Você não precisa ser um cientista de dados para entender o ML.
O aprendizado de máquina potencializa as ferramentas que você já usa: mecanismos de recomendação, filtros de spam, assistentes de voz e previsão de texto. O mercado global de ML deverá atingir US$ 503 bilhões até 2030 (Fortune Business Insights). Compreender os princípios básicos ajuda você a tomar melhores decisões tecnológicas e identificar oportunidades para o seu negócio.
O que é aprendizado de máquina
ML é um tipo de IA em que os computadores aprendem padrões a partir de dados sem serem explicitamente programados para cada cenário. Quanto mais dados de qualidade receber, melhor será seu desempenho. Pense nisso como ensinar uma criança a reconhecer gatos – você mostra exemplos e ela aprende o padrão. O ML funciona de forma semelhante em grande escala, processando milhões de exemplos para identificar padrões que os humanos podem não perceber.
Aprendizagem supervisionada versus não supervisionada
A aprendizagem supervisionada usa dados rotulados para fazer previsões. Exemplo: mostrar o modelo de dados de clientes anteriores rotulados como "perturbados" ou "retidos" para prever os clientes atuais em risco. A aprendizagem não supervisionada encontra padrões em dados não rotulados. Exemplo: análise de dados de compra para identificar automaticamente segmentos de clientes. Ambos têm aplicações comerciais valiosas.
Aplicações práticas de negócios
Segmentação de clientes para marketing direcionado, previsão de demanda para gerenciamento de estoque, detecção de fraudes, previsão de rotatividade, recomendações personalizadas e análise de sentimento. Cada um está disponível por meio de ferramentas prontas para uso que não exigem a construção de modelos de ML do zero. Comece identificando quais recursos de ML integrados às ferramentas existentes você ainda não está usando.
Começando
Você não precisa de uma equipe de ciência de dados. Identifique decisões repetitivas em sua empresa que poderiam se beneficiar de insights baseados em dados. Escolha um problema concreto – como prever quais leads serão convertidos – e encontre uma ferramenta que resolva isso. Na x13apps, ajudamos as empresas a identificar e implementar aplicativos práticos de ML que proporcionam ROI mensurável.