Os 5 principais termos de machine learning

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O machine learning ou aprendizado de máquina é um dos campos de crescimento mais rápido e mais empolgantes na indústria de tecnologia hoje, permitindo que as empresas analisem seus dados de maneiras nunca vistas e encontrem soluções inovadoras até mesmo para os problemas mais complicados. Mas o que o aprendizado de máquina realmente significa? Como funciona? E quais são exatamente os diferentes termos de aprendizado de máquina que você precisa saber? Neste artigo, dividimos cinco das principais definições de aprendizado de máquina para que você tenha um melhor entendimento de como ele funciona e possa aprender com outras empresas que o utilizaram com sucesso. 

1) Estratégia de aprendizado de máquina 

Os dados são melhores do que a intuição humana. Ao desenvolver uma estratégia de aprendizado de máquina, é importante saber que os dados sempre prevalecerão sobre a intuição de um executivo. Isso não significa que os humanos devam ser totalmente removidos desse processo de tomada de decisão; em vez disso, as empresas devem criar um ecossistema onde big data e decisões humanas trabalhem juntas. Algumas empresas fazem exatamente isso perguntando aos representantes de atendimento ao cliente quais decisões eles tomam quando um cliente liga – mas se não dependerem apenas dos representantes do call center, pode haver uma grande lacuna nos insights. A chave é identificar quais dados são mais benéficos para uma empresa específica em um momento específico e capitalizá-los para impulsionar os negócios. 

2) Tecnologia de aprendizado de máquina 

Inteligência exibida por máquinas ou sistemas de software. Inteligência, na pesquisa de IA, é um conceito extremamente amplo que se relaciona a qualquer tipo de comportamento de computador inteligente, como resolução de problemas e aprendizado. A inteligência artificial tem sido uma área de pesquisa desde antes da Segunda Guerra Mundial, embora só recentemente tenha ganhado as manchetes por sua utilidade. A maioria das pessoas está familiarizada com a inteligência artificial graças a filmes como O Exterminador do Futuro ou 2001: Uma Odisseia no Espaço. Os filmes de Hollywood tendem a sensacionalizar a tecnologia – mas a IA do mundo real já causou um grande impacto em nossa sociedade. A aplicação mais óbvia para IA são os algoritmos de aprendizado de máquina que podem ser usados em quase tudo, desde aplicativos de mineração de dados até melhorar a otimização do mecanismo de pesquisa (SEO) do seu site. 

3) Inteligência Artificial (IA) 

Este termo abrangente abrange uma variedade de aplicativos baseados em computador que simulam a inteligência humana, incluindo aprendizado de máquina. A IA costuma ser dividida em três categorias: IA fraca, que consiste em sistemas que não podem pensar por si próprios e, em vez disso, dependem de humanos para tomar todas as suas decisões; inteligência geral artificial (AGI), ou máquinas que podem realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano pode; e IA forte, ou AGI que foi projetada com autoconsciência. Estamos muito longe de desenvolver esses sistemas? Ninguém sabe. Na verdade, alguns acreditam que o verdadeiro AGI pode ser desenvolvido a qualquer momento e outros argumentam que pode nunca existir. Por que a IA recebe tanta atenção? Isso é fácil: máquinas inteligentes eliminariam muitos empregos enquanto criam outros – então o que acontece a seguir ninguém sabe. 

4) Automação 

Se o aprendizado de máquina vai mudar seu setor, isso acontecerá automatizando muitas tarefas que tradicionalmente exigiam um toque humano. Se você está aproveitando o aprendizado de máquina para automação, tem muitas decisões pela frente: como você deve treinar seu algoritmo? A que tipo de dados você precisa acessar? Como você cria processos em torno de seu modelo para que ele possa ser dimensionado? Responder a essas perguntas ajudará a determinar o quão bem-sucedido pode ser sua estratégia. Nº 5 Plataformas de dados: independentemente do tipo de produto ou serviço que você está criando com o aprendizado de máquina, há boas chances de que tenha mais impacto se houver mais pessoas trabalhando nele. 

5) Inovação 

O que você está fazendo com o aprendizado de máquina? Você quer mudar a forma como as pessoas tomam decisões de compra? Você quer que ele forneça uma forma inteiramente nova de dar sentido aos dados? Ou você está trabalhando com enormes conjuntos de dados para treinar um modelo que possa fazer diagnósticos com mais precisão do que os médicos? Independentemente de qual seja sua meta, a inovação é crucial para manter sua empresa à frente de outros projetos de aprendizado de máquina. E sem saber exatamente o que inovação significa para você e sua equipe, é difícil traçar uma estratégia adequada.

6) Conclusão

É fácil ficar sobrecarregado com todos os novos termos de aprendizado de máquina que estão sendo lançados, mas é importante não perder de vista o que realmente importa. Embora existam inúmeras tecnologias sob a égide do aprendizado de máquina, sempre podemos resumir as coisas em estratégia e tecnologia. Ao compreender esses dois componentes e mantê-los em mente ao realizar pesquisas e tomar decisões, podemos permanecer no caminho certo e permanecer focados na resolução de problemas dentro de nosso contexto único. Em última análise, é isso que nos ajudará a obter resultados. Como líderes em nossas áreas, devemos lembrar que uma estratégia de aprendizado de máquina não serve para todos. Cabe a nós, como indivíduos e organizações, pensar estrategicamente sobre como escolhemos tecnologias com base em casos de uso e contextos de negócios específicos.