Você já se perguntou o que cria novas recomendações para que você assista na Netflix? E as sugestões para que as pessoas sigam no Twitter? Estas são apenas algumas das maneiras que os especialistas em tecnologia estão utilizando algoritmos para encaminhar o aprendizado da máquina. Isto permite que sejam feitas previsões sobre o uso de certos produtos, criando um cluster que é personalizado para se adaptar ao que você possa precisar. Vamos mergulhar mais profundamente em como um algoritmo de aprendizagem de máquina pode mudar o jogo.
O que é aprendizado de máquina?
Aprendizagem de máquina, ou ML, é uma aplicação de inteligência artificial na qual os padrões são descobertos em um conjunto de dados. Estes são descobertos com a ajuda de algoritmos de aprendizagem de máquina. Os sistemas de IA criam a capacidade de planejar, aprender, resolver problemas e até mesmo manipular dados em tempo real. Esta capacidade de inserir dados cria um aprendizado profundo sobre este assunto em particular, adquirindo uma compreensão de seus atributos através de uma série de características.
O aprendizado de máquinas ajudou os professores a examinar o tipo de lições que os estudantes podem tirar, avaliando suas habilidades para apontar áreas onde um estudante pode estar lutando ou precisando de reforço. Também entra em jogo quando se usa um mecanismo de busca, pois um algoritmo de classificação pode determinar os resultados de busca mais relevantes que se está buscando. Isto também ajuda nos serviços de reconhecimento de fala para melhor rastrear as informações que você está procurando. Isto também tem levado a uma atenção mais personalizada através da automação no marketing digital, ajudando as empresas a alavancar o comportamento do consumidor.
Entendendo os Algoritmos
Há uma variedade de algoritmos que formam a base da aprendizagem da máquina e seu domínio em constante expansão. Entre eles está o algoritmo de aprendizagem supervisionada. Através deles, as lições aprendidas anteriormente são aplicadas a novos dados, usando o reconhecimento de padrões para prever resultados futuros através de grandes conjuntos de dados. Esta função inferida requer o treinamento de um cientista de dados designado para trabalhar através de diferentes grupos de informações. Há também algoritmos de aprendizagem não supervisionados, que não fornecem os resultados mais precisos para novos dados. Estes algoritmos analisam mais de perto possíveis estruturas ocultas para criar um modelo preditivo.
Há um meio termo em algoritmos de aprendizagem sem supervisão, utilizando dados rotulados e não rotulados para o processo de treinamento. Nestas circunstâncias, os dados não rotulados são geralmente mais prevalentes, e o algoritmo usa dados rotulados para inferir melhor a precisão do aprendizado. Finalmente, existem algoritmos de aprendizado de reforço, onde a interação com o ambiente produz ações e descobre riscos e recompensas. Isto está entre os algoritmos mais comuns devido à capacidade de determinar o comportamento apropriado dentro de um contexto específico para probabilidade condicional.
Benefícios do Aprendizado de Máquina
Quando se trata dos benefícios da aprendizagem de máquinas, o maior vem em encontrar anomalias em grandes conjuntos de dados para redirecionar a estratégia comercial. Ao prever o comportamento do cliente, os algoritmos podem pentear os dados históricos para encontrar evidências sobre o que influencia a base de consumidores, o fator preço, a estação ou mesmo a fidelidade à marca. Isto é conseguido graças a uma precisão sustentada na entrada de dados que não foi experimentada antes pelos seres humanos que esmagam os números. Mesmo que um especialista em entrada de dados tenha uma alta taxa de precisão, eles não poderiam realizar essa precisão com a mesma eficiência da aprendizagem da máquina.
Isto permite que as empresas extraiam trabalhadores da entrada de dados para serem melhor utilizados na estrutura geral por seu real valor. Esses trabalhadores podem obter a análise do aprendizado da máquina para mergulhar na jornada do cliente, obtendo uma visão do que faz com que o consumidor só melhore a trajetória de crescimento. Este olhar mais profundo em um conjunto de dados pode se traduzir em sucesso na vida real, ajudando as empresas a manter uma vantagem competitiva. Através mesmo dos valores mais discretos, e com quaisquer novos casos, o aprendizado de máquinas pode colocar um negócio no topo do mercado, e manter seu lugar lá.
