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Por meio de ferramentas digitais, é possível gerar uma série de processos otimizados e ágeis. Os aprendizados em Inteligência Artificial (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.
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 coletados 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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