Entendendo os 3 principais casos de uso de aprendizado de máquina para negócios. Dada a sua capacidade de resolver problemas complexos, o aprendizado de máquina ganhou atenção significativa nos últimos anos. A implementação de aprendizado de máquina para resolver situações da vida real pode ser observada em vários setores hoje.
Por exemplo, os provedores de e-mail aproveitam o aprendizado de máquina para detecção de spam, enquanto o Facebook o usa para marcação de imagens. Nesta postagem do blog, identificamos três áreas importantes em que o aprendizado de máquina está causando impacto, permitindo que as empresas utilizem seus dados com precisão.
Mas primeiro, vamos entender o aprendizado de máquina com um pouco mais de detalhes:
O que é Aprendizado de Máquina?
É um subconjunto de inteligência artificial usado para encontrar soluções para problemas complicados de forma independente. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem prever resultados futuros com base em padrões em grandes bancos de dados.
Ele pode encontrar padrões em palavras, números, imagens, etc. O aprendizado de máquina para negócios é diferente da programação tradicional, pois esta usa programas criados manualmente. Os dados de entrada são alimentados a este programa manual para produzir a saída. Por outro lado, os dados de saída e entrada são fornecidos a um algoritmo de aprendizado de máquina para criar um programa.
Esse programa é capaz de aprender e se adaptar por conta própria.
Problemas do mundo real que podem ser resolvidos com aprendizado de máquina
Para saber como aplicar o aprendizado de máquina a problemas de negócios , primeiro você precisa identificar todos os processos demorados e exigir trabalho manual. Geralmente é implementado em áreas de negócios que necessitam de melhoria contínua pós-implantação.
1. Identificando Spam
Se não fosse pelo aprendizado de máquina, nossas caixas de entrada de e-mail estariam cheias de spam ou e-mails não solicitados. Imagine limpar esses e-mails em massa e indesejados manualmente? Ninguém tem esse tipo de tempo.
Sem mencionar os riscos de segurança inerentes a esses e-mails. É por isso que os provedores de e-mail utilizam o aprendizado de máquina para filtrar spam automaticamente. As redes neurais podem identificar e-mails de spam com sucesso com base em características comuns identificadas no conteúdo e no assunto do remetente.
2. Fazendo recomendações de produtos
O sistema de recomendação é uma aplicação universal de aprendizado de máquina para negócios. É usado por aplicativos móveis e da Web, plataformas de entretenimento (como Netflix e Google Play), sites de comércio eletrônico (como Amazon e eBay) e mecanismos de pesquisa.
Os algoritmos de aprendizado de máquina registram vários parâmetros e dados comportamentais, incluindo histórico de navegação, dados contextuais (dispositivo, idioma e localização), detalhes do item (categoria, preço), compras, visualizações de página, visualizações de itens, cliques etc., para fazer recomendações. Isso, por sua vez, permite que as empresas aumentem os lucros, aumentem o envolvimento do usuário, aumentem o tráfego e reduzam a taxa de churn.
3. Segmentação de clientes
A implementação do aprendizado de máquina para resolver problemas da vida real também é encontrada no marketing. O valor da vida útil do cliente (LTV), a previsão de churn e a segmentação do cliente são desafios comuns nesse domínio.
Usando o aprendizado de máquina, os profissionais de marketing podem tomar decisões baseadas em dados em suas campanhas, eliminando qualquer suposição envolvida. Além disso, incentiva os clientes a se envolverem com a marca, aumentando a taxa de conversão desde o início.
4. Reconhecimento de imagem e vídeo
Os avanços no aprendizado profundo (um subconjunto do aprendizado de máquina) estimularam o rápido progresso nas técnicas de reconhecimento de imagem e vídeo nos últimos anos. Eles são usados para várias áreas, incluindo detecção de objetos, reconhecimento facial, detecção de texto, pesquisa visual, detecção de logotipos e pontos de referência e composição de imagens.
Como as máquinas são boas no processamento de imagens, os algoritmos de Machine Learning podem treinar estruturas de Deep Learning para reconhecer e classificar imagens no conjunto de dados com muito mais precisão do que humanos.
Semelhante ao reconhecimento de imagem , empresas como Shutterstock , eBay , Salesforce , Amazon e Facebook usam Machine Learning para reconhecimento de vídeo, onde os vídeos são divididos quadro a quadro e classificados como imagens digitais individuais.
Tem alguma dúvida, que tal uma Agência DCSBRASIL?