5 Maneiras de alavancar uma estratégia de aprendizagem da máquina

O Aprendizado de Máquina, um ramo da Inteligência Artificial, usa algoritmos especiais para permitir que os computadores aprendam a partir dos dados sem nunca ter sido especificamente programado para isso. Embora o termo tenha sido criado em 1959, o conceito não decolou até os últimos anos. No entanto, hoje o aprendizado de máquina desempenha um papel cada vez mais importante na otimização dos recursos tecnológicos de uma organização e na automação de processos de RPA a IPA.

Se sua organização puder construir uma estratégia de aprendizado de máquina forte, você terá vários benefícios de curto e longo prazo. Pode servir como um componente crítico de seu roteiro para ir além de processos manuais, não confiáveis e demorados para a verdadeira automação inteligente de processos

Mais sobre o texto originalÉ necessário fornecer o texto original para ver mais informações sobre a tradução. Aqui está uma análise mais detalhada de cinco maneiras pelas quais sua empresa pode aproveitar o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo e dicas acionáveis para iniciar sua estratégia.

 

Aprendizado de máquina (ML) é um subcampo da Inteligência Artificial, que permite que as máquinas aprendam com dados ou experiências anteriores sem serem explicitamente programadas.

Na forma básica, o aprendizado de máquina pode ser dividido em três tipos:

• Aprendizagem supervisionada
• Aprendizagem por reforço
• Aprendizagem não supervisionada

O tipo a ser usado dependerá sempre do tipo de resultado esperado, dos dados a serem treinados e das técnicas a serem utilizadas.

Com as organizações criando mais dados do que nunca, os programas movidos por aprendizado de máquina fornecem às empresas a flexibilidade de processar, analisar e desenvolver ciclos de feedback para melhorias de processos orientados por dados e tomada de decisões. Isso pode soar um pouco abstrato - mas na prática, significa que seus aplicativos de software aprenderão como concluir certas tarefas (como prever um resultado) sem que um ser humano precise dizer a eles como fazê-lo. 

O aprendizado de máquina tem sido usado para propósitos incríveis, como construir as redes neurais que suportam Sophia, um robô humanóide social. No entanto, para a empresa típica, o aprendizado de máquina é usado no desenvolvimento de mecanismos de recomendação, fluxos de trabalho de experiência do cliente e outras funções nos bastidores das empresas, como segmentação natural, compreensão de linguagem natural (PNL), detecção de fraude, pontuação de crédito , e modelagem.

 

Aprendizado profundo é uma técnica de aprendizado de máquina que usa um ciclo de vida analítico semelhante ao ML, mas usa redes neurais para resolver problemas equivalentes ao cérebro humano por meio de funções.

O Aprendizado Profundo é uma tecnologia chave atrás dos carros sem motorista, permitindo-lhes reconhecer um sinal de parada, ou distinguir um pedestre de um poste de luz. É a chave para o controle de voz em dispositivos de consumo, como telefones, tablets, TVs e alto-falantes viva-voz.

 

A Inteligência Artificial (IA) é um conceito maior para criar máquinas inteligentes que podem simular a capacidade e o comportamento do pensamento humano, enquanto o aprendizado de máquina é um aplicativo ou subconjunto de IA que permite que as máquinas aprendam a partir dos dados sem serem explicitamente programadas.

 

O aprendizado de máquina pode adicionar recursos de dados instantâneos e valiosos à sua organização. Aqui estão alguns dos casos de uso mais comuns que os líderes de negócios aproveitam com a tecnologia.

 

1. Recomendando produtos de forma inteligente

Aprendizado de máquina e automação são algumas das armas secretas que transformaram empresas online como a Amazon nos gigantes que são hoje. Conforme os consumidores visitam sites, procuram produtos, passam tempo visualizando páginas de produtos e, por fim, compram itens, cada uma dessas interações se torna um único ponto de dados em um perfil de consumidor complexo.

Com recursos de aprendizado de máquina, é possível avaliar bilhões de pontos de dados (frames de dados) e começar a entender padrões mais amplos de comportamento do consumidor. Com base em novos insights, as empresas podem desenvolver mecanismos de recomendação de produtos ou experiências de consumidor mais personalizadas que forneçam as interações digitais personalizadas e ressonantes que os consumidores de hoje desejam.

 

2. Previsão de demanda

Em um cenário semelhante ao descrito acima, o aprendizado de máquina pode usar uma variedade de fatores para identificar a demanda do produto. Mudanças no volume de pesquisa, um aumento repentino nos preços, mudanças nos preços dos concorrentes e outros fatores no cenário mais amplo podem ajudar a fornecer uma visão antecipada sobre as mudanças nas demandas. Isso tem implicações importantes em toda a cadeia de valor.

Considere a demanda em rápida mudança por certos tipos de bens de consumo no início da pandemia de coronavírus. Com algoritmos de aprendizado de máquina que prevêem a demanda, os varejistas foram capazes de identificar um aumento em certas áreas, como papel higiênico ou produtos de limpeza e reabastecer proativamente esses itens, fazer pedidos de fornecedores e até mesmo gerenciar restrições de compra para manter o fornecimento uniforme. O aprendizado de máquina também pode ajudá-lo a identificar demandas em declínio, o que pode ajudá-lo a determinar segmentos de produtos específicos para colocar à venda e ajustar seu plano de estoque. Também pode ajudar a otimizar o planejamento e as datas de entrega para grandes clientes e sinalizar quando é hora de considerar quais produtos comercializar e promover.

