A tecnologia de machine learning usa sofisticados algoritmos para "aprender" com enormes volumes de Big Data. Quando maior o volume de dados que podem acessar, mais os algoritmos aprendem. Há uma infinidade de exemplos de machine learning no mundo real. Pense nas recomendações personalizadas de produtos no site da Amazon, o reconhecimento facial do Facebook e as sugestões de caminhos mais rápidos do Google Maps.
Redes neurais – também conhecidas como redes neurais artificiais – são um tipo de machine learning vagamente baseada no modo como os neurônios funcionam no cérebro humano. São programas de computador que usam várias camadas de nós (ou "neurônios") que funcionam em paralelo para aprender coisas, identificar padrões e tomar decisões de maneira parecida com a humana.
A aprendizagem profunda é uma rede neural "profunda" que inclui várias camadas de neurônios e um enorme volume de dados. Este tipo avançado de machine learning pode resolver problemas complexos e não lineares e é responsável por grandes descobertas de AI, como PNL (processamento de linguagem natural), assistentes digitais pessoais e veículos de condução automática.
Os algoritmos de aprendizado supervisionado são treinados por meio de dados que incluem as respostas corretas. Eles criam modelos que associam os dados às respostas e depois usam esses modelos para processamento futuro. Os algoritmos não supervisionados aprendem com os dados sem receber as respostas corretas. Eles usam grandes conjuntos de dados diversificados para autoaprimoramento.
Conheça as cinco principais características dos líderes em Machine Learning. Esses "fast learners" estão usando a tecnologia para melhorar significativamente o desempenho de uma série de funções empresariais – desde RH e finanças até marketing e logística.
Os algoritmos de machine learning podem priorizar e automatizar a tomada de decisões, bem como marcar oportunidades e ações inteligentes que devem ser tomadas imediatamente para você obter os melhores resultados.
A inteligência artificial não só analisa os dados históricos, como também pode processar entradas em tempo real, permitindo que você faça ajustes de maneira dinâmica. Pense nos carros que podem frear automaticamente antes de bater na traseira de outro veículo.
Uma "empresa algorítmica" usa avançados algoritmos de machine learning para alcançar um alto nível de automação, fazendo a mudança capaz de preparar o caminho para novos modelos de negócios, produtos e serviços inovadores.
A tecnologia de machine learning pode analisar grandes volumes e fluxos de dados complexos e encontrar insights (inclusive preditivos), que vão muito além da capacidade humana, desencadeando ações com base nesses insights.
Com processos de negócios inteligentes suportados pela tecnologia de machine learning, você pode melhorar consideravelmente a eficiência em sua empresa. Planeje e faça previsões com precisão, automatize tarefas, reduza os custos e praticamente elimine o erro humano.
De desencadear ações inteligentes com base em novas oportunidades e riscos até prever com precisão os resultados de uma decisão antes efetivá-la, a tecnologia de machine learning pode ajudá-lo a gerar melhores resultados nos negócios.
As indústrias coletam um enorme volume de dados dos sensores das fábricas e da Internet das Coisas – o que é perfeito para machine learning. Os algoritmos de detecção de anomalias e visão computacional são usados para controle de qualidade, enquanto os demais são usados para tudo – de manutenção preditiva e previsão de demanda até a geração de novos serviços.
Poucos setores são mais adequados para machine learning do que o financeiro, em virtude dos elevados volumes de dados e registros históricos utilizados na função. Os algoritmos são usados para negociação de ações, aprovação de empréstimos, detecção de fraudes, avaliação de riscos e contratação de seguros. São usados, inclusive, como “robo advising” (sistema de orientação automatizado) junto aos clientes e para alinhar os portfólios aos objetivos do usuário.
Os algoritmos de machine learning podem processar mais dados e detectar mais padrões do que qualquer equipe de pesquisadores ou médicos, independentemente de quantas horas eles dediquem a tal tarefa. De análises de imagens médicas e detecção precoce do câncer, até desenvolvimento de medicamentos e cirurgia assistida por robô, as possibilidades de machine learning no setor de serviços de saúde são infinitas.
Criamos uma rede global de parceiros que incluem as melhores universidades de todo o mundo – como MIT, Stanford, NYU e a Universidade de Amsterdã – para explorar o futuro de machine learning e avançar esta tecnologia para os negócios. Graças a esta colaboração, podemos nos concentrar em uma infinidade de tópicos de pesquisa sobre machine learning e trabalhar para vencer os desafios da AI aberta em diversos setores da economia. Esta grande concentração de expertise nos ajuda a acompanhar as tendências mais recentes de machine learning e fornecer novas técnicas no contexto das soluções SAP.
Em dúvida sobre como usar Machine Learning no contexto dos negócios? Neste curso online da openSAP, você terá orientações passo a passo, desde a identificação de casos de uso até a criação de protótipos.
Este curso de nível intermediário a avançado do Google Udacity abrange aprendizagem profunda e ensinará como projetar sistemas inteligentes que aprendem com conjuntos de dados em grande escala.
Veja uma introdução prática à aprendizagem avançada usando o Google TensorFlow. Este curso online foi criado para cientistas de dados e desenvolvedores e enfoca a criação de modelos para problemas empresariais.
Máquinas inteligentes trabalhando em partes isoladas de uma empresa não são mais novidade. O interessante agora é como a AI está sendo injetada em toda a empresa com benefícios ainda maiores.
Muitos comentaristas previram que o Machine Learning geraria demissões em grande escala. A verdade? Os dados de uma pesquisa recente mostram que colaboradores humanos altamente capacitados serão fundamentais no futuro.
Sem contar com o Google e o Facebook, a aceitação mais ampla de Machine Learning por empresas – grandes e pequenas – é muito menos conhecida. Saiba mais sobre a adoção de machine learning.
