Agora que você já conhece um pouco mais do que é, como funciona e qual a importância do Machine Learning, chegou a hora de entender o que essa tecnologia pode acrescentar na prática. A partir dessa informação e dos dados colhidos de usuários que trafegam pela mesma via, o aplicativo irá recomendar ou não que outros motoristas cheguem ao seu destino por aquele mesmo trajeto. Trata-se da era da automação e da tecnologia da informação no setor de serviços e na produção de bens de consumo.
No passado, as decisões de negócios eram muitas vezes feitas com base em resultados históricos. As organizações podem tomar decisões proativas e voltadas para o futuro, em vez de confiar em dados passados. Esse nível de agilidade comercial requer uma estratégia sólida de Curso de analista de dados: Como o bootcamp da TripleTen prepara você para o mercado e uma grande quantidade de dados sobre como a disposição dos diferentes clientes em pagar por um bem ou serviço muda em diferentes situações. Deep learning combina avanços no poder computacional e tipos especiais de redes neurais para aprender padrões complicados em grandes quantidades de dados. Técnicas de deep learning são o que há de mais avançado hoje para identificar objetos em imagens e palavras em sons.
Qual a diferença entre Deep Learning vs Machine Learning?
O aprendizado de máquina foi desenvolvido a partir da capacidade de usar computadores para examinar a estrutura dos dados, mesmo se não soubermos como essa estrutura se parece. O teste para um modelo de https://surgiu.com.br/2024/02/17/curso-de-analista-de-dados-como-bootcamp-da-tripleten-prepara-voce-para-o-mercado/ é um erro de validação em dados novos e não um teste teórico que prova uma hipótese nula. Como machine learning geralmente usa uma abordagem iterativa para aprender com os dados, o aprendizado pode ser facilmente automatizado. As etapas são executadas através dos dados até que um padrão robusto seja encontrado. Aprendizado semi-supervisionado é utilizado para as mesmas aplicações que o aprendizado supervisionado.
Já os carros autônomos são beneficiados pelos recursos de reconhecimento de imagem através do uso de câmeras com tecnologia 360º. É comum as pessoas pensarem que inteligência artificial e machine learning são a mesma coisa. Isso é especialmente relevante em aplicações como cidades inteligentes, manufatura, agricultura de precisão e saúde, onde a IoT e o Machine Learning podem melhorar a eficiência e a qualidade de vida das pessoas. A combinação de Machine Learning e Internet das Coisas (IoT) é uma tendência em crescimento. Dispositivos IoT coletam dados em tempo real de sensores e outros dispositivos, e o Machine Learning pode ser usado para análise em tempo real desses dados, possibilitando tomada de decisões automatizada e eficiente. O Machine Learning Explicável (Explainable AI) se concentrará em tornar os modelos mais transparentes e capazes de fornecer justificativas claras para suas ações.
Como o Machine pode ser usado no atendimento ao cliente?
Automatizar tarefas rotineiras e processos complexos é uma das principais vantagens do Machine Learning. Ele pode automatizar a análise de dados, triagem de e-mails, atendimento ao cliente por chatbot, entre muitas outras tarefas. Esses insights podem ajudar a otimizar operações, melhorar a eficácia dos produtos e serviços e até mesmo identificar novas oportunidades de negócios. No aprendizado não supervisionado, o algoritmo é treinado em um conjunto de dados não rotulados, ou seja, não há saídas desejadas fornecidas. Ou seja, é uma das formas de se produzir e analisar informações com o objetivo de tomar decisões de forma mais eficiente e mais acertada.
As máquinas podem aprender a identificar falhas ou futuras falhas nos processos, funcionando quase como um engenheiro de produção. Mostramos algumas aplicações de Machine Learning nas empresas, mas a tecnologia também pode ser utilizada de outras formas. Nesse caso, a máquina e seus algoritmos aprendem tanto a partir de dados supervisionados quanto de não supervisionados. É um modelo em que a máquina recebe um conjunto de dados com rótulos, divididos em diferentes classificações.
