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Curioso em saber o que é machine learning? Pois saiba que não está sozinho. Afinal, essa é uma das perguntas mais feitas atualmente. Não é à toa! Isso porque essa tecnologia está em ampla expansão.
Segundo um estudo da IDC Global divulgado pela Forbes, o mercado global de machine learning foi avaliado em US$ 1,58 bilhão em 2017. Até 2024, esse setor deve conquistar uma marca superior aos US$ 20 bilhões, o que representa um crescimento de quase 45% em apenas 7 anos.
A tabela abaixa mostra a evolução e a previsão desse mercado de acordo com os anos e os tamanhos das companhias (sendo SME’s = pequenas e médias empresas e Large Enterprises = empresas grandes).
Crédito: Medium
Para descobrir o que é machine learning, conhecer suas principais aplicações e os benefícios que pode gerar para sua empresa, basta ler este post até o fim!
Machine learning é uma área contida dentro do campo de inteligência artificial (IA), que nada mais é que uma inteligência similar à humana que utiliza o aprendizado de máquina como um de seus recursos.
Com o machine learning, é possível realizar desde as tarefas mais simples até as mais complexas. Segundo especialistas, essa tecnologia consegue reproduzir padrões do pensamento humano.
Mas como o machine learning funciona? Onde podemos encontrá-lo em nossa rotina? Qual é a sua relação com o big data empresarial? Esse recurso pode ser utilizado para proteção contra roubo de identidade? Saiba tudo a seguir!
Dizem que quanto mais fazemos algo, melhor nos tornamos naquilo. As habilidades humanas são desenvolvidas a partir da observação, estudo, junção de experiências e, principalmente, a prática. Isso tudo é resultado da nossa capacidade de aprender.
Assim como os seres humanos, as máquinas também podem aprender com a “prática”. Isso porque o machine learning consiste no método que aprende a partir da análise de dados (big data), identificando padrões para tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.
Dessa forma, é possível fornecer exemplos para as máquinas e, logo, elas aprendem o que fazer com eles. Isso torna o processo mais simples, já que é muito mais fácil para nós, seres humanos, darmos exemplos do que escrever um código de programação do zero, não é mesmo?
Como agora você já sabe o que é machine learning, siga lendo para conhecer os seus principais métodos de aprendizado.
De forma resumida, o aprendizado supervisionado acontece quando os algoritmos são treinados por meio de exemplos rotulados e a saída correta já é conhecida. Nesse caso, então, os dados são anotados com respostas a serem previstas.
Dentre os algoritmos utilizados para esse tipo de aprendizagem, estão: Redes Neurais, Máquina de Vetor de Suporte (SVMs) e Classificadores Naive Bayes.
Exemplos:
O aprendizado não-supervisionado, por sua vez, permite abordar problemas cujo resultados são desconhecidos. Sinteticamente, a utilização desse recurso é feita para encontrar uma representação mais informativa diante dos dados que se têm.
Exemplos:
Esses não são os únicos tipos de aprendizagens existentes. Temos também a aprendizagem semi-supervisionada e a por reforço.
Existem inúmeros exemplos de onde as tecnologias de machine learning são utilizadas. Algumas delas são:
O machine learning permite que as companhias, a partir da análise do big data empresarial, consiga estipular previsões sobre vendas com uma assertividade impressionante.
No geral, há muitas companhias que utilizam o big data empresarial e o machine learning em seus processos.
Conheça agora alguns importantes sistemas em que a análise de big data empresarial acontece de modo eficiente:
Crédito: NETWORKWORLD
Além de realizar prognósticos eficazes sobre vendas, melhorar os processos logísticos e aperfeiçoar a detecção de fraudes, o machine learning conta com outros importantes benefícios. São eles:
O machine learning também é bastante explorado em tecnologias mais complexas, como as de reconhecimento facial.
Nesse caso, o aprendizado da máquina é muito importante para entregar um resultado com o máximo de acurácia possível.
Para reconhecer uma pessoa por meio de sua face, é preciso que o algoritmo seja treinado de forma a identificar um rosto numa imagem e pontos específicos que são encontrados em todo rosto (borda dos olhos, ponta do queixo etc.).
Considerando que cada pessoa é única, é necessário codificar as informações de cada rosto detectado, para que seja possível comparar com os diversos rostos de uma grande base de dados, a fim de tomar conclusões para um produto tecnológico que visa auxiliar na autenticação e validação de identidades, por exemplo.
Nessa situação, uma boa solução é deixar que o computador identifique quais as melhores características a serem coletadas, tirando as medidas que ele julga serem mais importantes para sua conclusão.
Com essas informações, dali para frente, a “máquina” é capaz de identificar uma pessoa específica (e seu nome) dentre milhares de outras. Logo, além de preservar a privacidade, também é muito eficiente na proteção contra roubo de identidade.
Neste post, você soube o que é machine learning, conheceu sua importância, benefícios e dados que mostram que essa tecnologia veio para ficar.
Desse modo, para não perder a sua fatia de mercado, que tal utilizar recursos avançados de biometria facial em seu negócio? Contar com essa tecnologia apresenta vantagens significativas, como:
Para isso, você pode contar com a Unico, uma empresa de autoridade no mercado e que, por meio da solução Unico Check, oferece todas as vantagens citadas acima, com a transparência e ética que você procura! Para saber mais e tirar suas dúvidas acesse o site do Unico Check.
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