A Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação dedicado a resolver problemas cognitivos geralmente associados à inteligência humana, como aprendizado, solução de problemas e reconhecimento de padrões. Embora a inteligência artificial nos remeta a robôs e cenas futuristas, ela vai muito além dos autômatos da ficção científica, abrangendo o mundo não fictício da ciência da computação avançada da modernidade e vem sendo amplamente adotada por empresas de diversos setores.
Por exemplo, a Amazon.com está desenvolvendo muitas de suas atividades de comércio eletrônico em torno de sistemas com base em Machine Learning (ML) ou aprendizado de máquina. Sem o ML, a Amazon.com não poderia expandir suas atividades, melhorar a experiência e a seleção do cliente, bem como otimizar a velocidade e a qualidade logística.
O Machine Learning possibilita que os computadores programam-se a si mesmos. A vasta quantidade de dados disponível viabiliza descobrir programas extremamente complexos, incluindo alguns que ninguém saberia como descrever explicitamente. Dessa forma, não é mais necessário seguir o processo tradicional, lento e caro, no qual os computadores tinham que ser explicitamente programados por nós.
Como implementar o aprendizado de máquina na sua empresa
O aprendizado de máquina geralmente é usado para prever resultados futuros com base em dados históricos. Por exemplo, as empresas usam o aprendizado de máquina para prever como muitos de seus produtos serão vendidos em futuros trimestres fiscais com base em um grupo populacional específico ou estimar que perfil de cliente tem a maior probabilidade de ficar insatisfeito ou tornar-se o mais fiel à marca. Essas previsões permitem melhores decisões empresariais, uma experiência do usuário mais pessoal e a possibilidade de reduzir custos de retenção de clientes. Complementar à inteligência de negócios (BI), cujo foco é a geração de relatórios sobre dados empresariais antigos, o ML prevê resultados futuros com base em tendências e transações passadas.
Existem várias etapas que compõem uma implementação bem-sucedida de ML em uma empresa. Primeiro, a identificação do problema certo: identificar a previsão que beneficiaria a empresa, caso comprovada. Em seguida, os dados devem ser coletados com base em métricas empresariais históricas (transações, vendas, insatisfação, etc.). Quando os dados forem agregados, um modelo de ML poderá ser criado com base nesses dados. O modelo de ML será executado e o resultado da previsão do modelo aplicado de volta ao sistema da empresa para uma melhor tomada de decisões.
O que é o aprendizado profundo?
O aprendizado profundo é um ramo do aprendizado de máquina que envolve dividir os algoritmos em camadas em um esforço para entender melhor os dados. Os algoritmos não estão mais limitados a criar um conjunto inteligível de relacionamentos, como acontece com uma regressão mais básica. Em vez disso, o aprendizado profundo conta com essas camadas de algoritmos não lineares para criar representações distribuídas que interagem com base em uma série de fatores. Ao receberem grandes conjuntos de dados de treinamento, os algoritmos de aprendizado profundo começam a poder identificar os relacionamentos entre os elementos. Esses relacionamentos podem ser entre formatos, cores, palavras e muito mais. A partir disso, o sistema poderá ser usado para criar previsões. Dentro do aprendizado de máquina e da inteligência artificial, o poder do aprendizado profundo é um resultado da capacidade que o sistema tem de identificar mais relacionamentos do que os humanos poderiam, em termos práticos, codificar no software, ou relacionamentos que os humanos nem sequer perceberiam. Depois de um determinado nível de treinamento, a rede de algoritmos pode começar a fazer previsões ou interpretações de dados muito complexos.
Mais informações, mais inteligência aplicada aos negócios
A IA torna-se “mais inteligente” e aprende mais rapidamente com mais dados e, todos os dias, as empresas geram esse combustível para executar soluções de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, sejam eles coletados e extraídos de um data warehouse, como o Amazon Redshift, verificados como verdade absoluta pelo poder da “multidão” com o Mechanical Turk ou extraídos de modo dinâmico usando o Kinesis Streams. Além disso, com o advento da IoT, a tecnologia de sensores aumenta exponencialmente a quantidade de dados a serem analisados, dados de fontes, locais, objetos e eventos que basicamente nunca foram tocados.
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