Exemplos de machine learning

Quatro exemplos de algoritmos de machine learning em uso

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.

Quatro exemplos de machine learning para empresas

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.

Machine learning revoluciona a preparação de dados:

Big data se tornou um termo comumente usado na última década devido à convergência de acessos em qualquer lugar, bancos de dados em nuvem, tecnologia IoT e muito mais. Mas, com todos esses fluxos de dados entrando em uma operação, eles ainda precisam ser processados para consumo. O machine learning revolucionou isso com aumento, aprimoramento, reparo e enriquecimento automatizados de dados. Isso economiza tarefas como padronizar formatos, identificar exceções, mascarar dados confidenciais e muito mais. Com o machine learning, as principais etapas repetitivas podem ser automatizadas para resultados mais rápidos e precisos, permitindo que os cientistas de dados se concentrem no tempo e na energia de outros lugares.

Descoberta de dados mais rápida com AM:

Não importa o nível de treinamento ou a experiência que eles tenham, os cientistas e analistas de dados só podem se mover em velocidades humanas. Os modelos de machine learning têm a capacidade de tratar a análise mais simples e o processamento de conjunto de dados em velocidades impossíveis pelas equipes de ciência de dados. Por causa desse escopo maior e velocidade mais rápida, o machine learning conseguem identificar padrões que as equipes humanas podem ignorar. No mesmo nível, o machine learning pode examinar relacionamentos e criar sugestões para análises adicionais que talvez não tenham sido possíveis em um nível manual.

Pesquisa mais inteligente com machine learning:

O machine learning capacita recursos de pesquisa para níveis mais altos, com a função de pesquisa e a saída reais. Em machine learning, os algoritmos podem ser treinados para fatorar em parâmetros específicos ao executar a previsão, a tendência, o agrupamento e a análise de correlação. O resultado melhora a potência e a flexibilidade, melhorando a precisão (e, portanto, o envolvimento) dos mecanismos de recomendação para oferecer maiores opções de personalização para derivar novos tipos de previsão ou exceções.

Machine learning e NLP:

A gama de funções de machine learning inclui o processamento de linguagem natural (NLP), que cria um modelo em evolução para compreender a linguagem humana. Esse é o mecanismo que impulsiona o reconhecimento de voz, que possui muitas aplicações em toda a empresa, acessibilidade e vida diária. Quanto mais um algoritmo NLP aprende, maior é sua precisão, criando interações facilitadoras simplesmente por meio da fala. Isso também está relacionado à geração de idioma natural (NLG), que pode ser usada para gerar descrições e relatórios automaticamente com base em informações dos dados.

Exemplo de machine learning: no mundo real

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.