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Não é novidade que as máquinas são nossas grandes aliadas no ambiente de trabalho. Desde 1956, quando começou a se discutir sobre inteligência artificial, as máquinas passaram a nos ajudar, inclusive, nas tomadas de decisão.
Atualmente, muitas empresas utilizam machine learning e data mining para se diferenciar competitivamente, mas, em breve, deixar essas tecnologias de lado significará ser deixado para trás. Afinal, possibilitam que sua organização tenha mais chances de identificar estratégias lucrativas, de evitar riscos desconhecidos e de criar inúmeras oportunidades.
O Machine Learning (aprendizado de máquina em português), por exemplo, aplica inteligência artificial para permitir que os computadores “fiquem mais espertos” e tomem decisões com a ajuda de algoritmos que reconhecem padrões, de modo a fazer previsões.
Já o Data Mining (mineração de dados) é um processo utilizado para encontrar padrões através da análise de grandes quantidades de dados. Esses padrões inferem significado aos dados, transformando-os em informações relevantes relacionadas a conhecimentos que uma empresa deseja obter.
Quer conhecer diferentes aplicações de Data Mining e Machine Learning e como elas podem mudar os resultados da sua empresa? Acompanhe.
Vivemos na era da automação e da tecnologia da informação, também conhecida como 4ª revolução industrial. Não é atoa que a inteligência artificial, o Big Data, o machine learning e outros fenômenos relacionados tem sido assuntos tão pautados e estudados por especialistas em negócios. Essas ferramentas, quando bem aplicadas, nos ajudam a tomar decisões e a tornar a cultura analítica um padrão a ser seguido por empresas de todo o mercado.
O aprendizado de máquina permite a automação do conhecimento. Por ser um aprendizado muito mais rápido que o do ser humano, oferece um salto de produtividade para as empresas.
Ou seja, através de programas e conjuntos de códigos construídos para dar conta de uma determinada função, as máquinas podem aprender por conta própria a analisar dados complexos e numerosos, de forma automática e rápida.
Já o Data Mining possui a importante tarefa de encontrar informações relevantes e relacionamentos “escondidos” em um data warehouse (sistema de gerenciamento de dados). Para realizar essa tarefa, o cientista de dados pode utilizar várias ferramentas, como:
Podemos dividir as principais funções do Data Mining em dois tipos: descritivas e preditivas. As funções descritivas são aquelas que caracterizam as propriedades gerais dos dados. Já as funções preditivas analisam dados atuais e fatos históricos de modo a extrair informações valiosas, determinando padrões e resultados futuros. Essa análise é estratégica para uma empresa por permitir compreender melhor os seus clientes, produtos, parceiros, prever riscos e potenciais oportunidades.
As possibilidades de aplicação - além de vários modelos de machine learning - em uma empresa são vastas. Neste artigo, nós daremos 4 exemplos de algoritmos do Machine Learning e quais perguntas eles podem ajudar a sua instituição a responder.
Os algoritmos de Classificação são bons para responderem perguntas simples, cujas respostas se baseiam em sim ou não, por exemplo. Algumas perguntas que o machine learning possibilita que as máquinas respondam são:
Os algoritmos de Aprendizagem por Reforço atuam realizando ajustes em sistemas automatizados que precisam tomar decisões sem orientação humana. Um exemplo de uma pergunta que esse algoritmo possibilita que as máquinas respondam é: o sinal ficou amarelo, devo acelerar ou frear?
A diferença desse algoritmo para o de classificação está na forma como eles trabalham, visto que os algoritmos de aprendizagem coletam dados à medida que agem e aprendem por tentativa, erro e reforço.
Os algoritmos de Regressão são muito úteis quando você precisa obter um valor numérico como resposta. Algumas perguntas que esse algoritmo possibilita que as máquinas respondam são:
Os algoritmos de Clusterização são muito úteis quando você precisa agrupar uma determinada quantidade de pessoas por uma característica em comum. Algumas perguntas que esse algoritmo possibilita que as máquinas respondam são:
As possibilidades de aplicação do Data Mining em uma empresa também são vastas. Neste artigo, nós vamos dar 2 exemplos de atuação do Data Mining em empresas de diferentes nichos. Confira:
O Data Mining pode ajudar uma empresa ou setor de marketing a segmentar melhor o seu público. Essa técnica permite realizar uma correlação entre características como idade, gênero e preferências, auxiliando, por exemplo, na otimização de campanhas no Google ou Instagram.
Além de aprimorar as suas campanhas, você também pode ter informações úteis para a gestão do relacionamento com o cliente, conseguindo ter uma boa ideia sobre quais clientes apresentam sinais de churn, ou quais são as características mais comuns entre as pessoas que se interessam pelo seu negócio.
Através de uma análise dos produtos mais vendidos, é possível entender quais são comprados em conjunto como, por exemplo, pão e manteiga.
Em posse dessas informações, ficará mais fácil para os gestores do negócio determinarem como organizar as prateleiras, colocando produtos associados próximos uns dos outros.
Também é possível fazer uma análise das ofertas que trouxeram mais resultados ou dos produtos que os clientes costumam comprar quando estão na fila do caixa.
Splunk é uma plataforma de Inteligência Operacional. Possui um conjunto abrangente de possibilidades de uso, podendo ser aplicado para business analytics, análise de comportamento do usuário, machine learning e muito mais.
Essa plataforma permite que você colete, indexe e analise qualquer dado. Por meio dela, é possível analisar tendências, correlacionar fluxos de dados diferentes e identificar padrões, discrepâncias e exceções.
Um dos pontos mais fortes do Splunk está na facilidade de localizar problemas, além da implementação rápida, que o torna pronto para utilizar em poucas horas.
Nós, da ANTHARYS TECNOLOGIA, somos uma empresa com capacidade e experiência para prover soluções com Big Data & Analytics, transformando dados em valor para sua empresa.
Nossa equipe possui plena capacitação nas implementações com o BIGVIEWER, o Splunk, o Qlik Sense, o Tableau, entre outros.
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