Por: Rafael Cichini

Termos como Machine Learning e Deep Learning se tornaram populares com o aumento da adesão à transformação digital nas empresas. Ambos tratam sobre técnicas de análises de dados que automatizam o desenvolvimento de sistemas e levam o conceito de inteligência artificial a um novo nível. Estão presentes em diversas ferramentas e máquinas, desde carros que dirigem sem motoristas até aplicações mais comuns, como o filtro de spam dos serviços de e-mail e as recomendações de conteúdo dos principais serviços de streaming.

A tecnologia Machine Learning (aprendizagem da máquina, em inglês) permite elaborar conjuntos de regras e sistemas capazes de analisar dados e extrair aprendizados em alta velocidade. Já o Deep Learning (aprendizagem profunda, em inglês) é uma técnica que facilita a implementação do Machine Learning, fazendo com que as tecnologias estejam intimamente conectadas. Um exemplo prático de seu uso ocorre nas ferramentas de reconhecimento de imagens, que podem identificar elementos como por exemplo imagens de tumores em exames de ressonância magnética.

Conheça 3 razões para acreditar que essas técnicas podem beneficiar sua empresa:

Aprender mais (e melhor) com os dados

Vivemos em um mundo hiperconectado com um enorme volume de dados, e com um igualmente leque de soluções de armazenamento de informações. É possível analisar elementos complexos e também aprender com eles, tudo em grande escala. Com algoritmos capazes de realizar previsões de cenários de maneira mais assertiva e com velocidade superior à humana, as soluções de Machine e Deep Learning podem identificar o sucesso de um novo produto ou prever como será a demanda do próximo semestre. Isso levando em conta uma análise do histórico de vendas e todas as variáveis existentes.

Aumento de produtividade

Com alta performance, essas duas tecnologias possibilitam uma rápida identificação de problemas e suas respectivas soluções. Agilizando a análise de relatórios e facilitando a tomada de decisões, os colaboradores ganham mais tempo para dedicarem-se a outras tarefas, o que elimina retrabalhos e atividades operacionais e pouco estratégicas. A produtividade da empresa aumentará sem a necessidade de ampliar o quadro de funcionários.

Personalização de conteúdo

O uso de aprendizagem de máquina também permite a personalização do conteúdo. A máquina é capaz de aprender conforme a quantia de dados analisados, ou seja, quanto maior for a interação, mais ela irá aprofundar seus conhecimentos. Sendo assim, é possível utilizar a aprendizagem automática para organizar os dados, melhorar a experiência do cliente no meio digital e conduzi-lo, de forma mais assertiva, nas etapas da jornada do consumidor, passando desde a consideração da aquisição até a disseminação da opinião sobre o que foi adquirido.

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