A ciência de dados está mudando para um novo paradigma, em que as máquinas podem ser ensinadas a aprender com os dados para obter insights inteligentes conclusivos. A inteligência artificial é uma tecnologia inovadora que reúne a inteligência exibida por máquinas que imitam a inteligência humana. AI é um termo amplo para máquinas inteligentes programadas para realizar tarefas humanas cognitivas que requerem tomada de decisão baseada em julgamento.
With all the hype and excitement surrounding Artificial Intelligence, businesses are already churning data in massive quantities over call logs, emails, transactions, and daily operations. Machine learning (ML) is a dynamic application of artificial intelligence (AI) that empowers machines to learn and improve model accuracy levels. Machine Learning is categorized into deep learning, reinforcement learning based on the capability of machine learning algorithms to relearn from experience. Machine learning deploys several theories and techniques from Data Science, which includes, classification, categorization, clustering, trend analysis, anomaly detection, visualization, and decision making.
As empresas modernas que buscam se inscrever para a IA avançam para transformar digitalmente seus modelos operacionais e de negócios, aproveitando o seguinte roteiro-
- Etapa 1: faça um brainstorm dos casos de uso certos
- Etapa 2: configurar o recurso de análise
- Etapa 3: implantar algoritmos de aprendizado de máquina
As empresas precisam de conhecimento de ciência de dados para conectar pipelines de dados a algoritmos analíticos e de aprendizado de máquina. A transformação digital e o aprendizado de máquina caminham juntos, ultrapassando toda a transformação digital. O ML auxilia na análise de dados complexos para insights inteligentes com base nesses dados para obter uma transformação digital contínua.
O acesso aos dados corretos e às ferramentas de análise pode melhorar muito a tomada de decisões. Algoritmos de aprendizado de máquina podem processar milhares de pontos de dados em tempo real sem a intervenção de qualquer intervenção humana para gerar inteligência acionável, por exemplo, a manutenção preditiva aproveita o aprendizado de máquina para inserir dados históricos nos modelos para analisar padrões de falha antes mesmo de acontecerem.
Construindo Algoritmos de Escala de ML
Os algoritmos de aprendizado de máquina aprendem com os padrões e dados existentes em grande velocidade, algo que é impossível quando se trata de manipulação por equipes exclusivamente humanas. Os algoritmos de ML têm uma vantagem sobre os analistas de dados, que podem levar meses para analisá-los, o que as plataformas de ML conseguem em questão de minutos.
Os algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar fluxos enormes de dados muito mais do que um ser humano poderia fazer para ajudar a otimizar e agilizar vários processos digitais. Além disso, os modelos de aprendizado de máquina ajudam a descobrir padrões de dados e relacionamentos que podem ajudar uma empresa a canalizar eficiências operacionais e novos fluxos de receita.
A inteligência artificial tem o potencial de conduzir processos em escala para ajudar as empresas a tomar decisões informadas. A IA pode ser uma ferramenta importante no processo de transformação digital. No entanto, as organizações devem obter uma compreensão mais profunda dos casos de uso e das capacidades analíticas para aproveitá-los efetivamente para transformações de negócios e processos.
Em um ponto crucial, o mais importante para o negócio é enfocar que a transformação digital é mais sobre abraçar uma abordagem holística para trazer a transformação do negócio. A transformação digital envolve a reengenharia e reconstrução das operações de negócios na era da IoT, análises, aprendizado de máquina / IA e nuvem, para melhorar os processos, os resultados das decisões e as experiências do cliente. Isso explica por que o aprendizado de máquina é mais relevante para a transformação digital para automatizar tarefas demoradas e inaugurar uma era de inovação
Quer você seja um provedor de telecomunicações, um fabricante de automóveis, uma organização de saúde ou um varejista, se ainda não estiver usando inteligência artificial (IA), você - e sua concorrência - em breve o farão.
Empresas em todos os setores estão inundadas de dados; agora, o desafio é transformar o dilúvio de dados em inteligência que gera vantagem competitiva e negócios mais inteligentes no dia a dia. Na verdade, até 2021, o Gartner projeta que 40% de todos os novos aplicativos empresariais implementados por provedores de serviços incluirão tecnologias de IA. E enquanto a IA está abrindo caminho em muitos tipos de software, de chatbots a sistemas de segurança, uma área de mudança de jogo para seu uso será a análise de big data.
Análise orientada para aprendizado de máquina: Chave para a transformação digital
O uso de análises e IA está se expandindo rapidamente, potencializando as experiências personalizadas que os consumidores contemporâneos e os usuários de negócios exigem. A abordagem metódica pode ajudar as organizações a perceber os benefícios da IA de maneira rápida e eficaz, relacionados à transformação da inteligência e análise de negócios tradicionais.
Estamos no meio da economia digital, onde tanto o volume quanto as fontes de dados estão proliferando a uma taxa exponencial - de dispositivos de consumo, eletrodomésticos, carros e ativos industriais à Internet das Coisas - e a lista continua crescendo.
O big data simplesmente se tornou maior do que os trabalhadores humanos podem lidar por conta própria, especialmente com armazenamentos de dados globais. De acordo com o IDC, as empresas estarão armazenando mais de 100 trilhões de gigabytes de dados até 2025 - 10 vezes a quantidade criada em 2016. Com todos esses dados, as organizações agora percebem que não apenas podem descobrir mais sobre consumidores, pacientes, mercados, máquinas e qualquer outra coisa que gere dados, mas eles também podem prever seu comportamento. Além disso, eles podem realizar ações que mudam os resultados para melhor, seja reduzindo a rotatividade de clientes, encontrando eficiências de custo ou melhorando a precisão do diagnóstico.
Basta dizer que os dados por si só não têm muito valor, a menos que as empresas possam aproveitá-los para obter insights em tempo real, em qualquer lugar / a qualquer hora, independentemente de onde os dados residem - seja na borda, na nuvem ou no local. As empresas que vão sobreviver e prosperar nesta economia digital são aquelas que têm uma estratégia abrangente em vigor em dados, análises e IA - as três categorias interconectadas de tecnologia, junto com a infraestrutura, que estão alimentando a transformação digital. A chave para essa transformação será o uso de análises autônomas e aprendizado de máquina, permitindo que as empresas conduzam uma maior automação de tarefas e obtenham insights em uma velocidade vertiginosa.