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O que é Machine Learning e como este método funciona no dia a dia?

O que é Machine Learning e como este método funciona no dia a dia?

O desenvolvimento tecnológico hoje está presente no cotidiano diário de nossas vidas e muitas vezes acaba passando despercebido. É o caso do Machine Learning, área da inteligência artificial que permite executar diversas tarefas de maneira prática e automatizada.

Este método está presente no dia a dia de muitas pessoas e empresas e é bem possível que você já tenha se deparado com exemplos dessa tecnologia. 

Vale ressaltar que Machine Learning e Inteligência Artificial não são a mesma coisa. A inteligência artificial pode ser definida como a ciência que busca mimetizar comportamentos e aprendizados humanos em máquinas, enquanto o Machine Learning é uma das ferramentas utilizadas pela IA.

O que é Machine Learning?

Mas então, o que é Machine Learning? O aprendizado da máquina é um sistema que pode alterar comportamentos a partir de aprendizados passados, com pouca interferência humana ou mesmo sem ela.

Esse aprendizado acontece baseado no estabelecimento de regras lógicas que visam melhorar o desempenho de uma tarefa. Os sistemas utilizam um grande volume de dados para aperfeiçoar os comportamentos. 

Entre as abordagens conhecidas no Machine Learning estão o deep learning ou a aprendizagem profunda, onde grandes quantidades de dados são tratadas a partir de redes neurais artificiais compostas por algoritmos. Essas redes neurais são capazes de solucionar problemas complexos. 

Qual a importância do Machine Learning?

Com o Machine Learning, torna-se possível produzir de maneira rápida e eficaz modelos capazes de analisar um grande volume de dados e produzir soluções lucrativas e eficazes em grande escala.

O Machine Learning também melhora, muitas vezes, a experiência do cliente com o serviço ou produto e fortalece a segurança dos dados, já que diminui o risco de falha humana. 

Além de economizar recursos, esse método da Inteligência Artificial também soluciona necessidades empresariais de maneira prática, sem necessidade de grandes treinamentos ou tempo gasto.

Exemplos de ML no dia a dia 

Pode parecer fora da realidade diária, mas exemplos de Machine Learning povoam o cotidiano atual. Diversas empresas, de diversos segmentos, já utilizam esse método para aperfeiçoar os resultados e garantir mais segurança nos dados.

Alguns exemplos de setores que utilizam o ML são serviços financeiros, agências governamentais, operadoras de saúde, empresas de marketing e vendas, indústria de transportes e indústria de fontes de energia.

As atividades que utilizam o Machine Learning são muitas. Entre elas, estão:

  • detecção e combate de fraudes;
  • anúncios em tempo real;
  • previsão de falhas;
  • modelos de precificação;
  • detecção de invasão na rede;
  • filtragem de spams;
  • pontuação de crédito;
  • reconhecimento de padrões e imagens;
  • tradução de textos.

É graças ao Machine Learning que plataformas de streaming como Netflix e Spotify conseguem oferecer recomendações personalizadas ao usuário. É também graças ao Machine Learning que aplicativos de transporte como Uber e Cabify determinam o preço da corrida, minimizam a rota e desvios.

Aplicações de ML também estão por trás de recomendações personalizadas oferecidas em anúncios online de acordo com pesquisas recentes ou interesses relacionados. 

Essa tecnologia aumenta as vendas online, melhora a experiência do cliente e facilita a retenção do usuário.

O desenvolvimento tecnológico permite até que o ML seja utilizado para desenvolver conversas artificiais que aprendam com interações anteriores para prever respostas e interagir de maneira mais natural.

Aqui na 4infra Consultoria em TI, estamos preparados para utilizar o Machine Learning para proteger os dados de nossos clientes e aprimorar os serviços empresariais. Por meio de um plano personalizado de TI que leve em conta as necessidades e objetivos da empresa, conseguimos atingir os resultados e manter a segurança dos dados, prevenindo crises e riscos. Entre em contato agora!


31 de maio de 2021

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