Machine Learning e a automação de dados

Como a Machine Learning funciona?

O modelo tradicional de trabalhar com dados é baseado em regras pré-definidas pelos programadores. Ou seja, são criadas regras que definem como os dados serão interpretados e utilizados em determinado contexto.

Em uma empresa que vende produtos online, as regras podem determinar que o limite de crédito para um cliente é de X reais, por exemplo. No entanto, a aprendizagem de máquina trabalha de forma diferente.

Ela utiliza algoritmos complexos que analisam os dados disponíveis e aprendem com eles. Assim, é possível que a máquina estabeleça padrões e crie regras de interpretação dos dados de forma autônoma, dando diferentes alternativas de crédito para cada cliente, de acordo com o seu perfil de consumidor, por exemplo.

Características do Machine Learning 

A construção de modelos analíticos da aprendizagem de máquina está diretamente ligada à Inteligência Artificial, que vem ganhando muito destaque nos últimos anos, e cuja principal vantagem é a capacidade de se adaptar a novos dados, algo que o modelo tradicional não consegue fazer com tanta eficiência.

Além disso, as máquinas conseguem analisar grandes quantidades de dados em um curto período de tempo, o que pode levar a descobertas importantes e insights valiosos para a empresa.

No entanto, é importante lembrar que o Machine Learning não substitui totalmente o modelo tradicional. Em alguns casos, são necessárias regras pré-determinadas pelos programadores para garantir a integridade e segurança dos dados.

A diferença entre o modelo tradicional de trabalhar com dados e a aprendizagem de máquina, portanto, é que o primeiro é baseado em regras pré-estabelecidas, enquanto a segunda utiliza algoritmos para aprender e criar regras de interpretação dos dados de forma autônoma.

Assim, ambos têm suas vantagens e desvantagens, e cabe aos profissionais de tecnologia avaliar qual modelo é mais adequado para o produto que está sendo desenvolvido.

A Enacom Group aplica esses conceitos a todo momento, para que possamos construir lado a lado com nossos parceiros soluções inovadoras que possibilitem resultados reais e mensuráveis.

Vantagens do Machine Learning

Melhorias na eficiência dos processos produtivos: com o machine learning, os processos de produção podem ser analisados e monitorados em tempo real, permitindo que as configurações e ajustes sejam feitos de forma mais precisa e rápida para uma melhoria significativa na eficiência da produção.

Redução de custos: com a automação de processos de decisão e a análise de dados em tempo real, é possível reduzir os custos de produção, aumentando a eficiência energética e reduzindo o desperdício.

Melhoria da qualidade do produto: com a análise de dados em tempo real, é possível identificar problemas de qualidade mais rapidamente e agir para corrigi-los, levando à uma melhoria na qualidade do produto.

Previsão de manutenção preventiva: o machine learning permite a análise de dados em tempo real, de forma que os equipamentos possam ser monitorados continuamente. Isso permite prever a necessidade de manutenção preventiva, ajudando a reduzir custos com manutenção corretiva e minimizar a interrupção da produção.

Design de produtos personalizados: com o uso de algoritmos de machine learning, é possível analisar dados de clientes e prever quais produtos ou serviços personalizados serão mais atraentes para eles. Isso pode levar a um aumento nas vendas, além de permitir que as empresas ofereçam soluções mais adequadas às necessidades dos clientes.

Como a Machine Learning aprende em 5 técnicas:

Aprendizado supervisionado: este é um tipo de técnica de aprendizagem de máquina que utiliza dados rotulados para treinar o modelo. O modelo é alimentado com dados de entrada e a saída desejada e, a partir disso, é capaz de prever a saída para novos dados de entrada.

Aprendizado não supervisionado: diferente do aprendizado supervisionado, essa técnica de aprendizagem de máquina não utiliza dados rotulados para treinar o modelo. É baseado na descoberta de padrões ocultos nos dados que possam fornecer insights valiosos para o negócio.

Aprendizado por reforço: esta técnica é frequentemente usada para jogos e simulações, e consiste em ensinar a máquina de forma semelhante a como uma criança aprende a andar de bicicleta. O modelo é programado para receber feedback positivo ou negativo conforme executa sua tarefa e, a partir disso, é capaz de aprender a melhor abordagem para obter o maior número de feedbacks positivos.

Aprendizado semi-supervisionado: essa técnica utiliza uma combinação de dados rotulados e não rotulados para treinar o modelo. É uma boa opção para conjuntos de dados grandes, pois permite que o modelo aprenda a partir de um número menor de exemplos rotulados, enquanto usa os exemplos não rotulados para descobrir padrões escondidos nos dados.

Redes neurais: esta técnica de aprendizagem de máquina imita o funcionamento do cérebro humano, com uma rede de “neurônios” artificiais se comunicando entre si. As redes neurais são capazes de aprender padrões em grandes conjuntos de dados não estruturados, como imagens, áudio e texto.

Para entender melhor:

Dados rotulados são aqueles que possuem uma etiqueta ou rótulo que identifica a classe ou categoria a que pertencem. Esses rótulos são fornecidos por humanos ou algoritmos que classificam os dados. Por exemplo, em um conjunto de dados de imagens de animais, cada imagem pode ser rotulada como “cachorro”, “gato” ou “pássaro”.

Já os dados não-rotulados são os que não possuem etiquetas ou rótulos que identifiquem sua classe ou categoria. Esses dados são simplesmente um conjunto de informações a partir das quais se pode tentar extrair algum conhecimento ou padrão. Por exemplo, em um conjunto de dados de textos de comentários online, os dados não rotulados seriam o texto dos comentários sem nenhuma informação adicional, como a avaliação do produto ou serviço. Esse tipo de dado exige mais esforço para se obter insights úteis e precisos.