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Entenda como os aprendizados em IA podem ajudar nas estratégias do seu negócio e transformar a sua empresa digitalmente!
Por meio das ferramentas digitais, é possível gerar uma série de processos otimizados e ágeis. Os aprendizados em IA, por exemplo, promovem mais facilidade e vantagens na análise de dados e na tomada de decisão.
A Inteligência Artificial é um campo que visa estudar a maneira como o ser humano pensa e toma decisões para reproduzir esses mesmos processos em algoritmos. Dentro dela, existe também o Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina. Desse modo, é possível criar um modelo computacional semelhante à mente humana, mas com um potencial de processamento e aprendizagem para lidar com um maior volume de dados.
Neste artigo, conheça alguns exemplos de aprendizados em IA que podem ser usados no contexto corporativo e nas mais variadas áreas de interesse em tecnologia e inovação!
1. Regressão Logística
A Regressão Logística é um modelo de aprendizado de máquina supervisionado. Isto é, faz o uso de algoritmos capazes de aprender com os dados rotulados, a fim de encontrar, por conta própria, as respostas dentro desse conjunto de informações.
Nesse caso, a Regressão Logística busca analisar as relações entre duas variáveis numéricas. Desse modo, é possível obter resultados úteis para análises preditivas e aprimorar planejamentos de vendas, precificação, oferta e demanda, entre vários outros processos.
2. Clustering
O Clustering, por sua vez, é um tipo de aprendizado de máquina não supervisionado. Sendo assim, os dados não contam com rótulos e o objetivo é fazer com que as máquinas encontrem sozinhas informações que não estavam explícitas.
No Clustering, é realizado um agrupamento dos dados por uma determinada categoria. A máquina faz o trabalho de identificar padrões e reunir os conteúdos por esse critério. No varejo, por exemplo, é possível observar características dos consumidores com as mesmas tendências de compra, comportamento de consumo ou preferência por um determinado tipo de canal de atendimento.
3. PCA
A Análise de Componentes Principais (PCA) é mais um exemplo de aprendizado de máquina não supervisionado que visa transformar um conjunto de dados com características em comum em um menor conjunto.
Esse método, conhecido como Redução de Dimensionalidade, é não paramétrico, linear e ágil. Seu uso ajuda na diminuição das variáveis a serem analisadas e permite reduzir ruídos, processar sinais específicos e, até mesmo, ser incorporado em ferramentas de reconhecimento de voz.
4. Árvore da Decisão
Outro dos exemplos de aprendizados em IA é a construção de um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado que realiza tanto a classificação quanto a regressão de valores numéricos. Desse modo, pode gerar decisões baseadas em “Sim” ou “Não”.
A Árvore de Decisão é uma excelente ferramenta para a gestão de riscos, lançamento de produtos e demais processos que envolvam escolhas para a empresa, principalmente baseada em consequências. Consequentemente, é possível fazer um bom planejamento estratégico para obter um diferencial competitivo.
Como visto, a Inteligência Artificial tem uma forte relação com o Machine Learning, duas tendências tecnológicas muito relevantes para os mais diversos setores do mercado. Por esse motivo, conhecer a variedade de aprendizados em IA pode ajudar a identificar as melhores ferramentas para um negócio e colocá-los em prática da melhor maneira para a empresa.
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