Como usar o aprendizado da máquina em sua inicialização

A compreensão de seus processos comerciais é crucial em qualquer indústria, para empresas de qualquer tamanho. Ter capacidade para melhor atender sua cadeia de fornecimento e a experiência do cliente pode ser uma mudança de jogo. Os cientistas de dados estão descobrindo que o foco na integração e na construção de uma rede neural mais forte está fazendo por um melhor ambiente de negócios. Uma das capacidades em que isto está sendo realizado é através da adoção de modelos e algoritmos de aprendizagem de máquinas.

Usando a aprendizagem de máquinas

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O aprendizado profundo mudou o jogo para que as empresas pudessem lidar com seus sistemas e aplicações de computador em qualquer domínio. Uma maneira de fazer isto é através do aprendizado de máquinas. A aprendizagem de máquinas, ou ML, é uma aplicação de inteligência artificial onde programas de computador utilizam algoritmos para encontrar padrões e tendências nessa informação. Os algoritmos de aprendizado de máquina estão por trás de quase todos os avanços tecnológicos da IA. Qualquer tamanho de banco de dados pode ser alimentado por algoritmos, que então ajudarão uma marca a antecipar o que você pode querer fazer ou comprar a seguir. Isto evita a necessidade de demorar um longo tempo para pentear as informações.

Estes algoritmos através da ciência dos dados são projetados para reunir informações sobre as práticas de um cliente, bem como sobre as práticas de um negócio. Um modelo de aprendizagem de máquina devidamente formatado pode captar as tendências mais rapidamente do que nunca. Estes sistemas dependem de um formato definido de conjuntos de dados a serem implementados para ter a maior compreensão das informações à sua disposição. Considere-o uma forma de detecção de anomalias com maior representação de conhecimento através destes algoritmos de aprendizagem. Este é um elemento crucial para uma maior otimização dos dados.

Algoritmos de aprendizagem de máquinas

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Um algoritmo de aprendizagem supervisionada da máquina é aplicado a novos dados com exemplos rotulados para prever resultados futuros. Isto começa com a análise de conjuntos de dados de treinamento conhecidos. O algoritmo de aprendizagem cria funções inferidas que tornam as previsões possíveis mesmo com todas as novas entradas de dados.

Algoritmos de aprendizagem sem supervisão de máquina entram em jogo quando a informação não é rotulada ou classificada de nenhuma forma. A aprendizagem sem supervisão não fornece saídas “corretas” para novos dados. Estes algoritmos exploram os dados brutos, extraindo inferências de conjuntos de dados e revelando estruturas ocultas que podem estar em dados não rotulados.

Algoritmos de aprendizagem sem supervisão de máquina seguem a linha média entre os dois primeiros tipos. A quantidade de dados não etiquetados é maior que a quantidade de dados etiquetados nestes casos. O algoritmo usa dados etiquetados para aprender essencialmente os dados não etiquetados.

Os sistemas baseados em algoritmos semi-supervisionados são baseados na constante melhoria do nível de precisão do aprendizado. Algoritmos de aprendizagem de máquinas de reforço oferecem um método de aprendizagem onde a interação com o ambiente produz ações e descobre erros. As máquinas e todos os agentes de software são capazes de determinar o comportamento apropriado dentro de um determinado cenário.

Aplicações de aprendizagem de máquinas

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As aplicações de aprendizagem de máquinas são cruciais para fazer previsões precisas que afetam a longo prazo as empresas de qualquer tamanho, e estes processos podem ser adotados em qualquer setor. Na educação, os modelos ML ajudam professores e instrutores a examinar as lições que os alunos podem tirar. Isto lhes permite avaliar uma classe em um quadro geral e, ao mesmo tempo, zonear em um aluno específico para ver onde eles podem estar lutando. Os modelos estatísticos determinarão as áreas onde os alunos precisam de atenção mais personalizada para melhorar o desempenho.

Os motores de busca voltaram-se para a aprendizagem de máquinas para ajudar no reconhecimento de imagens e uma tarefa específica de encontrar certas informações com maior facilidade para o usuário final. Estes sites descobriram que as plataformas ML são a melhor maneira de cortar montanhas de dados para encontrar exatamente o que um pesquisador está procurando. No marketing digital, o aprendizado de máquinas está ajudando a personalizar a experiência do cliente, com base em cliques. Através de algoritmos devidamente estabelecidos, os sites de varejo são capazes de acumular o que um comprador está navegando e corresponder com e-mails de alerta para descontos para tais produtos. Francamente, as oportunidades no aprendizado de máquinas são infinitas.

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