O aprendizado da máquina, comumente conhecido como “machine learning” é um subconjunto de inteligência artificial (IA). Essa é a área da ciência computacional que se concentra na análise e interpretação de padrões de estruturas de dados para permitir a aprendizagem, raciocínio e tomada de decisões fora da interação humana. Resumindo, o aprendizado de máquina permite que o usuário alimente um algoritmo de computador com uma quantidade imensa de dados e, assim, faça com que a máquina analise e gere recomendações e tome decisões baseadas em dados de entrada. Se forem identificadas correções, o algoritmo pode incorporar essas informações para melhorar sua futura tomada de decisão.
O aprendizado de máquina é composto por três partes:
Inicialmente, o modelo recebe dados de parâmetros para os quais a resposta é conhecida. O algoritmo é então executado, e os ajustes são feitos até que a saída do algoritmo (aprendizagem) concorde com a resposta conhecida. Neste ponto, quantidades crescentes de dados são inputs para ajudar o sistema a aprender e processar decisões computacionais mais altas.
Os dados são a força vital de todos os negócios. As decisões orientadas pelos dados são o diferencial quando se trata de acompanhar a concorrência ou ficar para trás. O aprendizado de máquina pode ser a chave para liberar o valor dos dados corporativos e dos clientes e, assim, adotar decisões estratégicas que mantenham uma empresa à frente de seus concorrentes.
Os avanços na IA para aplicações como processamento de linguagem natural (NLP) e visão computacional (CV) estão ajudando a acelerar a inovação, melhorar a experiência do cliente e reduzir custos em diferentes indústrias. a. O aprendizado de máquina tem aplicações em todos os tipos de mercado, desde a fabricação, passando pelo varejo, a indústria de saúde e ciências da vida, até no turismo de viagens e hospitalidade, serviços financeiros e energia, matéria-prima, e utilitários. Os casos de uso incluem: