{"id":3813,"date":"2020-02-05T03:00:00","date_gmt":"2020-02-05T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.valuehost.com.br\/blog\/?p=3813"},"modified":"2024-02-12T10:03:05","modified_gmt":"2024-02-12T13:03:05","slug":"beneficios-do-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.valuehost.com.br\/blog\/beneficios-do-machine-learning\/","title":{"rendered":"\u00a0Entenda os benef\u00edcios do machine learning!"},"content":{"rendered":"

A Deloitte estima que, em 2021, os gastos corporativos em projetos de intelig\u00eancia artificial e machine learning \u2014 aprendizado de m\u00e1quina \u2014 chegar\u00e3o a 57 bilh\u00f5es de d\u00f3lares, quatro vezes mais que em 2017. Essas tecnologias agora s\u00e3o usadas diariamente e n\u00e3o apenas entre os l\u00edderes em inova\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Gra\u00e7as \u00e0 digitaliza\u00e7\u00e3o dos processos de neg\u00f3cios, as organiza\u00e7\u00f5es comandam quantidades cada vez maiores de dados que, com a ajuda do aprendizado de m\u00e1quina, podem ser usados para automatizar o trabalho. Neste artigo, n\u00f3s apresentamos os principais benef\u00edcios do machine learning. Acompanhe!<\/p>\n

Como gerenciar os custos em TI?<\/h2>\n

Quando as empresas falam sobre gerenciamento de custos em TI<\/a>, seu foco normalmente \u00e9 reduzir as despesas atuais. Por\u00e9m, na era digital de hoje, o gerenciamento de custos assumiu um novo tom: fornece uma alavanca estrat\u00e9gica para gerar economias que podem ser investidas em impulsionar o crescimento.<\/p>\n

\u00c9 nesse contexto que o machine learning surge como estrat\u00e9gia inteligente. O aprendizado de m\u00e1quina permite a automa\u00e7\u00e3o de atividades repetitivas, muitas vezes demoradas, liberando as equipes para assumir tarefas mais lucrativas.<\/p>\n

Como qualquer falha de hardware envolve custos de reparo e tempo de inatividade da produ\u00e7\u00e3o, que empresa n\u00e3o procuraria ferramentas que possam prever falhas e evit\u00e1-las? Ao revisar e analisar os sinais, a solu\u00e7\u00e3o pode prever equ\u00edvocos futuros at\u00e9 duas semanas antes que ocorram. Mas n\u00e3o \u00e9 s\u00f3 isso: conhe\u00e7a um pouco mais sobre essa tecnologia.<\/p>\n

O que \u00e9 machine learning?<\/h2>\n

O machine learning \u00e9 um campo da ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o que visa ensinar aos computadores como aprender e agir sem serem explicitamente programados.<\/p>\n

Mais especificamente, \u00e9 uma abordagem para an\u00e1lise de dados que envolve a constru\u00e7\u00e3o e adapta\u00e7\u00e3o de modelos os quais permitem que os programas “aprendam” com a experi\u00eancia. Isso envolve a constru\u00e7\u00e3o de algoritmos que adaptam seus modelos para melhorar sua capacidade de fazer previs\u00f5es.<\/p>\n

Como ele funciona?<\/h2>\n

O machine learning \u00e9 uma \u00e1rea de estudo em ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o e uma abordagem para projetar algoritmos. Essa abordagem para o design de algoritmos permite a cria\u00e7\u00e3o e o design de programas e m\u00e1quinas artificialmente inteligentes.<\/p>\n

Ele alimenta todos os tipos de tarefas automatizadas que abrangem v\u00e1rios setores, desde empresas de seguran\u00e7a de dados<\/a> que buscam malwares e ransomwares<\/a> a profissionais de finan\u00e7as que desejam alertas para negocia\u00e7\u00f5es favor\u00e1veis. Os algoritmos de IA s\u00e3o programados para aprender constantemente como se fosse uma assistente pessoal virtual \u2014 algo que eles fazem muito bem.<\/p>\n

Quais s\u00e3o os benef\u00edcios dessa tecnologia para as empresas?<\/h2>\n

O aprendizado de m\u00e1quina extrai informa\u00e7\u00f5es significativas de dados brutos e fornece resultados precisos. Essas informa\u00e7\u00f5es ajudam a resolver problemas complexos e ricos em dados. Confira alguns dos grandes benef\u00edcios de utiliz\u00e1-lo!<\/p>\n

Tomada de decis\u00e3o de neg\u00f3cios em tempo real<\/h3>\n

No mundo conectado de hoje, extrair as informa\u00e7\u00f5es corretas do Big Data<\/a> em constante evolu\u00e7\u00e3o seria imposs\u00edvel sem os recursos de tecnologia inteligente. O machine learning permite que as organiza\u00e7\u00f5es transformem grandes conjuntos de dados em conhecimento e intelig\u00eancia acion\u00e1vel.<\/p>\n

Essas informa\u00e7\u00f5es podem ser integradas nos processos de neg\u00f3cios e atividades operacionais di\u00e1rias para responder \u00e0s mudan\u00e7as nas demandas do mercado ou nas circunst\u00e2ncias dos neg\u00f3cios. Como resultado, as empresas podem se manter \u00e0 frente da concorr\u00eancia e tomar medidas proativas para manter sua vantagem competitiva em tempo real.<\/p>\n

Aprimoramento da seguran\u00e7a e desempenho da rede<\/h3>\n

Amea\u00e7as \u00e0 ciberseguran\u00e7a, intrus\u00f5es e anomalias na rede geralmente ocorrem em tempo real, com pouco aviso pr\u00e9vio. Para que as organiza\u00e7\u00f5es mantenham a seguran\u00e7a da rede<\/a>, qualquer comportamento injustificado deve ser identificado proativamente antes que a invas\u00e3o se transforme em um ataque de seguran\u00e7a com for\u00e7a total, vazamento de dados e interrup\u00e7\u00f5es de servi\u00e7o.<\/p>\n

Os algoritmos de machine learning ajudam a monitorar o comportamento da rede em busca de anomalias em tempo real para que medidas sejam executadas automaticamente. \u00c0 medida que os algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina se treinam, o estado da ciberseguran\u00e7a melhora continuamente, adapta-se \u00e0s mudan\u00e7as e substitui a pesquisa e an\u00e1lise manuais para desvendar insights espec\u00edficos da rede de cada organiza\u00e7\u00e3o relacionados \u00e0 seguran\u00e7a.<\/p>\n

Redu\u00e7\u00e3o das despesas operacionais<\/h3>\n

Considere o exemplo de caso de suporte ao cliente. As organiza\u00e7\u00f5es comerciais com uma grande base de usu\u00e1rios muitas vezes lutam para atender \u00e0s demandas dos clientes por suporte r\u00e1pido e eficaz, fornecido por telefone ou bate-papo na web. Isso requer o emprego de um grande n\u00famero de funcion\u00e1rios de suporte ao cliente, servi\u00e7os caros de telefone e conectividade e uma estrat\u00e9gia complexa para otimizar a velocidade e a efic\u00e1cia do atendimento.<\/p>\n

Com as tecnologias de aprendizado de m\u00e1quina, como os bots de bate-papo e os sistemas automatizados de resposta do cliente, as tarefas de identificar problemas do cliente e orient\u00e1-los para as informa\u00e7\u00f5es corretas podem ser executadas automaticamente em escala a um custo menor, com alta precis\u00e3o e o mais importante: sem que os clientes aguardem muito tempo pelos agentes de suporte.<\/p>\n

Essas vantagens das tecnologias de machine learning podem ser aplicadas a v\u00e1rios casos de uso, especialmente quando os dados est\u00e3o no centro da oferta de servi\u00e7o. A tecnologia est\u00e1 substituindo rapidamente as opera\u00e7\u00f5es manuais no segmento de mercado corporativo, e as pequenas, m\u00e9dias e grandes empresas est\u00e3o bem-posicionadas para tirar proveito das solu\u00e7\u00f5es de machine learning.<\/p>\n

Onde o machine learning pode ser aplicado?<\/h2>\n

O aprendizado de m\u00e1quina est\u00e1 sendo usado ativamente hoje, talvez em muito mais lugares do que se esperaria. Mas vamos citar aqui algumas das principais aplica\u00e7\u00f5es da tecnologia nas empresas.<\/p>\n

An\u00e1lise preditiva<\/h3>\n

Provavelmente, a aplica\u00e7\u00e3o mais popular do machine learning \u00e9 a an\u00e1lise preditiva, que usa dados hist\u00f3ricos para fazer previs\u00f5es ou recomenda\u00e7\u00f5es para eventos futuros. Sabe quando o smartphone oferece sugest\u00f5es de palavras para usar quando voc\u00ea digita um texto? Essa \u00e9 uma an\u00e1lise preditiva no trabalho. O sistema registrou padr\u00f5es que voc\u00ea usa ativamente para fornecer sugest\u00f5es de respostas no futuro.<\/p>\n

A an\u00e1lise preditiva \u00e9 usada em v\u00e1rios aplicativos, como com\u00e9rcio eletr\u00f4nico, m\u00eddia social, finan\u00e7as e at\u00e9 transporte. Os aplicativos de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico usam a an\u00e1lise preditiva para fornecer recomenda\u00e7\u00f5es aos consumidores para que considerem a compra de outros produtos. O sistema detecta padr\u00f5es em itens que s\u00e3o comumente comprados juntos e gera sugest\u00f5es com base nesses padr\u00f5es.<\/p>\n

Reconhecimento de imagem<\/h3>\n

O reconhecimento de imagens \u00e9 um dos exemplos mais significativos de aprendizado de m\u00e1quina e intelig\u00eancia artificial. Basicamente, \u00e9 uma abordagem para identificar e detectar um recurso ou objeto na imagem digital. Al\u00e9m disso, essa t\u00e9cnica pode ser usada para an\u00e1lises adicionais, como reconhecimento de padr\u00f5es, detec\u00e7\u00e3o de rosto, reconhecimento de rosto, reconhecimento \u00f3ptico de caracteres e muito mais.<\/p>\n

Todas essas aplica\u00e7\u00f5es tornam o aprendizado de m\u00e1quina uma tend\u00eancia de inova\u00e7\u00e3o digital de alto valor. Al\u00e9m disso, o machine learning permite que as empresas descubram sem esfor\u00e7o novas tend\u00eancias e padr\u00f5es de conjuntos de dados grandes e diversos.<\/p>\n

Agora, os empreendimentos podem automatizar a an\u00e1lise para interpretar as intera\u00e7\u00f5es comerciais, tradicionalmente realizadas por seres humanos, para executar a\u00e7\u00f5es baseadas em evid\u00eancias. Isso permite a oferta de produtos e servi\u00e7os novos, personalizados ou diferenciados. Portanto, considerar os benef\u00edcios do machine learning e torn\u00e1-lo uma estrat\u00e9gia de neg\u00f3cio pode ser uma decis\u00e3o lucrativa.<\/p>\n

Seu neg\u00f3cio j\u00e1 conta com alguma solu\u00e7\u00e3o de machine learning nos processos? Conte-nos sua experi\u00eancia nos coment\u00e1rios abaixo!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

A Deloitte estima que, em 2021, os gastos corporativos em projetos de intelig\u00eancia artificial e machine learning \u2014 aprendizado de m\u00e1quina \u2014 chegar\u00e3o a 57 bilh\u00f5es de d\u00f3lares, quatro vezes mais que em 2017. Essas tecnologias agora s\u00e3o usadas diariamente e n\u00e3o apenas entre os l\u00edderes em inova\u00e7\u00e3o. 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