Machine learning, explained

A expressão https://ocorreio.com.br/do-novato-ao-profissional-bootcamp-e-o-caminho-mais-eficaz-de-um-curso-de-analista-de-dados/ surgiu pela primeira vez na década de 1950, quando o Arthur Lee Samuel – um cientista da computação – aplicou esse conceito no software Game of Checkers. Essa automatização de tarefas não apenas economiza tempo, mas também reduz erros humanos e custos operacionais. O objetivo é explorar a estrutura oculta nos dados e encontrar insights, como grupos de itens semelhantes (clustering) ou redução de dimensionalidade para visualização ou compressão de dados. Empresas de todos os tamanhos estão adotando essa tecnologia, reconhecendo seu potencial para impulsionar o crescimento dos negócios. Machine Learning, um subconjunto da Inteligência Artificial (IA), já está presente em muitos aspectos de nossas vidas, desde sugestões de produtos até previsões do tempo. O que é o atendimento robotizado, quais os problemas e como usar a automação no atendimento?

• À medida que o big data continua a expandir e crescer, a demanda de mercado por cientistas de dados aumentará cada vez mais.
• Hoje em dia, é possível direcionar os anúncios em ambiente virtual com mais precisão a partir da ajuda de sistemas que conseguem identificar o perfil e o comportamento de usuários nas redes sociais.
• Plataformas e ferramentas de AutoML continuarão a evoluir para tornar o processo de desenvolvimento de modelos mais acessível e eficiente.
• Geralmente, essa modalidade é empregada quando o custo para rotular os dados é muito elevado.
• Seja qual for a área, é importante ter em mente que o objetivo não é somente fazer com que os empresários ganhem mais dinheiro.

Isso não apenas melhora a confiança nas decisões do modelo, mas também é essencial para atender a regulamentações rigorosas. O Aprendizado Federado é uma abordagem que permite o treinamento de modelos de Machine Learning em dados distribuídos sem que esses dados precisem ser compartilhados centralmente. Isso é fundamental para a privacidade de dados e a segurança, especialmente em setores altamente regulamentados, como saúde e finanças. O objetivo é aprender uma política (estratégia) que permita ao agente tomar ações que otimizem sua recompensa ao longo de múltiplas etapas de decisão. Nessa área, uma das aplicações que destacamos são em soluções como o chatbot, que ajudam essa ferramenta a interagir melhor com os usuários por meio do aprendizado contínuo. Isso acontece porque o Machine Learning é linear, facilita a capacidade de uma máquina de aprender e também oferece a ela a habilidade de se desenvolver e evoluir à medida que conhece e se expõe a dados complexos (Big Data).

Aumento do Aprendizado Automático (AutoML)

A partir da automatização de certas tarefas burocráticas, é possível aumentar o nível de assertividade, uma vez que o erro humano vai quase inexistir. Graças a essa ajuda, é possível ler conteúdos em diferentes tamanhos e formatos e com muito mais rapidez. O resultado será, como destacamos antes, resultados igualmente mais precisos e rápidos, mesmo em grande escala e com riscos muito menores. Quem usa o aplicativo Waze, por exemplo, está fornecendo dados sobre a velocidade de deslocamento na via onde se encontra. Seja qual for a área, é importante ter em mente que o objetivo não é somente fazer com que os empresários ganhem mais dinheiro. Na maioria das vezes, são apenas programas, conjuntos de códigos construídos para dar conta de determinada função.

A mineração de dados pode ser considerada um superconjunto de muitos métodos diferentes para extrair insights dos dados. A mineração de dados aplica métodos de áreas diversas para identificar padrões anteriormente desconhecidos nos dados. Isso pode incluir algoritmos estatísticos, machine learning, análise de texto, análises de séries temporais e outras áreas de analytics. A mineração de dados também inclui o estudo e a prática de armazenamento e manipulação de dados. Machine learning é uma área da inteligência artificial (IA) e da ciência da computação que se concentra no uso de dados e algoritmos para imitar a maneira como os humanos aprendem, melhorando gradualmente sua precisão.

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Às vezes, não se trata de questões internas, mas da intercorrência de fatores externos, como uma crise econômica ou o desaquecimento do mercado. Até mesmo inconsistências na produção, mostradas pelos dados de alguns sensores, podem ser evitadas. Quando você consegue antecipar certos problemas, em vez de reparar as consequências depois que eles já ocorrem, economiza tempo e dinheiro.

No entanto, as redes neurais, na verdade, representam um subcampo do curso de analista de dados e o deep learning é um subcampo das redes neurais. O software de atendimento ao cliente da Zendesk é uma ferramenta completa que engloba automação e bots com IA para obter o contexto necessário dos clientes e oferecer a melhor experiência a seus consumidores. Em vez de analisar todos os currículos, um a um, o setor de RH de muitas organizações utilizam o aprendizado de máquina para identificar padrões nos CVs e selecionar aqueles que estão mais alinhados à descrição da vaga. Também é um dos exemplos de machine learning o uso de aprendizado não-supervisionados para fazer segmentações do público para campanhas de marketing. No aprendizado de máquina supervisionado, os algoritmos são treinados a partir de exemplos rotulados.

Como o Machine pode ser usado no atendimento ao cliente?

Essas personas consideram as diferenças dos clientes em várias dimensões, como demografia, comportamento de navegação e afinidade. Os benefícios do Machine Learning são inúmeros, especialmente no mundo dos negócios, ele pode ajudar as empresas a prever tendências, otimizar processos, aumentar a eficiência e, mais importante, melhorar a experiência do cliente. O machine learning (ML) é o subconjunto da inteligência artificial (IA) que se concentra na construção de sistemas que aprendem, ou melhoram o desempenho, com base nos dados que consomem. A inteligência artificial é um termo amplo que se refere a sistemas ou máquinas que imitam a inteligência humana.

Embora todos esses métodos tenham o mesmo objetivo – extrair insights, padrões e relações que podem ser usado nas tomadas de decisão – eles possuem abordagens e capacidades diferentes. É preciso tomar cuidado com a qualidade e com a forma como a análise de dados tem sido realizada. Leia este artigo para conhecer 10 desafios, mitos e verdades sobre machine learning.