Quais são exemplos de machine learning em escala empresarial? O crescimento do machine learning na última década foi um salto significativo para as empresas e organizações, acelerando os insights baseados em dados e capacitando a inteligência artificial para decisões mais inteligentes. Agora os dados chegam em volumes pesados de inúmeras fontes: dispositivos Internet das Coisas, feeds de mídia social e muito mais. Esses grandes volumes de dados são insustentáveis para serem analisados manualmente, mas o machine learning transforma esse dilúvio em algo gerenciável e acionável para fácil integração nos processos organizacionais.
Empresas de todos os tamanhos usam machine learning para melhorar suas funcionalidades. Quando um mecanismo de pesquisa retorna resultados personalizados com base em um perfil de usuário, isso é machine learning. Quando um site de compras carrega recomendações com base nas compras e visualizações de produtos de um cliente, esse é o machine learning. Quando seu telefone corrige automaticamente um erro de digitação em suas mensagens de texto, isso é machine learning.
Desde o processamento de linguagem natural até encontrar anomalias em conjuntos de dados em massa, os algoritmos de machine learning aprendem como o cérebro humano, mas com a precisão técnica de um computador. Em vez de um conjunto de regras se/então ou diretrizes de processo, o machine learning identifica padrões e anomalias enquanto aprende o contexto em torno deles – quanto mais volume, mais para aprender.
Algoritmos e modelos de machine learning são os mecanismos que impulsionam esse processo - mas o que as empresas podem fazer exatamente com elas? É fácil considerar recomendações de um site de ecommerce ou streaming, mas e o nível de uma empresa B2B ou operações internas? Vamos considerar quatro exemplos de machine learning que demonstram a amplitude dos recursos de machine learning.
Agora que estabelecemos quatro casos de uso gerais para machine learning, vamos colocar isso em um exemplo do mundo real. Considere o departamento de atendimento ao cliente de qualquer empresa. O machine learning pode analisar cada transação dentro do banco de dados e criar um perfil de cliente com base no histórico do usuário para criar um programa de extensão especializado com preferências individuais. O machine learning pode identificar as diferentes trajetórias por aqui baseadas em volumes pesados de dados e analisar os padrões envolvidos.
Por exemplo, o algoritmo de Machine learning pode notar que as pessoas que fazem compras pela manhã também estão mais propensas a um tipo específico de produto. Com isso, grupos direcionados de clientes podem receber ofertas especiais quando essa categoria de produto estiver à venda ou quando o estoque for baixo. Vários tipos diferentes de correlação de padrões podem ser determinados com o machine learning e ainda aplicados para envolver ainda mais os clientes, criar incentivos e maximizar a retenção.
Para saber mais sobre o que o machine learning pode fazer – e como a Oracle torna isso fácil – veja como o Oracle Machine Learning é usado para resolver problemas complexos orientados por dados.