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Aplicações do Machine Learning em diferentes setores: descubra quais são as principais áreas e como elas estão se beneficiando!
O Machine Learning (ML) é uma área da Inteligência Artificial (IA) que foca no uso de dados e algoritmos para capacitar sistemas a replicar o processo de aprendizado humano.
Nos últimos anos, temos assistido ao uso do Machine Learning ganhar escala devido às diversas inovações tecnológicas e avanços computacionais, sendo integrado em setores como saúde, manufatura, finanças, varejo e marketing.
Neste artigo mostraremos como estão sendo realizadas as aplicações de Machine Learning, e também os benefícios que a tecnologia está entregando para as áreas acima, entre outros modelos de negócio. Acompanhe!
A importância e os benefícios do ML
O ser humano possui muitas qualidades e aptidões para realizar trabalhos manuais e intelectuais. Temos assistido a isso ao longo de gerações e milhares de anos de evolução e história.
Contudo, era esperado que em algum momento o ser humano perceberia a existência de limitações, e essa percepção veio quando se deparou com a produção massiva de dados.
Sozinhos, vimos que somos incapazes de coletar, processar e analisar informações em larga escala. E essa incapacidade se torna ainda mais perceptível, quando envolve a geração de insights valiosos em cima do grande volume de dados.
O Machine Learning é crucial para o ser humano lidar com o Big Data, que hoje é uma importante fonte para melhorar o direcionamento de suas ações e estratégias. Mas resumir a importância do ML apenas a isso seria um crime.
A capacidade de treinar algoritmos — que podem ser usados também para automatizar tarefas repetitivas, prever padrões futuros, identificar problemas de segurança, entre outros benefícios — também torna o Machine Learning uma das tecnologias mais importantes e necessárias no mundo moderno.
Aplicações do Machine Learning em diferentes setores
Por causa dos benefícios do ML, era esperado que diversos nichos de negócio implementariam a tecnologia para tornar suas operações mais ágeis, precisas e estratégicas.
Quais são os casos de uso de Machine Learning e como estão se beneficiando da tecnologia?
Saúde
Está recorrendo ao Machine Learning para analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e interpretar informações complexas em exames. Também está aplicando a tecnologia para automatizar processos administrativos, reduzir a incidência de erros, e personalizar tratamentos médicos com base em dados individuais dos pacientes.
Manufatura
Vem usando o ML para prever falhas em equipamentos, reduzir o tempo de inatividade das máquinas e melhorar a confiabilidade dos ativos. Modelos de visão computacional também estão sendo treinados para identificar produtos defeituosos, aumentando as taxas de detecção de falhas e melhorando a gestão de estoque.
O ML também está desempenhando um papel importante para automatizar tarefas e análise de dados, prever períodos de sazonalidade e entender a demanda do consumidor.
Finanças
No setor financeiro, o uso do Machine Learning está sendo aplicado para automatizar processos e atendimento ao cliente. Não só isso, para analisar padrões de comportamento dos usuários mais propensos ao churn, e ajudar na personalização de serviços financeiros.
Indústria e Varejo
Indústrias e empresas do varejo estão aplicando o ML para prever aumentos sazonais de vendas, reter clientes, otimizar trabalho de equipes e definir estratégias de preços dinâmicas. Também estão recorrendo à tecnologia para identificar novas oportunidades de mercado e segmentar clientes com base em indicadores.
Marketing
Vem usando o Machine Learning para automatizar a segmentação de clientes, otimizar campanhas de marketing, analisar dados e aprimorar o atendimento a partir da criação de chatbots. O ML também está contribuindo para a previsão de eventos futuros, como demanda de produtos e comportamento do consumidor.
Agronegócio
No agronegócio, o ML está sendo usado para monitorar safras, prever colheitas, detectar doenças nas plantações e otimizar o uso de insumos. Além disso, os algoritmos estão contribuindo para a análise de dados climáticos, auxiliando produtores na tomada de decisões proativas diante de condições adversas.
Recursos Humanos (RH)
O setor de RH está aplicando o Machine Learning para automatizar tarefas operacionais, agilizando processos de recrutamento e seleção. A tecnologia também vem sendo usada para mapear o desempenho dos profissionais com base em suas atividades e projetos, oferecendo insights preditivos para aumentar a produtividade, ajustar perfis às funções e reduzir o turnover.
Cibersegurança
Na área de segurança cibernética, o Machine Learning está sendo implementado para analisar dados em tempo real e detectar atividades suspeitas, como malware e fraudes. A capacidade dos algoritmos detectarem anomalias em velocidade quase instantânea está permitindo uma resposta mais rápida e efetiva a incidentes.
Desafios comuns nas aplicações do Machine Learning
O sucesso das aplicações do Machine Learning depende da qualidade dos dados, e ponto final. Desse modo, não seria errado dizer que a maior parte dos desafios envolvendo ML está, portanto, relacionada aos dados:
- Falta de dados de treinamento;
- Qualidade insuficiente dos dados;
- Dados não representativos;
- Recursos de dados irrelevantes.
Esses são apenas alguns dos desafios enfrentados nas aplicações do Machine Learning. Especialistas esclarecem, no entanto, que a falta de alinhamento entre as necessidades de negócios e as metas do projeto de ML também podem se tornar um problema.
O desenvolvimento de Machine Learning é um processo contínuo, sem fim, que depende do treinamento, do aprendizado e da evolução dos algoritmos. Então, é necessário que exista um motivo sólido para a empresa aplicar o ML e persistir com a tecnologia.
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Como superar os desafios com ferramentas adequadas
Se a empresa identificou um motivo sólido para o uso do Machine Learning, e alinhou suas necessidades de negócio às metas do projeto de ML, a única coisa que pode impedi-la de alcançar todos os benefícios do ML são justamente seus dados.
Nesse ponto, chegamos à questão que pode definir tudo: “O que fazer para superar os desafios relacionados aos dados, e garantir a qualidade necessária para treinar os algoritmos?”
A resposta se resume a uma só palavra: governança!
A governança de dados é um conceito que trata de gerenciar toda a vida útil dos dados, desde a coleta até a geração de insights.
Para praticar a governança é essencial que a empresa conte com as ferramentas certas, pois, manualmente, realizar as etapas de coleta, organização e análise de dados é humanamente impossível. A Engineering desenvolveu uma tecnologia que permite às empresas dominar o Big Data e alcançar a governança sobre seus dados: o DHuO! Você pode saber mais sobre a solução na nossa página institucional DHuO, ou então entrar em contato com um de nossos especialistas para tirar todas as dúvidas!