 

3. Precificação dinâmica

Em um ambiente de tijolo e cimento, os itens são tipicamente marcados com preços estáticos. No entanto, os varejistas e locais online têm maior flexibilidade de preços de acordo com a demanda. Com o aprendizado de máquina, é possível observar uma variedade de fatores, como mudanças na demanda, o cenário competitivo mais amplo e até mesmo a atividade de pesquisa para identificar quais produtos e serviços estão em demanda.

Um pico na demanda pode sinalizar uma oportunidade para aumentar os preços, enquanto a falta de atividade em uma categoria ou produto específico pode sugerir que uma queda nos preços pode ajudar a reacender o interesse. Com o aprendizado de máquina, o monitoramento contínuo e os ajustes podem acontecer automaticamente em tempo hábil, impulsionados pelas mudanças no mercado.

 

4. Detecção de fraude

Em todos os setores, detectar e prevenir fraudes é uma das principais preocupações. No entanto, confiar simplesmente em auditorias humanas e processos manuais deixa muito espaço para erros potenciais. Ao incorporar o aprendizado de máquina, é possível usar anomalias de dados para sinalizar situações que exigem um olhar mais atento.

Por exemplo, um aumento repentino nos gastos com um cartão de crédito que não está de acordo com o comportamento típico de um comprador pode simplesmente significar que ele está fazendo uma grande compra. Ou pode significar que um cartão de crédito foi perdido ou roubado e a parte interessada ainda não identificou a situação. A detecção de fraude pode acontecer em todos os níveis, desde o rastreamento do comportamento dos funcionários até as transações dos clientes.

 

5. Reconhecimento de imagem e vídeo

Certos tipos de dados, como imagem e vídeo, estão se tornando mais onipresentes no cenário de negócios. Quer os dados sejam postados na mídia social ou sejam dados que os técnicos de serviço de campo coletam enquanto trabalham com os clientes, a capacidade de reconhecer e categorizar o que está ocorrendo em uma imagem ou vídeo é crítica.

O aprendizado de máquina possibilita o reconhecimento avançado que pode automatizar esse processo e ajudar a categorizar rapidamente imagens ou vídeos não estruturados para incorporar ao conjunto de dados maior da sua empresa. Também pode ser usado para identificar anomalias. Por exemplo, algumas empresas utilizam aprendizado de máquina para monitorar imagens ou vídeos em busca de violações de segurança. Outros aproveitam o aprendizado de máquina para digitalizar fotos de layouts de lojas para garantir que os varejistas estejam em conformidade com os acordos de marketing dos fabricantes de CPG.

 

As organizações líderes de hoje usam ferramentas baseadas em aprendizado de máquina para automatizar processos de tomada de decisão e estão começando a experimentar usos mais avançados de Inteligência Artificial (IA) para Transformação Digital. No entanto, existem vários desafios que ocorrem ao implementar o aprendizado de máquina. Isso inclui fatores como familiaridade limitada com a tecnologia e os fluxos de processo que podem impedir que o algoritmo seja usado, ou a empresa pode não ter acesso adequado às previsões por tempo suficiente para ser funcional para as áreas relevantes ou líderes que exigem a tomada de decisões. Além disso, é difícil alocar a quantidade correta de tempo e dinheiro para garantir que funcione conforme o esperado.

Felizmente, existem parceiros experientes em quem você pode contar nessas situações difíceis. A SoftwareONE trabalha regularmente com clientes que estão implementando programas de aprendizado de máquina. Com décadas de experiência combinada com a implementação de soluções de aprendizado de máquina, nossos especialistas avaliam todos os aspectos do programa, desde a identificação do caso de uso, design do modelo e implantação da solução. 

Se você precisa de ajuda para definir problemas de negócios, determinar as fontes de dados necessárias para um modelo de aprendizado de máquina, determinar os estágios de definição de dados científicos mais relevantes para treinar os modelos ou fornecer as habilidades para refinamento contínuo, nossa equipe tem experiência em todos os aspectos do aprendizado de máquina , da conceituação à implementação. Além dos aspectos teóricos dos programas de ML, nossa equipe pode fornecer preparação de dados, teste, programação, implementação de hardware, escalonamento e treinamento. Ao combinar esses fatores, sua equipe terá o que precisa para aproveitar ao máximo as práticas recomendadas de aprendizado de máquina.

 

Afastar-se dos processos manuais pode permitir que sua empresa desenvolva novas soluções que estão anos-luz além do que um único indivíduo ou equipe pode realizar. Da digestão eficiente de grandes quantidades de dados à identificação de padrões para melhoria de processos, prevenção de fraudes ou adaptação de sinais de varejo para mudanças no comportamento do consumidor, o aprendizado de máquina ajuda as organizações a levar sua estratégia de dados a novos níveis.

Implementar uma estratégia de aprendizado de máquina pode ser intimidante. No entanto, uma lacuna de habilidades em sua equipe ou a falta de experiência prática com casos de uso em seu setor não precisa ser uma barreira para esta importante oportunidade de otimização / automação. Ao trabalhar com um parceiro experiente, você pode identificar os melhores aplicativos de aprendizado de máquina para sua empresa e criar um caminho de implementação que ajuda a capturar os resultados no menor tempo possível.