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O avanço da tecnologia tem mudado o rumo da humanidade nas últimas décadas. Desde a revolução digital, também conhecida como Terceira Revolução Industrial, o desenvolvimento de novos recursos tem acontecido em um curto espaço de tempo. O resultado disso é a criação de máquinas com aprendizado equivalente à dos seres humanos.

Com o pouco que sabemos sobre as machine learning já é possível dizer que, em um curto espaço de tempo, não teremos um único setor no mundo que esteja intocado à tecnologia de aprendizado de máquina. Então, para não ficar de fora dessa nova e inovadora tecnologia, acompanhe o artigo de hoje.

A principal característica das machine learning é a capacidade de aprender de forma proativa. Essa tecnologia faz parte de um subcampo da ciência da computação que surgiu no fim da década de 1950 e tem como base os princípios da inteligência artificial, conhecida pela sigla em inglês AI.

Mesmo com mais de 70 anos de evolução, foi nos últimos anos que a área começou a revolucionar a relação do homem com a tecnologia. Com base na inovação, aplicativos já indicam o melhor caminho ao usuário, streaming sugerem filmes para telespectador e redes sociais reconhecem seus usuários a cada foto postada.

Quando falamos em machine learning, a estrutura usada na programação é diferente da programação de software. O aprendizado da máquina é feito a partir de inteligência artificial, e deve ser aplicado com base na interatividade com dados pré configurados, para tornar o conhecimento adquirido, aplicável.

Existe uma quantidade infinita de algoritmos que podem ser usadas em machine learning, cada um com uma finalidade específica. Podemos citar também características que viabilizam a escolha do modelo mais preciso para determinado problema.
Existe uma quantidade infinita de algoritmos que podem ser usadas em machine learning, escolha a ideal para você

1. Algoritmos do Machine Learning

Existe uma quantidade infinita de algoritmos que podem ser usadas em machine learning, cada um com uma finalidade específica. Podemos citar também características que viabilizam a escolha do modelo mais preciso para determinado problema.

Basicamente, a tecnologia faz uso de algoritmos que permitem a um software utilizar uma fonte de dados para aprender e elaborar sua programação. O aprendizado de máquina pode ser descrito como o conceito, em que um software recebe informações e faz uso delas, para encontrar soluções e meios de desempenhar determinadas funções.

Dentre os algoritmos mais utilizados, podemos citar:

  • Regressão Linear;
  • Regressão logística;
  • Árvores de Decisão;
  • Classificação Naive Bayes;
  • Extreme Gradient Boosting – XGBoost;
  • SVM (Support Vector Machine);
  • Ensemble Methods;
  • Algoritmos de Agrupamento (Clustering);
  • Decomposição em valores singulares;
  • Análise de componentes principais;
  • Análise de componentes independentes;
  • KNN;
  • Floresta aleatória ou Random Forest;
  • Algoritmos de redução dimensional.

Como são várias as formas de se chegar a um resultado com machine learning, é preciso escolher o algoritmo mais adequado ao seu negócio ou ao problema proposto. Em um dos nossos artigos anteriores, fizemos um passo a passo para a criação de uma árvore de decisão. Para acompanhar, basta clicar aqui.

2. Apps e Machine Learning

Um aplicativo ou software com machine learning é um tipo de programa que melhora gradualmente com o número de experiências em que ele é colocado para treinar. Ideal para alavancar grandes volumes de dados, a máquina oferece soluções eficazes, pois consegue, a partir de mudanças sutis, entender o comportamento, preferências ou satisfação do cliente.

O machine learning continua a crescer e já marca presença em diversos aplicativos, assistentes digitais e inteligências artificiais. Além disso, indústrias tem feito uso dessa tecnologia, como é o caso dos drones e da auto-condução de carros.

Para entender como aplicativos e machine learning se relacionam, vamos partir do ponto que os apps existem para facilitar a vida das pessoas, para estender a elas funcionalidades práticas ao dia-a-dia ou realizar tarefas úteis para agilizar rotinas.

Uma forma de melhorar a experiência de seus usuários é fazer uso de ferramentas que “conversem” com o usuário e consigam solucionar dúvidas ou apresentar soluções mais rapidamente, como é o caso do chatbot TagChat que, além de fazer a captação de leads no seu e-commerce ou site, ainda consegue o qualificar.

Aplicativos inteligentes respondem mais rápido à mudanças no padrão dos consumidores e apontar novos insights para o negócio, por meio de coleta, análise e encaminhamento correto das informações. Essas funcionalidades permite conhecer cada vez melhor os usuários e aprimorar soluções num processo de melhoria e superação contínua.

Mas nem tudo são flores… Quanto mais complexa é a tarefa que deve ser realizada por um software, mais difícil e demorado se torna seu desenvolvimento. A boa notícia, é que a TagChat é uma empresas especializadas em oferecer este e outros serviços personalizáveis, a única tarefa de quem precisa de uma solução como essa é adquirir.

Veja também: 85% dos atendimentos são feitos por Inteligência Artificial

Máquinas de aprendizado operacionais são as melhores práticas para empresas executarem o uso da inteligência artificial com sucesso, sempre com ajuda de uma ampla gama de software e serviços em cloud. Na verdade, as operações de aprendizado de máquina significa sucesso na IA empresarial.
As MLOps garantem que modelos possam ser implantados repetidamente e monitorados continuamente

3. Machine Learning Operations

Máquinas de aprendizado operacionais são as melhores práticas para empresas executarem o uso da inteligência artificial com sucesso, sempre com ajuda de uma ampla gama de software e serviços em cloud. Na verdade, as operações de aprendizado de máquina significa sucesso na IA empresarial.

