9 Aplicações Essenciais de Machine Learning que Você Precisa Conhecer

Com o avanço vertiginoso da tecnologia nos últimos anos, as aplicações de machine learning se multiplicaram. Cada vez mais, a tecnologia de machine learning é entendida como um serviço.

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

O que é machine learning

Machine learning (aprendizado de máquina) é um ramo da Inteligência Artificial (IA) que desenvolve formas para que máquinas aprendam a prever resultados e tomem suas próprias decisões baseadas em dados.

Através do machine learning, equipes de computação são capazes de melhorar processos aprendendo com sua própria experiência e com os dados inseridos. Dessa forma, eles facilitam perfeitamente qualquer processo sem serem especificamente programados 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 de machine learning têm a ver com a análise de Big Data, uma tarefa que seria incontrolável para humanos e que sistemas computacionais podem, no entanto, realizar rapidamente.

Através desta informação, sistemas de machine learning são capazes de identificar riscos e oportunidades e tomar as melhores e mais eficientes decisões baseadas em dados.

As melhores aplicações de machine learning

1. No setor financeiro

Através da infraestrutura correta, é possível aplicar sistemas de machine learning como serviço em finanças. Já está sendo aplicado na automação de processos, geração de chatbots que permitem interação com clientes de forma mais rápida ou otimização do trabalho administrativo através de processamento de linguagem natural (que consegue extrair a informação mais importante de documentos).

Aplicações de machine learning também incluem maior segurança, pois detectam automaticamente práticas fraudulentas como lavagem de dinheiro.

2. Assistência Virtual

A assistência virtual é uma das aplicações de machine learning que está sendo usada em uma ampla gama de setores. Assistentes virtuais usam processamento de linguagem natural (NLP) para identificar o que o usuário precisa, transformando em comandos a serem executados.

É uma das aplicações 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

Sistemas de machine learning como serviço geraram uma revolução na capacidade das organizações de alcançar potenciais clientes. Assim, nasceram novos ramos como o marketing preditivo.

Como exemplo, aplicações de machine learning em redes sociais estão se multiplicando, com algoritmos capazes de sugerir novas amizades ou perfis interessantes aos usuários, bem como anúncios relevantes.

4. Movimento e viagens mais eficientes

Um dos usos mais comuns de machine learning como serviço é o surgimento de aplicações GPS capazes de prever onde haverá mais tráfego e decidir a rota mais rápida, apropriada e eficiente.

Além disso, entre as aplicações mais interessantes de machine learning, estão sendo desenvolvidos veículos que usam este sistema para condução autônoma. Embora a tecnologia esteja melhorando sua capacidade de calcular distâncias ou perigos, estes ainda são sistemas em estágio inicial.

5. Saúde e medicina

No campo da medicina, está-se trabalhando para que sistemas de machine learning como serviço possam detectar doenças precocemente ou prever sua evolução através de análise de dados.

Da mesma forma, planeja-se aplicá-lo à pesquisa médica, bem como ao cuidado do paciente através do planejamento de terapias mais adequadas.

6. Comunicações melhoradas

Sistemas de machine learning são cada vez mais capazes de aplicar a chamada análise de sentimento: encontrar a subjetividade em um texto e extrair seu significado através de análise linguística.

Aplicações de machine learning em nível comunicativo também permitem a detecção de idiomas para tradução. Da mesma forma, o reconhecimento de voz e sua transformação em texto estão sendo grandemente melhorados pela aplicação de machine learning.

7. Segurança

Em grande medida, o machine learning é entendido como um serviço capaz de melhorar a segurança em muitos setores. Assim, é possível aplicar esta tecnologia para detectar a informação mais relevante em gravações de câmeras de segurança (por exemplo, quando um humano entra na cena, detectando um rosto e reconhecendo-o ou a presença da mesma pessoa em vários frames).

8. Aplicações de machine learning em nível industrial

A capacidade de extrair valor dos dados, prever e propor soluções a partir de aplicações de machine learning também tem um enorme impacto na indústria. Menores custos, otimização de processos ou operações mais seguras e fluidas são algumas das melhorias que a Inteligência Artificial pode trazer ao ambiente industrial.

Como exemplo, muitas indústrias já aplicam machine learning para permitir manutenção preditiva. As próprias máquinas são assim capazes de reagir antes que ocorram falhas que, por sua vez, levam a interrupções na produção.

9. Aplicações de machine learning para cidades inteligentes

É muito difícil para muitos municípios detectar os problemas de sua cidade e ser capaz de desenvolver soluções de acordo. Graças ao machine learning, esses sistemas podem gerenciar uma grande quantidade de dados (tanto estruturados quanto não estruturados) de gravações de vídeo a comentários em redes sociais, analisando todos os dados coletados para ajudar a encontrar soluções específicas para cada problema, já que nem todas as soluções funcionam para problemas semelhantes. Com tudo isso, é possível cumprir a Norma UNE 178108:2017 Cidades Inteligentes, que requer certos requisitos para sua consideração como nó IoT:

• Horizontalidade
• Interoperabilidade
• Aberto
• Escalável
• Segurança

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