Entenda o Machine Learning

Plataformas e Cenários

O que é Machine Learning?

Machine Learning é uma disciplina científica que lida com a construção e estudo de algoritmos que podem aprender à partir de dados. Esses algoritmos operam construindo modelos baseados em informações obtidas e as usam para fazer previsões ou tomar decisões, ao invés de apenas seguir instruções explicitamente programadas.

As técnicas de Machine Learning se aplicam quando o conhecimento não é suficiente para codificar, há a necessidade de escalar uma enorme quantidade de dados e o programa precisa adaptar o seu comportamento ou as mudanças de solução rapidamente.

Existem três tipos de Machine Learning: supervisionado, não supervisionado e por reforço.

  • Aprendizado Supervisionado é orientado por tarefas: o algoritmo prevê o comportamento de um agente, usando a experiência passada (Ex. Regressão / Classificação).
  • Aprendizado Não Supervisionado é orientado por dados: o algoritmo descobre semelhanças e estruturas ocultas dentro dos dados (Ex. Clustering).
  • Aprendizado por Reforço é orientado pelo ambiente: o algoritmo aprende a reagir a um ambiente e a ter comportamentos inteligentes.

INTRODUÇÃO

O Machine Learning está se tornando rapidamente um conjunto confiável e escalonável de tecnologias que podem ser aplicadas em diversas áreas de negócio, automatizando processos e tornando os aplicativos mais inteligentes. Dentre as várias abordagens de Machine Learning, a que está ganhando maior destaque é a tecnologia Deep Learning, pois facilita o desenvolvimento da Inteligência Artificial, abrindo novos campos de aplicação. A Reply auxilia empresas a aproveitarem todo o potencial do Machine Learning e da Inteligência Artificial na implantação de soluções específicas do setor e de negócios, como robótica de dados, chatbots ou mecanismos preditivos.

Machine Learning é uma tecnologia principal de ativação?
Como posso usá-la de uma forma que faça sentido?

Data Robotics


A Data Robotics lida com mecanismos que aprendem a executar ações específicas baseando-se em dados históricos (conjunto de aprendizado) e aprendizado contínuo (feedbacks). A Data Robotics, um novo nível de automação de processos baseado em tecnologias de autoaprendizagem e IA, visa melhorar a produtividade e a eficiência. Os paradigmas tradicionais da robótica encontram-se com motores inteligentes inovadores, possibilitando a automatização de atividades e de procedimentos como nunca antes. Um Data Robot é a inteligência artificial capaz de analisar situações, entender informações complexas, aprender e operar otimizando e apoiando a atividade humana. Podendo aprender com erros, é capaz de adquirir conhecimento para elaborar transações, manipular dados e melhorar a integração do sistema.

Sistemas de Recomendação


Os Sistemas de Recomendação visam prever as preferências dos usuários aprendendo com os comportamentos deles e comportamentos populares. Esses sistemas são usados no comércio eletrônico para recomendar produtos ("você também pode gostar"), em publicidade (mostrando os anúncios que a pessoa está mais propensa a receber), na sua plataforma de streaming de vídeo ou música favorita (apresentando conteúdo que você provavelmente gostará com base no seu histórico e nos insights obtidos de todos os usuários com preferências semelhantes).

Chatbots


O chatbot é um software capaz de interagir com o usuário final, por meio de linguagem natural, e com sistemas de informação, visando apoiar a empresa em suas diversas funções, à partir de uma abordagem eficiente e inovadora. Mas não é apenas tecnologia. O chatbot é um novo canal de comunicação voltado para o cliente, que usa ferramentas de Machine Learning para conectar a empresa aos seus stakeholders. Mas eles podem ir ainda mais longe: quando alimentados com informações específicas do setor e sobre os clientes, os chatbots podem aconselhar e prestar suporte individualizado em vários cenários, seja como um Consultor Robô de um banco, ciente da situação financeira e comportamento de gastos do cliente, ou como assistente de Pré-vendas de um carro, que conhece a sua cor favorita e o que você está procurando em um carro (conheça o Reply Chatbot for Automotive).

Mecanismos Preditivos


Os Mecanismos Preditivos levantam dados presentes em históricos para produzir modelos preditivos que serão aplicados em cenários de Business Intelligence, como Previsão de Vendas, Previsão de Demanda e Receita ou na Segmentação de Promoções, Segmentação de Clientes, Otimização de Preços, Análise de Redes Sociais etc. Os mecanismos preditivos são também utilizados em conexão com sistemas ciber-físicos e em cenários de Indústria 4.0, nos quais ajudam a melhorar a Eficiência Geral dos Equipamentos (OEE), prevendo o melhor momento para manutenção, com base no desempenho real do equipamento.

Reply: Especialista em Machine Learning

A Reply reúne em sua estrutura de rede uma vasta experiência e expertise em diversas frentes, desde Big Data, Design de Experiência do Usuário, Marketing Digital, Setor de Serviços Financeiros, Indústria Automotiva, Inteligência Artificial, até Indústria 4.0. Isso permite à Reply adotar novas tecnologias, como Machine Learning, em uma gama de cenários verticais ou de negócios, e apoiar empresas no desenvolvimento de soluções inovadoras e novos modelos de negócios.

O grupo Reply possui uma empresa com foco nessas tendências inovadoras, a , que é especializada em Machine Learning e Inteligência Artificial: de bibliotecas open source até plataformas de grandes players, de Deep Learning à Cognitive Computing, de Data Robotics à Chatbots, a Machine Learning Reply aplica novos resultados de pesquisa de inteligência artificial a cenários reais de uso. A Machine Learning Reply tem como foco desenhar o melhor modelo de acordo com o entendimento de dados de uma empresa (o que envolve especialistas no assunto) e a preparação de dados (realizada por Machine Learning Reply Data Scientists).