Os 9 aplicativos de aprendizado de máquina que você deve conhecer

Com o avanço vertiginoso da tecnologia nos últimos anos, os aplicativos de aprendizado de máquina se multiplicaram. Cada vez mais, a tecnologia de aprendizado de máquina é entendida como um serviço.

Portanto, já existem diversas utilidades que estão revolucionando os mercados e a indústria, automatizando processos e tornando-os mais eficientes . Conhecer e aplicar essas opções é essencial para estar um passo à frente e não cair na obsolescência.

O que é aprendizado de máquina

Aprendizado de máquina é um ramo da Inteligência Artificial (IA) que desenvolve maneiras para as máquinas aprenderem a prever resultados e tomar suas próprias decisões baseadas em dados.

Por meio do aprendizado de máquina, as equipes de computador podem melhorar os processos aprendendo com sua própria experiência e com os dados inseridos. Dessa forma, eles facilitam perfeitamente qualquer processo sem serem programados especificamente para isso. Esses sistemas, em outras palavras, automatizam processos e eliminam a necessidade de intervenção humana para dar instruções específicas à máquina.

As principais aplicações do aprendizado de máquina têm a ver com a análise de Big Data , uma tarefa que seria incontrolável para humanos e que os sistemas de computador podem, no entanto, executar rapidamente.

Por meio dessas informações, os sistemas de aprendizado de máquina podem identificar riscos e oportunidades e tomar as melhores e mais eficientes decisões com base em dados.

Os melhores aplicativos de aprendizado de máquina

1. No setor financeiro

Por meio da infraestrutura correta, é possível aplicar sistemas de machine learning como serviço em finanças. Já está sendo aplicado na automatização de processos, gerando chatbots que permitem a interação com os clientes de forma mais rápida ou otimizando o trabalho administrativo através do processamento de linguagem natural (que consegue extrair as informações mais importantes dos documentos).

Os aplicativos de aprendizado de máquina também incluem maior segurança , pois detectam automaticamente práticas fraudulentas, como lavagem de dinheiro.

2. Assistência virtual

Assistência virtual é um dos aplicativos de aprendizado de máquina que está sendo usado em uma ampla variedade de setores. Os assistentes virtuais usam processamento de linguagem natural (NLP) para identificar o que o usuário precisa, transformá-lo em comandos a serem executados.

É um dos aplicativos mais populares:se 3,25 bilhões de assistentes virtuais estavam em uso em 2019, estima-se que até 2023 haverá 8 bilhões de assistentes virtuais em uso globalmente.

3. Marketing, publicidade e redes sociais

Os sistemas de aprendizado de máquina como serviço geraram uma revolução na capacidade das organizações de alcançar clientes em potencial. Assim, novas ramificações, como marketing preditivo nasceram.

Como exemplo, multiplicam-se as aplicações de aprendizado de máquina nas redes sociais, com algoritmos capazes de sugerir novas amizades ou perfis interessantes aos usuários, além de anúncios relevantes.

4. Movimentos e viagens mais eficientes

Um dos usos mais comuns do aprendizado de máquina como serviço é o surgimento de aplicativos GPS capaz de prever onde haverá mais tráfego e decidir a rota mais rápida, mais adequada e eficiente.

Além disso, entre os aplicativos de aprendizado de máquina mais interessantes, estão sendo desenvolvidos veículos que utilizam esse sistema para condução autônoma . Embora a tecnologia esteja melhorando sua capacidade de calcular distâncias ou perigos, esses sistemas ainda estão em estágio inicial.

5. Saúde e medicina

No campo da medicina, está sendo feito um trabalho para que os sistemas de aprendizado de máquina como serviço possam detectar doenças precocemente ou prever sua evolução através da análise de dados.

Da mesma forma, está previsto aplicá-lo à pesquisa médica, bem como ao atendimento ao paciente, por meio do planejamento de terapias mais adequadas.

6. Comunicação aprimorada

Os sistemas de aprendizado de máquina são cada vez mais capazes de aplicar a chamada análise de sentimento :encontrar a subjetividade em um texto e extrair seu significado por meio de análise linguística .

Os aplicativos de aprendizado de máquina em um nível comunicativo também permitem a detecção de idiomas para tradução . Da mesma forma, reconhecimento de fala e sua transformação em texto estão sendo bastante aprimoradas pela aplicação do aprendizado de máquina.

7. Segurança

Em grande medida, o aprendizado de máquina é entendido como um serviço capaz de melhorar a segurança em diversos setores. Assim, é possível aplicar essa tecnologia para detectar as informações mais relevantes em gravações de câmeras de segurança (por exemplo, quando um humano entra em cena, detectando um rosto e reconhecendo-o ou a presença da mesma pessoa em vários quadros).

8. Aplicativos de aprendizado de máquina em nível industrial

A capacidade de extrair valor dos dados, prever e propor soluções de aplicativos de aprendizado de máquina também tem um grande impacto no setor. Custos mais baixos, otimização de processos ou operações mais seguras e suaves são algumas das melhorias que a Inteligência Artificial pode trazer para o ambiente industrial.

Por exemplo, muitos setores já aplicam o aprendizado de máquina para permitir a manutenção preditiva . As próprias máquinas são assim capazes de reagir antes que ocorram falhas que, por sua vez, levam a interrupções na produção.

9. Aplicativos de aprendizado de máquina para cidades inteligentes

É muito difícil para muitos municípios detectarem os problemas da sua cidade e serem capazes de desenvolver soluções em conformidade. Graças ao aprendizado de máquina, esses sistemas podem gerenciar uma grande quantidade de dados (estruturados e não estruturados) de gravações de vídeo a comentários de mídia social, analisando todos os dados coletados para ajudar a encontrar soluções específicas para cada problema , pois nem todas as soluções funcionam para problemas semelhantes. Com tudo isso, é possível cumprir a Norma UNE 178108:2017 de Cidades Inteligentes, que exige alguns requisitos para sua consideração como nó IoT:

-Horizontalidade

-Interoperabilidade

-Abrir

-Escalável

-Segurança

Plataformas como o Nexus Integra já estão tornando a IA e o aprendizado de máquina possíveis para o setor. Esse sistema combina tecnologias como IoT e Big Data que alimentam os sistemas de ML com milhares de dados tanto em tempo real quanto de seus dados históricos para permitir que as indústrias tomem melhores decisões por meio de uma única plataforma de uso intuitivo. Além disso, com seu módulo ML Nexus Integra, permite a produtividade dos algoritmos de aprendizado de máquina de maneira simples, sendo facilmente integrado em todo o processo de produção