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Inteligência Artificial

20 novembro 2023

Machine Learning: os dados por trás da sua estratégia

O Machine Learning promete ser uma revolução tecnológica de longo alcance que influenciará profundamente vários setores do mercado.

É uma disciplina que permite que as soluções de Inteligência Artificial (IA) sejam adaptativas. Foi definido por A. Samuel em 1959 como “o campo de estudo que dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados”. Cada algoritmo de ML é geralmente projetado para executar uma tarefa específica.

Em outras palavras, eles aprendem com os dados. Um aspecto interessante do Machine Learning é que as máquinas podem melhorar seu desempenho cada vez que concluem a tarefa, à medida que ganham experiência e mais dados.
O objetivo do Machine Learning é permitir que as máquinas aprendam “coisas”, permitindo-lhes analisar enormes quantidades de dados, identificar padrões e fazer previsões com base no que aprenderam.

Hoje, as organizações precisam de ferramentas sofisticadas e aplicativos inteligentes que possam falar, ouvir, interagir, analisar e tomar decisões com velocidade e precisão sem precedentes. Isto porque, por um lado, as organizações têm acesso a enormes quantidades de informação e dados, enquanto, por outro, os seus utilizadores exigem um serviço mais rápido e personalizado. É por isso que o Machine Learning se tornou uma das respostas mais eficientes para os desafios empresariais contemporâneos.

Três pilares de Machine Learning

As técnicas de aprendizado de máquina podem ser divididas em três categorias principais: aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada e aprendizagem por reforço. No aprendizado de máquina supervisionado, as máquinas recebem alguns exemplos ou dados que foram previamente anotados e marcados por humanos de forma correta e completa.

A anotação de dados consiste na atividade de rotular ou marcar elementos específicos dentro dos dados de treinamento, como texto, imagens, áudio ou vídeo, a fim de permitir que as máquinas compreendam seu conteúdo e identifiquem informações cruciais. As máquinas usam esses exemplos para aprender a fazer previsões identificando padrões e associações entre os dados. Uma vez treinado, ele pode aplicar esse conhecimento a dados novos e inéditos, prevendo com precisão os resultados com base nos padrões aprendidos.

Os dados anotados são posteriormente usados para treinar os modelos, desempenhando um papel crucial na garantia da qualidade da coleta de dados, já que os conjuntos de dados anotados servem como um padrão de referência ou referência para avaliar o desempenho do modelo e a qualidade geral de outros conjuntos de dados.

A aprendizagem não supervisionada, por outro lado, lida com dados não rotulados. O modelo tenta identificar padrões ou relações dentro dos dados sem orientação explícita. Ele descobre estruturas ocultas e agrupa dados de acordo com semelhanças.

A aprendizagem por reforço adota uma abordagem interativa, semelhante a um aprendiz persistente que progride por tentativa e erro. O modelo recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades com base em suas ações, que o orientam a tomar melhores decisões ao longo do tempo. Esse processo dinâmico de aprendizagem permite que a IA melhore continuamente e faça escolhas ideais em ambientes complexos.

Não apenas pesquisa e análise: aplicações comerciais de Machine Learning

O Machine Learning tem inúmeras aplicações em vários campos. Por exemplo, no setor de saúde, os modelos de ML podem analisar dados médicos para ajudar a diagnosticar doenças e prever os resultados dos pacientes. No setor financeiro, algoritmos de ML são usados para detecção de fraudes e previsão do mercado de ações. No marketing, o ML pode analisar o comportamento do cliente para fornecer recomendações personalizadas e anúncios direcionados.

À medida que o campo do Machine Learning continua a avançar, seu potencial para resolver problemas complexos e simplificar nossas vidas se torna cada vez mais evidente. A disponibilidade de poderosos recursos computacionais, como as Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), tem possibilitado a execução de modelos cada vez mais complexos e sofisticados, facilitando a transição do Machine Learning para o Deep Learning. Essas duas disciplinas compartilham os mesmos princípios, mas as capacidades de aprendizagem profunda tornaram possível enfrentar e resolver problemas cada vez mais intrincados (um exemplo disso são os resultados incríveis alcançados por sistemas baseados em modelos de linguagem grande, como o chat GPT).

Na Almawave, adotamos uma abordagem de última geração, integrando perfeitamente diferentes técnicas de aprendizado de máquina (combinadas com técnicas de raciocínio simbólico) para executar tarefas de processamento de linguagem natural. Nosso objetivo é alavancar os pontos fortes de cada tecnologia, mitigando as limitações, garantindo a entrega de soluções sob medida para cada caso de uso. Esta é a nossa abordagem de IA Composta, que nos permite entregar os resultados ideais e personalizados para atender aos requisitos exclusivos de cada contexto.