Saiba quais são os algoritmos de aprendizagem usados na IA: A definição exata do conceito de Inteligência Artificial ainda gera certa discussão. Mas, diante desse novo momento, entende-se que a Inteligência Artificial está relacionada com uma maior capacidade das máquinas em executar tarefas de forma automatizada e produtiva.

A Inteligência Artificial, além de estar ligada aos objetos, também têm aplicação em sistemas de rede unificados e, porque não, na lógica do cloud computing. Todas essas ações precedem de um nível de aprendizado de máquina elevado.

O aprendizado de máquina, ou Machine Learning, mudou completamente a forma com que a tecnologia vem sendo aplicada à vida cotidiana. Todo o desempenho das máquinas em executar tarefas está ligada a uma programação que imita as funções cognitivas do ser humano. Desta forma, a máquina ou robô pode aprender com suas próprias experiências e criar padrões de atividade.

Cada aplicativo dentro do aprendizado de máquina pode ser programado para uma determinada finalidade, seja resolvendo problemas para um negócio específico, monitorando sistemas contra fraudes, acelerando aplicativos web ou até agindo no atendimento e direcionamento do cliente dentro de sites.

A ideia de Machine Learning pressupõe uma constante mudança. A Inteligência Artificial e os algoritmos de aprendizagem possibilitam que o computador possa aprender e principalmente ensinar a medida que é exposto a um volume de dados. A sua evolução, ao longo dos anos, inclusive está relacionada a maior capacidade de lidar com o Big Data.

Por conta da velocidade de análise e da grande capacidade de monitorar dados, a aprendizagem de máquina se tornou parte integrante do processamento de dados. E é por meio da automação que se torna possível administrar a quantidade de insights oferecidos mediante a análise dos dados.

Segundo projeções da consultoria IDC, o mercado de Inteligência Artificial terá um crescimento de 54,4% anualmente, até o ano de 2020. Somado, o investimento pode atingir a incrível marca de US$ 46 bilhões.

Quais são os algoritmos de aprendizagem usados na IA?

Existem, ao menos, dois pontos que são comuns na maior parte das soluções de Machine Learninga automação de processos repetitivos de trabalho, o que resulta em maior produtividade e economia de tempo, e a extração de padrões de comportamento, de forma a prevenir paradas ou incidentes.

Abaixo vamos pontuar seis algoritmos de aprendizagem, divididos entre “Aprendizagem Supervisionada” e “Aprendizagem sem Supervisão”.

Árvore de Decisão

Entre os algoritmos de aprendizagem supervisionada, está o método da Árvore de Decisão. Trata-se de uma ferramenta que mapeia as decisões dentro de um sistema e suas possíveis consequências. Ele permite abordar o problema de forma estrutural para se chegar a uma conclusão lógica.

Classificação Naive Bayes

Esse algoritmo de aprendizagem supervisionada é baseado em um teorema que, aplicado na prática, influencia diretamente na marcação de e-mails como spam ou não; classificação de um conteúdo como artigo de política ou esportes, por exemplo; utilização de reconhecimento facial.

Regressão Logística

As regressões logísticas também fazem parte da aprendizagem supervisionada. Dentro dos sistemas digitais, podem ter aplicação sobre o monitoramento de taxas de uma campanha de marketing, mensurar uma pontuação de crédito e prever as receitas de um determinado produto.

Clustering

Clustering, ou algoritmos de agrupamento, tem a ver com o agrupamento de objetos com características comuns, o que acaba dividindo os produtos em nichos específicos. O clustering é o primeiro dos algoritmos de aprendizagem não supervisionada que listaremos.

PCA (Análise de Componentes Principais)

Algumas da aplicações da Análise de Componentes Principais envolvem a compreensão e simplificação dos dados para facilitar o aprendizado e a visualização.

ICA (Análise de Componentes Independentes) 

A ICA define um modelo generativo para observar grandes bancos de dados de amostras. Trata-se de um método que tem uma maior eficácia se comparada ao PCA. Pode ser aplicado diante da análise de imagens digitais, banco de dados de documentos e indicadores econômicos, por exemplo.

Benefícios da IA para a empresa de tecnologia

É fato que os avanços da tecnologia mudaram drasticamente a forma como lidamos com nosso cotidiano. Ao desenvolver atividades semelhantes às humanas na gestão de ferramentas, por exemplo, mas de forma muito mais ágil, as máquinas têm ganhado cada vez mais espaço como parte da infraestrutura das empresas.

Quando relacionados à análise de dados, os mecanismos da IA e os algoritmos de aprendizagem favorecem o monitoramento e processamento de informações do Big Data, o que facilita e beneficia o trabalho de análise e classificação dos profissionais da área de TI, por exemplo.

A aplicação nos sistemas de busca e organização interna da empresa também pode ajudar a dinamizar  a logística, de forma a qualificar o trabalho e otimizar a produção.

Diferente do que pensam alguns, os algoritmos de aprendizagem atrelados a IA e Machine Learning não substituem a mão de obra, mas sim servem de atalho para os profissionais da área de tecnologia simplificarem o trabalho e aproveitarem as ferramentas.

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