Machine Learning (ML): O que é? E como pode ser utilizado em sua empresa?

Machine Learning (ML): O que é? E como pode ser utilizado em sua empresa?

É um método conhecido de análise de dados sendo um ramo da IA (Inteligência Artificial), com algoritmos capazes de aprender uma tarefa sem ter sido previamente programada.

O aprendizado da máquina (tradução para ML)  é basicamente um sistema que pode modificar e aprender com base a sua própria experiência anterior, pois assume um comportamento autonomamente. Com o ML a interferência humana é mínima, sem a necessidade de programação, como citamos acima.

Sendo em prática a utilização dos algoritmos para coletar os dados, e com isso aprender com eles, e então fazer uma determinação sobre algo, como por exemplo: banco de dados autônomo, combate a fraudes em sistemas de pagamento, entre outros.

Isso significa que com o uso do ML é possível produzir, rápida e também automaticamente, modelos capazes de analisar dados maiores e mais complexos, entregando resultados mais rápidos e bem mais precisos, mesmo se for em grande escala. E ao construir modelos precisos, as empresas terão mais chances de identificar oportunidades lucrativas e também de evitar riscos desconhecidos.

Veja alguns exemplos da utilização de ML, em inúmeras situações:

  • Previsão de falhas em equipamentos: a partir da análise de informações como calor, tensão e vibração, o ML pode ajudar a prever falhas nos equipamentos;
  • Detecção de fraudes: cruzando os dados sobre comportamentos do comprador, o Machine Learning facilita a identificação de fatores de risco e possíveis fraude;
  • Riscos de crédito: combinando o monitoramento de dívidas com informações de aplicativos e sites de pontuação, o ML oferece análises de risco de crédito eficientes sobre determinados usuários e/ou clientes.
  • Em banco de dados autônomo: com auxílio do ML, o BD (banco de dados) lida de modo automatizado com várias tarefas até então realizadas por um administrador (DBA), que permite que o profissional cuide de outras atividades e diminuindo o risco de indisponibilidade da aplicação por uma falha humana;

Entre outros, pois atualmente o ML é utilizado em diversas ações ajudando em várias situações.

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