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.
históricas.
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
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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
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