A ciência dos dados e a inteligência artificial estão revolucionando a forma como as organizações utilizam grandes dados. Há inúmeros exemplos de inteligência artificial e ciência de dados em situações e usos diários. A demanda por cientistas de dados e especialistas em IA com habilidades avançadas em aprendizagem de máquinas, aprendizagem profunda, visão computacional, estatística e processamento de linguagem natural está sempre crescendo.
O que é aprendizado de máquina? Aprendizagem de máquina (ML) é um subconjunto de inteligência artificial no qual um programa de computador usa algoritmos para detectar o reconhecimento de padrões em conjuntos de dados. Os algoritmos de aprendizagem de máquina não precisam ser programados para tarefas específicas, nem dependem de seres humanos.
A aprendizagem de máquinas está no trabalho, influenciando muitas de suas atividades diárias. Os sistemas de recomendação em serviços de streaming são executados por um aprendizado profundo. Os mecanismos de busca dependem do ML para otimizar os resultados da busca, e as plataformas de mídia social utilizam o ML para fazer recomendações. Os algoritmos de aprendizado de máquinas nos dispositivos GPS antecipam os padrões de tráfego e redirecionam os motoristas. O ML é a força operacional por trás dos assistentes baseados em voz.
Você pode encontrar evidências de aprendizagem de máquinas no trabalho todos os dias, desde educação e motores de busca até marketing digital e assistência médica. Quatro principais algoritmos de aprendizagem de máquinas formam a base da estrutura e crescimento do ML. O modelo de aprendizagem supervisionada de máquinas usa dados de treinamento rotulados para criar uma função inferida e prever possíveis resultados. Algoritmos de aprendizagem não supervisionada são usados quando os dados de treinamento não estão rotulados. Este algoritmo de aprendizagem explora dados, extrai inferências de conjuntos de dados e revela estruturas ocultas dentro de dados não etiquetados.
Algoritmos de aprendizagem sem supervisão de máquina usam tanto dados de treinamento não etiquetados como não etiquetados. A quantidade de dados não etiquetados supera a quantidade de dados etiquetados. O algoritmo aprende sobre os dados não etiquetados estudando os dados etiquetados. O aprendizado de reforço é um modelo de aprendizado de máquina que interage no ambiente que produz ações e detecta erros e recompensas.
Autocompletar e Autocorrigir
Há vários exemplos de aprendizagem de máquinas na vida cotidiana. Funções autocompletas em smartphones e buscas podem fazer previsões precisas por causa do ML. Autocorreção, ou substituição de texto, é uma função de validação automática de dados que verifica a ortografia e a gramática à medida que você digita. Esta função é baseada em metodologias de aprendizagem de máquina para corrigir ortografias para os valores corretos mais próximos para alcançar os melhores resultados ao digitar.
Motores de Recomendação
Os motores de recomendação usam algoritmos para melhorar a experiência do usuário. O posicionamento dos produtos e serviços corretos diante do público alvo certo no momento certo, no canal certo, com as mensagens certas pode ser feito com algoritmos de aprendizado profundo. O uso de análises preditivas, aprendizado de máquinas e grandes dados permite que as organizações criem ofertas personalizadas ou recomendem itens específicos para usuários específicos com base em comportamentos. Os mecanismos recomendados podem aprender as preferências dos usuários e combiná-las com outros usuários com base em semelhanças em uma tática conhecida como hiperpersonalização.
Assistente Virtual
Um assistente virtual é uma aplicação capaz de compreender comandos de voz em linguagem natural e completar as tarefas solicitadas. Esta tecnologia está se tornando cada vez mais popular, e assistentes virtuais como o Google AI, Siri e Alexa estão se tornando cada vez mais populares em casas e empresas. Um assistente virtual usa o reconhecimento de voz para interpretar comandos e executar tarefas realistas. Eles podem fazer chamadas telefônicas, enviar mensagens e e-mails, navegar na web, ajustar as luzes e abrir portas.
Chatbots
Muitos sites apresentam chatbots que interagem com os usuários quando eles chegam ao site. Eles fornecem comunicação eficaz, explicações sobre como a empresa funciona, e instruções e guias detalhados com respostas espontâneas. Os chatbots são úteis ao dar respostas rápidas às perguntas mais comuns. Eles economizam tempo, reduzem a carga de trabalho humano e diminuem os custos. Há muitos tipos de chatbots, e cada um deles é especializado em um ou dois campos.
O uso da aprendizagem de máquinas tem muitos benefícios. Ele permite uma melhor personalização, melhores experiências em motores de busca e a evolução das equipes de dados.
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