As MLOps tem em sua equipe cientistas de dados, que são os grandes responsáveis por preparar conjuntos de dados e criar modelos de IA após sua análise. Também contam com engenheiros especialistas em machine learning, que executam esses conjuntos de dados nos modelos de maneiras disciplinadas e automatizadas.

O MLOps para aprendizado de máquina permite que equipes de ciência de dados e tecnologia da informação colaborem e aumentem o ritmo do desenvolvimento e da implantação de modelos por meio de monitoramento, validação e governança de modelos de machine learning.

Um dos principais benefícios das MLOps é permitir que data science, machine learning, estatística e outros tipos de dados forneçam valor de negócios rapidamente. As MLOps garantem que modelos possam ser implantados repetidamente e monitorados continuamente.

Os processos das MLOps permitem:

  • Implantar modelos com processos automatizados;
  • Otimização da produtividade por meio da colaboração e reutilização de modelos;
  • Monitoramento e atualização de modelos à medida que informações mudam ao longo do tempo.

4. Machine learning em JavaScript

As machine learning em JavaScript servem para montar algoritmos de aprendizado de máquina do zero. Com ele, é possível criar aplicativos com linguagem Javascript sem depender de bibliotecas misteriosas. Os algoritmos são otimizados com desempenho avançado e ainda permitem uso de recursos de baixo nível do Tensorflow JS para turbinar algoritmos e desenvolver práticas recomendadas de ML.

Tornou-se uma prática comum para os desenvolvedores escrever funções de aprendizado de máquina com linguagens de script da Web comuns. Além disso, é possível construir e treinar um algoritmo com qualquer linguagem de programação desejada e que inclua JavaScript.

Apesar das atualizações tardias de linguagem, existem desenvolvedores que são contra o uso de JavaScript para adaptação de máquina em grande parte por causa de seu sistema biológico. Diferente do JS, o ambiente do Python para machine learning é tão desenvolvido e rico que é difícil legitimar a escolha de outro sistema biológico.

No entanto, o fundamento lógico é inevitável e auto-destrutivo. É preciso encontrar pessoas ousadas para trabalhar em questões genuínas de machine learning se precisarmos do JavaScript para se desenvolver. Felizmente, JS tem sido a linguagem de programação mais famosa no GitHub por alguns anos consecutivos e se desenvolve em fama em praticamente todas as medições.

O AutoML, assim como qualquer ferramenta, possui limitações que podem ser um impeditivo para sua utilização. Contudo, grande parte das críticas se concentram em aspectos ligados ao conhecimento de domínio e na parte da técnica em si.
O AutoML, assim como qualquer ferramenta, possui limitações que podem ser um impeditivo para sua utilização

5. Vantagens e desvantagens do AutoML

O AutoML, assim como qualquer ferramenta, possui limitações que podem ser um impeditivo para sua utilização. Contudo, grande parte das críticas se concentram em aspectos ligados ao conhecimento de domínio e na parte da técnica em si.

E não são apenas os debates sobre automação que estão em processo avançado com o uso de ferramentas como AutoML, também existe uma adequação de novas filosofias de trabalho em ciência de dados que vão se tornar protagonistas em diferentes frentes como, por exemplo, a importância de se classificar uma IA, como sendo feminina ou masculina, entre outros pontos.

Por conta da simplicidade e conveniência oferecida pelo AutoML, a adoção da filosofia de trabalho se torna mais atraente e voltada para uma automação completa, em que o cientista de dados prioriza o resultado final em detrimento do entendimento das razões do resultado.

Em outras palavras, a automação reduz a necessidade de memorizar e exercitar a modelagem algorítmica. Isto pode levar potencialmente à degradação das habilidades dos cientistas de dados e engenheiros de machine learning como, por exemplo, a compreensão dos algoritmos ou das sutilezas de um determinado resultado. O que pode comprometer o entendimento do que está sendo entregue.

Uma troca comum quando falamos de automação de processos humanos de análise, é a substituição da repetição de tarefas com um consequente aumento da velocidade de entrega. Entretanto em grande parte das implementações de AutoML, a automação implica no uso de heurísticas e estratégias de convergência dos algoritmos não muito claras.

6. Cloud: desenvolvendo soluções de I.A na nuvem

A vida moderna exige cada dia mais intercâmbio entre novas tecnologias, e como a tendência do mercado tecnológico é viabilizar cada vez mais o uso da inteligência artificial, quanto mais cedo você se adequar a esta realidade, melhor será para os seus negócios.

No entanto, quando pensamos na economia e otimização de recursos empresariais que a IA em nuvem traz, é preciso conhecer detalhes dessas tecnologias que trabalham juntas. Nesse sentido, é importante lembrar que apenas empresas de investimento elevado, profissionais experientes ou especialistas conseguiam aplicar a tecnologia no ambiente de negócios.

A utilização recente, e em massa dos serviços em nuvem, já permite que empresas vejam a necessidade de usar a IA em conjunto no seu dia a dia. Por outro lado, é evidente a fusão entre a computação em nuvem e a inteligência artificial de forma cada vez mais prevalente.

Os avanços da tecnologia não devem parar por aí. Se existe uma característica que podemos enaltecer, é sua capacidade de trazer novidades a cada instante e oferecer funcionalidades de modo efetivo para permitir que empresas e pessoas se comuniquem de forma ágil.

O importante é entender que essas tecnologias estão presentes em nosso dia a dia, e vão ficar ainda mais inteligentes como assistentes. Para não ficar por fora dos avanços da tecnologia, já sabe, Siga o Tag Chat nas redes sociais e se inscreva para receber o nosso newsletter.