Também conhecido como aprendizado de máquina, o machine learning é um sistema inteligente que está diretamente ligado à inteligência artificial. Dessa forma, um dos alicerces dessa tecnologia são os algoritmos. São eles os responsáveis por analisar dados e efetivar a aprendizagem.
Na realidade, a qualidade de uma solução tecnológica se resume a consistência e a velocidade. Nesse sentido, machine learning leva em conta o avanço da tecnologia, e isso torna sua explicação usual no dia-a-dia. Portanto, com ele, resolvemos desafios reais por meio de um algoritmo funcional, baseado em aprendizado de máquina.
Como vimos, o conceito de machine learning é simples e subsidia conclusões valiosas e realistas. Por isso, apresentamos a você suas principais aplicações. Confira!
A detecção e prevenção de fraudes
A principal característica do machine learning é não necessitar ter rotinas implantadas à mão. Isso porque o próprio sistema desenvolve a habilidade de aprender com a análise de dados e realizar tarefas com cada vez mais precisão.
Assim sendo, a ferramenta lida com integridade, segurança e proteção de dados e sistemas por meio da criação de modelos de comportamentos ideais. Para apontar anomalias, eles levam em consideração:
- Histórico do cliente;
- Suas transações anteriores;
- Dados divulgados nas redes;
- Informações pessoais;
- Uma infinidade de insights.
Tudo acontece em tempo real, e isso ajuda na identificação de alguns tipos de fraudes que você talvez nem tenha se dado conta de que estejam ali. Por isso, a solução já é utilizada por grandes bancos dessa maneira: seus algoritmos são capazes de avaliar transações entre redes de indivíduos e apontam padrões suspeitos.
Outro bom exemplo de detecção e prevenção de fraudes executada pelo aprendizado de máquinas é o filtro de spams dos e-mails. Assim, ele se aprimora de maneira automática, sem que seja necessário configurá-lo. Com o tempo, se torna cada vez mais eficiente para bloquear mensagens indesejadas na caixa de entrada.
O gerenciamento e análise do conteúdo
O machine learning simplifica atividades como gerenciar e analisar conteúdo. Dessa forma, símbolos que antes exigiam a presença do olhar humano para serem identificados, como produtos, logotipos e até mesmo pessoas, na era da transformação digital a tecnologia já é capaz de reconhecê-los.
Por causa disso, você tem a chance, por exemplo, de identificar quantas vezes a sua marca aparece no vídeo de um evento que ela patrocinou. No mesmo sentido, produzir conteúdo para internet também ficou mais simples — lembre-se de sempre levar em consideração a interação das pessoas com a sua marca e que tipo de material as atrai mais.
A visualização automatizada de dados
Grande parte das organizações líderes em suas áreas de atuação já faz uso do machine learning para enfrentar desafios do negócio. Assim, uma das várias aplicações nas quais o aprendizado de máquina tem ajudado as empresas é a visualização de dados.
Portanto, esse ponto é beneficiado pelo machine learning porque ele ajuda a lidar com o fluxo das informações. Como a tecnologia viabiliza achar padrões em dados de maneira automática, ela minimiza o tempo necessário para fazer a análise desses dados e faz com que os resultados obtidos se tornem mais relevantes e precisos.
Nesse sentido, o principal foco de utilizar essa aplicação é na tomada de decisões. Isso porque uma melhor e cuidadosa análise de dados é o mais rico recurso que uma empresa tem para torná-la eficiente.
A redução dos custos operacionais
A vantagem da redução de custos operacionais é crucial para o empreendimento, uma vez que você não precisa ter um grande time de profissionais para sanar as dúvidas dos clientes e resolver problemas cotidianos.
Isso se deve ao fato de que o assistente virtual fica responsável por essas atividades enquanto uma equipe reduzida resolve casos mais complexos.
Vimos, então, que o potencial do machine learning no mercado é enorme e as conquistas que ele tem alcançado estão só no começo. Tudo indica que em um futuro muito próximo a realidade será bem diferente, a partir de seus resultados. Da mesma maneira como também não será mais igual à nossa relação com as tecnologias.
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