white pattern
Glossário

Machine Learning

white pattern

Experimente gratuitamente por um mês

Descubra insights em dados não estruturados com ferramentas de visão computacional e mineração de texto. Aproveite modelos guiados para criar pipelines de ML.

Content

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.

ML- Supervised Learning


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.

ML- Unsupervised Learning


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.

ML- Reinforement Learning

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.

uma senhora
E-book
Tempo de leitura: 5 minutos

5 casos de uso para ajudar profissionais de auditoria a ganhar tempo

Veja como modernizar cinco processos comuns para permitir que suas equipes possam dedicar mais esforços na solução de problemas.

Finanças
Ganhos de eficiência
Qualificação da força de trabalho
Leia agora
gamification
Evento

Amplie sua base de usuários do Alteryx com técnicas de gamificação inovadoras

A JLL coordenou o Alteryx Adventure, um programa de gamificação para impulsionar as habilidades das equipes, ajudando a transformar iniciantes em verdadeiros experts. Nesta sessão, você vai conhecer detalhes sobre o projeto, além de aprender dicas práticas para compartilhar com a sua própria organização.

Líder de analytics
Inspire
Serviços financeiros: bancos
Saiba mais
sure we can do it
Evento

Claro, podemos fazer isso. De que forma vamos fazer isso?

Veja como o Alteryx habilitou a CUNA (Credit Union National Association) a alcançar o impossível nos últimos cinco anos, permitindo desenvolver novas habilidades e competências para apoiar 700 usuários, 300 painéis, além de milhares de consultas e inúmeras iniciativas de data science.

Finanças
Inspire
Alteryx Designer
Saiba mais

Kit de início do Intelligence Suite

Este kit de início fornece modelos predefinidos para iniciar a sua jornada analítica avançada sem a necessidade de códigos, através da modelagem assistida (criação de modelos guiada por machine learning).
imagem

Transforme seu analytics

Prepare-se para revelar insights ocultos em seus dados.
Produto Alteryx