por padrões desejados com o objetivo de encontrar alguma estrutura neles.
– Aprendizado semi-supervisionado: os parâmetros para a busca por padrões são definidos anteriormente e é usado geralmente quando o custo associado à rotulagem é muito alto. Um exemplo prático deste tipo de aprendizagem é o reconhecimento fácil.
– Aprendizado por reforço: o algoritmo descobre por meio de tentativa e erro quais ações geram as melhores recompensas.
E quais são as principais aplicações do Machine Learning?
Pode ser que você ainda não tenha percebido, mas o Machine Learning já faz parte do nosso dia a dia e facilita muito todos os processos.
É através dele que é possível fazermos perguntas para a Siri ou Alexia, mas as aplicações vão muito além disso:
– Banco de dados: com o auxílio do Machine Learning e Inteligência Artificial, os bancos de dados autônomos podem lidar de forma automatizada com várias tarefas.
– Detecção de fraudes em sistemas de pagamentos.
– Reconhecimento facial.
– Pesquisas de qualquer tipo a internet.
– Chatbots que usam a Inteligência Artificial para entender o que o cliente precisa e fornecer a informação adequada.
– Detecção de invasão em determinada rede.
– Análise de padrões dos consumidores para que as empresas possam oferecer a eles melhores ofertas, divulgar anúncios em pesquisas, etc.
– Filtragem de spams em e-mail.
– Melhora da experiência do cliente através de análises do seu comportamento.
– Equipamentos de monitoramento em hospitais.
– E muito mais.
Quais são os benefícios do Machine Learning?
São muitos os benefícios, mas todos têm em comum a melhora dos processos, facilidade e agilidade na análise de dados.
– Automação de inteligência
As empresas precisam tomar decisões rápidas e assertivas, e o Machine Learning entra como uma poderosa ferramenta para analisar uma grande quantidade de dados e montar cenários e oportunidades para a tomada de decisão.
– Redução de custos e processos mais eficientes
O Machine Learning ajuda na identificação de processos ineficazes e desperdícios a fim de aumentar a produtividade e reduzir custos.
Uma análise inteligente de dados identifica os processos e analisa toda a cadeia produtiva com o objetivo de entender cada ponto e assim melhorar a produtividade e a eficiência.
– Segurança da informação
O Machine Learning atua no monitoramento dos processos e identifica possíveis lacunas de segurança que precisam ser protegidas.
– Monitoramento de tendências
Através de uma padronização de dados, a empresa pode programar o sistema para que esse monitore o comportamento do consumidor e assim, esteja preparado para antecipar novas demandas.
E como fazer para implementar Machine Learning na empresa?
Antes de tudo, é importante que a sua empresa defina quais são os objetivos do negócio e como o Machine Learning poderá ser útil. A equipe de TI irá traçar um plano para definir as ferramentas necessárias e a configuração de algoritmos para que o sistema funcione de acordo com as expectativas da companhia.
Para tanto, também será necessário estruturar um banco de dado mais eficiente para alimentar o Machine Learning, definir quais serão os algoritmos de aprendizado e que tipo de dados ele acompanhará ao longo de seu funcionamento.
A parte mais importante para a implantação é a definição do sistema de integração. É a partir desta integração que o Machine Learning vai conversar com outros sistemas da empresa para que os dados sejam compilados e analisados, conforme foi determinado.
A partir daí, o departamento de TI deverá gerenciar constantemente o monitoramento do sistema de Machine Learning e fazer ajustes periódicos em seus parâmetros a fim de gerar maior eficiência.
O Machine Learning está cada vez mais presente nas empresas de todos os portes e a tendência é que a sua utilização aumente ao longo do tempo, já que sua tecnologia está se tornando mais simples e com melhor custo, principalmente para startup e pequenos negócios.
Saber lidar com as informações e analisá-las de forma inteligente e eficiente será a grande vantagem competitiva entre as empresas. Quem não estiver em direção a esta tendência não sobreviverá no mercado. À medida que o Machine Learning se torna mais acessível quem já o estiver utilizando terá mais velocidade na tomada de decisões deixando os concorrentes que ainda não usam essa tecnologia para trás.
O Machine Learning traz análises com muito mais valor, em tempo real possibilitando uma decisão estratégica mais assertiva e com um investimento mais qualificado.
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