Machine Learning

O que é machine learning?

Machine Learning (também conhecido como ML ou aprendizado de máquina) é o
processo iterativo que um computador utiliza para identificar padrões em um
conjunto de dados com restrições específicas. Envolve “ensinar” um computador
a explorar ambientes e adquirir novas habilidades sem programá-lo
explicitamente para isso.

O machine learning é uma das bases da inteligência artificial, que é a ciência
de fazer um sistema ou máquina exibir inteligência humana. O machine learning
permite a inteligência artificial.

Outro termo frequentemente discutido com o machine learning é o aprendizado
profundo. O aprendizado profundo é uma evolução do machine learning. O
aprendizado profundo utiliza uma rede neural artificial para acionar
algoritmos de ML sem orientação humana.

Por que o machine learning é importante?

Machine Learning é importante nos negócios, pois pode analisar dados maiores e
mais complexos ao mesmo tempo em que fornece resultados mais rápidos e
precisos em grande escala. Isso ajuda as organizações a identificar
rapidamente oportunidades lucrativas e possíveis riscos.

O ciclo de vida do machine learning

As etapas necessárias para criar um modelo de ML são:

• Selecionar e preparar as informações
• Selecionar um algoritmo de machine learning para ser utilizad
• Treinar o algoritmo nos dados para criar um modelo personalizado
• Validar o desempenho do modelo resultante do teste (também conhecido como
  dados de “holdout”)
• Utilizar o modelo em novos dados (também conhecido como “scoring” ou
  “pontuação”)

Os modelos de machine learning também devem ser monitorados e otimizados ao
longo do tempo para continuar a impulsionar resultados de negócios mais
poderosos e precisos.

Métodos de machine learning

Existem três categorias principais de ML: supervisionado, não supervisionado e
de reforço.

O aprendizado supervisionado descreve uma classe de problemas que envolve o uso de um modelo para aprender um mapeamento entre exemplos de entrada e a variável-alvo. Os algoritmos são treinados utilizando um conjunto de dados rotulado e são ensinados a chegar a uma conclusão específica com base em informações
históricas.

 

O aprendizado não supervisionado descreve uma classe de problemas que envolve o uso de um modelo para descrever ou extrair relacionamentos nos dados. Em comparação com o aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado opera somente com base nos dados de entrada sem as saídas ou variáveis-alvo esperadas. Os algoritmos utilizam conjuntos não rotulados, pesquisam semelhanças ou padrões nos dados e utilizam essas informações para organizar, agrupar e classificar os dados sem serem ensinados sobre o que procurar.

 

O aprendizado de reforço descreve uma classe de problemas com os quais um agente (o aluno) opera em um ambiente (com o qual o agente interage) e deve aprender a operar utilizando feedbacks. O uso de um ambiente significa que não há um conjunto de dados de treinamento fixo, mas sim uma meta ou um conjunto de metas que um agente precisa atingir, ações que ele pode executar e feedbacks sobre o desempenho em relação à meta. O algoritmo utiliza tentativa e erro para determinar quais ações geram os melhores resultados.

Casos de uso de machine learning

O machine learning pode ser aproveitado por muitas organizações e tem muitas
aplicações específicas do setor. Alguns exemplos incluem:

Recursos humanos

• Tendências e previsão da força de trabalho
• Otimização do recrutamento
• Previsão de capacidade

Bens de consumo embalados

• Gerenciamento do ciclo de vida do produto
• Otimização de estoque
• Previsão de demanda

Supply chain

• Otimização de fornecedores
• Planejamento e reposição de inventário
• Análise e monitoramento de riscos

Setor de saúde

• Gerenciamento clínico e de saúde da população
• Insights sobre imagens médicas
• Identificação de risco do paciente

Setor financeiro

• Planejamento de orçamento, previsão e análise de fluxo de caixa
• Previsão de receita
• Combate a fraude, desperdícios e abusos

IT/COE

• Análise da causa raiz
• Triagem de tíquetes
• Detecção de anomalias

Varejo

• Personalização
• Recomendações
• Planejamento de fornecimento de mercadorias

Machine Learning e Analytic Process Automation

Para que um modelo de machine learning seja bem-sucedido, os dados que estão
sendo utilizados para treinar o modelo precisam ser preparados e analisados de
forma completa e cuidadosa. Se esse processo puder ser automatizado, ele
poderá fazer com que a empresa obtenha as informações mais rapidamente,
economizando tempo e dinheiro.

A automação de todos os processos de analytics é fundamental para o sucesso e
mantém as empresas ágeis. O Alteryx Machine Learning pode ajudar as
organizações a fornecerem resultados transformadores mais rapidamente e o
Analytic Process Automation (APA) torna esse processo ainda mais rápido.

Como começar a utilizar o Alteryx Machine Learning

A plataforma
Analytic Process Automation Platform™
da Alteryx integra totalmente o seu analytics. Além de data prep e de outros
recursos, ela permite o aprendizado e a modelagem automatizados e totalmente
guiados da máquina, assim como as opções de modo especialista para gerar
resultados mais rápidos.

O acesso aos dados, preparo, modelagem, monitoramento, ajuste do modelo e
compartilhamento dos resultados analíticos acontecem no mesmo lugar, em uma
plataforma fácil de usar. Comece com uma

avaliação gratuita
da plataforma hoje mesmo.

Também oferecemos o programa Advancing Data & Analytics Potential Together
(ADAPT) para recém graduados e profissionais de dados desempregados. Você terá
acesso aos cursos gratuitos de data science e analytics, uma licença do
Alteryx Designer, suporte virtual individual e muito mais.
Saiba mais e inscreva-se
no programa.