Visão: os superpoderes do Machine Learning
Quem acompanhou a saga sobre Data Science até aqui já sabe que o Visão é o próximo herói a entrar em cena.
*Imagem de Visão: Marvel/Disney
Criado por Tony Stark, o andróide é uma inteligência artificial tão avançada, que despertou consciência própria nos eventos de Vingadores: a Era de Ultron. No nosso universo Data Science, ele representa o Machine Learning.
O aprendizado de máquina nada mais é do que um modelo de análise de dados. O método parte da premissa de que a máquina pode aprender com os dados coletados, ou seja, é capaz de identificar padrões e tomar decisões por conta própria, com pouca intervenção humana. Estamos vivenciando essa grande curva de aprendizado.
No post de hoje, vamos falar um pouquinho mais sobre a relação entre o Visão e o Machine Learning, além de mostrar como as empresas já fazem uso dessa ferramenta para gerar mais negócios. Acompanhe!
Visão além do nosso alcance: o que esperar das máquinas?
O Visão é um dos Vingadores mais poderosos no MCU. Seus poderes? Telepatia; tecnopatia; superforça; rajadas de energia; voo… poderíamos continuar essa lista até o final do post, mas você não veio aqui para isso, certo? Para o Data Science, o que nos interessa é o intelecto super genial do herói.
O ar de superioridade e sabedoria do Visão não existe à toa: ele tem armazenada em sua memória mais dados do que nós, meros mortais, jamais seríamos capazes de guardar, processar e analisar. Em outras palavras, o “hardware” do herói é muito superior ao nosso potencial biológico e, por isso, ele analisa tudo mais rápido.
Ainda estamos longe — muito longe — de criarmos máquinas conscientes como Visão, mas já experimentamos o potencial do Machine Learning para automatizar uma série de processos analíticos. As organizações perderam a capacidade operacional (manual) de processar e analisar tudo: é por isso que precisam de automação.
Quais os benefícios do Machine Learning nas empresas?
Afinal, como esse método vem sendo utilizado para promover melhorias nas organizações? Como pode auxiliar o cientista de dados? Ainda estamos longe de contar com o apoio de inteligências como o Visão, mas, vamos combinar, estamos quase chegando ao nível do J.A.R.V.I.S.
A seguir, confira alguns exemplos da utilização prática do Machine Learning nas empresas:
Detecção de fraudes
O Machine Learning é amplamente utilizado em instituições financeiras, operadoras de plano de saúde e seguradoras para auxiliar na detecção de fraudes. Esse sempre foi um problema desses mercados — para se ter uma ideia, operadoras de plano de saúde já gastaram mais de R$ 27 bilhões apenas com pagamento de processos irregulares ou cobrindo fraudes.
Nesse “universo” interminável de dados, a máquina vem como uma grande aliada, já que pode processar e analisar tudo isso, identificando padrões e aplicando soluções para o problema. Por sinal, a MJV já possui expertise na área: desenvolvemos um sistema com foco em detecção de fraudes para uma das maiores seguradoras do país.
Ofertas personalizadas
Já imaginou prever o que o seu cliente quer e entregar o que ele precisa antes mesmo de qualquer solicitação? Pois é. Empresas como a Netflix e a Amazon, por exemplo, estão investindo pesado nesse tipo de sistema — você já deve ter recebido as sugestões de produtos ou séries de ambas as empresas, certo?
Essas ofertas personalizadas têm como base a Inteligência Artificial e o Machine Learning, é claro. O sistema é capaz de coletar e cruzar dados para identificar padrões de comportamento e consumo, antecipando necessidades e ofertando aquilo que você mais precisa na hora certa.
Internet of Things (IoT)
Carros autônomos e smart cities já são uma realidade e serão ainda mais populares com o advento do 5G nos próximos anos. As empresas já se aproveitam dessas soluções para desenvolver novos produtos, serviços, processos e até estratégias para se aproximarem dos seus clientes.
Com tantas coisas conectadas e trocando dados, é claro que o Machine Learning assume um papel fundamental. Como vimos no post do Homem de Ferro, com o aprendizado de máquina, podemos automatizar o processamento e a análise de dados, algo indispensável para acompanhar esse novo momento Big Data: mais expansivo e rápido.
Assistentes virtuais
Chatbot é o assunto do momento, afinal, a impressão é que estamos conversando cada vez mais com os bots, não é verdade? David Marcus, Vice-Presidente de Produtos por Mensagem do Facebook, já revelou que o número de bots ativos no Messenger subiu de 100 para 300 mil em apenas um ano.
Essas ferramentas se beneficiam muito dos processos de Machine Learning. Embora ainda precisem do suporte humano para que realmente aprendam, os robôs conversacionais já desempenham uma série de processos de aprendizagem sozinhos, utilizando o histórico de conversas com clientes para melhorar continuamente o atendimento.
Análise de dados
Não podemos pensar no Machine Learning como uma ferramenta nichada, destinada apenas ao cientista de dados. Na verdade, seus impactos podem ser percebidos em todos os setores da organização.
Se pensarmos em todos os benefícios que vimos até aqui, podemos concluir que o método auxilia qualquer tipo de processo que envolva o processamento e a análise de dados. É um suporte que ajuda a reduzir custos, garantir a escalabilidade e, acima de tudo, otimizar processos internos.
O plano de ação para a sua empresa
Visão foi o último herói da nossa série. Agora é chegado o momento da ação! Afinal, como implementar o Data Science na sua empresa? Quais são os passos necessários para isso? Como identificar necessidades? Tudo isso será explorado na nossa próxima postagem. Então, fique ligado!
O mais importante é que tenha entendido que o Data Science fornece uma série de soluções para a sua companhia. Estamos falando de uma solução que o ajuda a manipular os dados ao seu favor, explorando novos mercados, gerando valor para o negócio e, acima de tudo, lucratividade para a empresa.
Perdeu alguma postagem da série? Não tem problema, você pode acompanhar desde o início. Acesse agora mesmo o nosso post relacionando a manopla do infinito e o Data Science!
