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Machine Learning: tudo que sua empresa precisa saber

Publicado em 17/mai/2018 5:00:00

Tecnologia ainda é subaproveitada por empresas do mundo todo, que poderiam ganhar em agilidade e conversão de clientes.

 

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Em cerca de 45 anos, estudos indicam que computadores poderão absorver grande parte das funções executadas pelo homem, como escrever um livro e realizar cirurgias, por exemplo.


Evolução que será possível por meio de um ramo específico da Inteligência Artificial, o Machine Learning. Apesar de ainda existir alguns anos no caminho dessa revolução profissional, o período de aprendizado das empresas sobre a tecnologia já está em curso.


De acordo com especialistas, as empresas que esperarem três ou mais anos para se dedicar a entender e aplicar o Machine Learning podem perder competitividade e espaço no mercado, processo que pode resultar na morte do negócio.


Empresários e diretores têm nas mãos, agora, o poder de inverter o cenário e usar o potencial do Aprendizado das máquinas a favor do desenvolvimento do empreendimento.


Com um sistema treinado, entre os resultados do uso da tecnologia está a maior conversão de clientes, o aumento da relevância da empresa no mercado e a diminuição de erros humanos. A capacidade preditiva da máquina é mais assertiva, apesar de ainda não haver um consenso com relação à possibilidade de ela aprender a discernir como agir eticamente.

Diante das possibilidades, dos cenários que se apresentam e são irrevogáveis, o que cabe aos empresários é tirar o melhor proveito de um sistema pensado anos atrás (a primeira menção ao Machine Learning foi feita na década de 50) e que agora está aperfeiçoado. O primeiro ponto, portanto, é conhecer o funcionamento da tecnologia.

 

A Cisco e a Internet de todas as coisas

 

 

5 formas para ensinar a máquina

 

Existem cinco formas essenciais de ensinar a máquina: aprendizado supervisionado, aprendizagem semi-supervisionada, aprendizagem por reforço, aprendizagem ativa e a aprendizagem não supervisionada.

 

  • 1. Na primeira delas, a máquina recebe dados para começar a reconhecer informações que no futuro terá que identificar. Com fotos rotuladas de cachorros de raças e tamanhos diferentes, o computador cria um padrão que o ajuda a identificar, posteriormente, se uma imagem nova é de um cachorro ou não.

  • 2. Caso de que deriva a segunda forma de aprendizado, o semi-supervisionado, quando as imagens fornecidas à máquina são em parte rotuladas, algumas com outros animais ou objetos, a fim de que o algoritmo possa aprender a reconhecer cães em qualquer imagem no futuro.

  • 3. A aprendizagem por reforço fornece dados de treinamento em resposta às ações, nesse caso é fundamental que se ensine também o que não pode ser replicado.

  • 4. Na aprendizagem ativa, como indica o nome, o sistema aprende com o funcionamento, de acordo com um sem número de dados já avaliados, e assim faz suposições sobre o que é o certo na situação em que atua.
  • 5. Por fim, na aprendizagem não supervisionada não há dados rotulados para a máquina analisar e nenhuma instrução anterior é reforçada. Geralmente, é uma ação que orienta ao combate de ataques conhecidos ou não.

 

 

Uso do Machine Learning nas empresas


Pesquisa relaciona um aumento na capacidade de uso do Machine Learning nas empresas, o que poderia ser ainda maior há algum tempo se não fosse a confusão dos empresários sobre o que a tecnologia pode fazer pelo negócio. O consenso é que ela é útil para qualquer empresa que lide também com o Big Data.


A quantidade de dados com que pode trabalhar assertivamente e a agilidade em muito superior a dos humanos torna a tecnologia indispensável aos empreendimentos nos próximos anos. Treinar corretamente o algoritmo e fazer as perguntas certas podem revolucionar as empresas em diversos setores, da educação à saúde, de serviços ao varejo.


Por enquanto, o número de instituições que investem no Aprendizado de Máquinas ainda é pequeno. Relatório do fim de 2017 indica que menos de 10% assumem estar investindo nesta tecnologia. Automatizar a ciência de dados e reduzir a necessidade de dados de treinamento aceleram e barateiam a adoção dessa inovação.

Categorias: Machine Learning