Machine Learning

O que é machine learning?

Machine learning é o processo repetitivo que um computador usa para identificar padrões em um conjunto de dados de acordo 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 é a tecnologia que possibilita a inteligência artificial.

Outro termo bastante discutido
com o machine learning é o deep learning. O deep learning é uma evolução do machine learning e usa uma
rede neural artificial para acionar algoritmos de ML sem orientação humana.

Por que o machine learning é importante?

O 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 dados
• Selecionar um algoritmo de machine learning para ser usado
• Treinar o algoritmo nos dados para criar um modelo personalizado
• Validar o desempenho do modelo resultante do teste de dados (também conhecido como "holdout")
• Usar o modelo em novos dados (também conhecido como "pontuação")

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

Métodos de machine learning

Existem três categorias principais de machine learning: 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 de aprendizado supervisionado são treinados usando um conjunto de dados rotulado e são ensinados a chegar a uma conclusão específica com base em dados históricos.

O aprendizado não supervisionado descreve uma classe de problemas que envolve o uso de um modelo para descrever ou extrair relações 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 usam conjuntos não rotulados, pesquisam semelhanças ou padrões nos dados e usam essas informações para organizar, agrupar e classificar os dados sem serem ensinados sobre o que procurar.

O aprendizado por 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 rumo a ela. O algoritmo usa tentativa e erro para determinar quais ações geram os melhores resultados.

Casos de uso de machine learning

O machine learning pode ser usado por muitas organizações e tem muitas aplicações específicas para cada 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 orçamentário, 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 automação analítica

Para que um modelo de machine learning seja bem-sucedido, os dados que estão sendo usados 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 os insights 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 machine learning pode ajudar as organizações a fornecer resultados transformadores mais rapidamente, e a automação analítica torna esse processo ainda mais rápido.

Como começar a usar o machine learning

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