Quase todos os processos de negócios orientados por dados podem ser aprimorados com ferramentas de Machine Learning: segmentação de clientes, marketing personalizado, classificação de textos, on bording de novos usuários, análise e prevenção de fraudes, entre tantos outros exemplos de uso. Mas há um fator importante que determina o sucesso dessa empreitada: é preciso um volume grande de dados para que a ferramenta de Machine Learning aprenda e, então, execute a tarefa de forma autônoma.
O aprendizado de máquina reúne ferramentas que “aprendem” a tomar uma decisão baseadas em exemplos, e não a partir de uma programação específica. Portanto, é preciso fornecer esses exemplos.
Numa empresa de seguros, por exemplo, os segurados apresentam fotografias dos danos ocorridos, seja um amassado no carro, um vidro quebrado, um motor fundido etc. Antes da automação, uma pessoa deveria olhar foto por foto, milhares delas, para assegurar que o acidente de fato ocorreu.
Para o olho humano, é fácil entender um amassado na lataria. Mas, para uma máquina, será preciso milhares de imagens, em ângulos diferentes, com iluminação diferente, foco e distância, para que ela consiga aprender e distinguir a lataria amassada de, digamos, um latão de lixo. Porém, uma vez que aprenda, a máquina será capaz de executar a tarefa de forma incrivelmente mais rápida e precisa do que o homem, analisando milhares de imagens em segundos.
Machine Learning, portanto, é uma ferramenta boa e que traz enorme impacto na empresa quando há volumes grandes de dados rotulados, de forma que os algoritmos possam aprender com eles.
SUA EMPRESA ESTÁ PREPARADA?
Eis algumas perguntas que você precisa responder antes de implementar um projeto de Machine Learning:
- Seu projeto tem objetivos claros? Mesmo que seja um experimento, deve haver uma meta de negócios final que realmente importe e justifique os esforços.
- Você definiu se o projeto de Machine Learning deve reduzir custos ou aumentar a receita? Um projeto bem-sucedido reduzirá os custos, aumentará a receita ou ambos.
- Como o sucesso será medido? Cada projeto é diferente e será preciso estabelecer o KPI para avaliar seu impacto na organização. As métricas podem ser o número de horas gastas em uma tarefa, o número de erros, o engajamento de novos usuários, unidades vendidas etc. Para essa medição, é preciso entender os dados de entrada de forma a aplicar os algoritmos adequados.
- Sua organização está coletando os dados certos? Algoritmos de Machine Learning não fazem milagre. Eles precisam de grande volume de dados para funcionar, dados especificados e rotulados, para que o algoritmo possa analisá-los, compará-los e aprender com eles.
SOLUÇÃO INDICADA
O IBM Watson Machine Learning facilita a colaboração de desenvolvedores e cientistas de dados para integrar recursos preditivos a seus aplicativos. Desenvolvido na plataforma de análise SPSS da IBM, o Watson Machine Learning permite desenvolver aplicativos que tomam decisões mais inteligentes, resolvem problemas difíceis e melhoram os resultados do usuário. Desenvolver aplicativos de negócios inteligentes com mais facilidade e confiança!
Saiba mais, confira o vídeo:
Para suas demandas de Machine Learning e de Inteligência Artificial, é bom poder trocar ideias com especialistas. Na Stefanini Scala eles estão à sua disposição.
