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3 Ferramentas de aprendizagem de máquinas para transformar seu negócio

3 Ferramentas de aprendizagem de máquinas para transformar seu negócio

3 Ferramentas de aprendizagem de máquinas para transformar seu negócio

O aprendizado de máquinas tornou-se uma enorme parte das estruturas de dados para as empresas que procuram obter ganhos em seus respectivos mercados. O aprendizado de máquinas, ou ML, é uma aplicação de inteligência artificial na qual programas de computador utilizam algoritmos para encontrar padrões em todas as suas fontes de dados. Eles podem fazer isso sem serem especificamente programados para isso, e sem depender de humanos. No mundo de hoje, os algoritmos de aprendizado de máquina estão por trás de quase todos os avanços tecnológicos, e aqui está um olhar sobre apenas algumas das formas como a tecnologia ML está trabalhando na vida cotidiana.

1. Ferramentas para máquinas de busca

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Você ainda pode estar se perguntando “o que é aprendizado de máquina?”, mas na verdade é bastante comum em grandes situações de dados. Sistemas de inteligência artificial normalmente têm a capacidade de planejar, aprender, raciocinar, resolver problemas e até mesmo manipular conjuntos de dados. A aprendizagem de máquinas é uma das muitas abordagens usadas em sistemas de IA, como dentro dos mecanismos de busca. Quando você digita um termo de busca, você pode ficar frustrado por não obter os resultados desejados através da grande quantidade de dados disponíveis na Internet.

O aprendizado em máquinas tem sido parte integrante da otimização dos mecanismos de busca por um longo tempo. Ele está constantemente ajudando os mecanismos de busca a mostrar resultados de busca mais relevantes. Também tem ajudado a fortalecer os serviços de busca baseados em voz, incluindo reconhecimento de imagem e vários outros recursos relacionados à busca. Isto permite uma precisão sustentada em toda a mineração de dados, mergulhando em esforços de análise preditiva que permitem que um mecanismo de busca se prepare para o que está sendo solicitado tão rapidamente quanto uma pessoa digita em um programa de computador para desvendar informações.

2. Mídias sociais

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Modelos de aprendizagem de máquinas são comumente vistos em sites como Facebook e Twitter para criar algoritmos dentro de sistemas de recomendação. Isto oferecerá sugestões para quem seguir ou para quem a amigo com base na quantidade de dados que estes programas têm dentro de algoritmos personalizados. Com previsões precisas baseadas no comportamento dos usuários dentro dos limites dos aplicativos e websites, é uma boa maneira de criar recomendações em uma variedade de cenários para mídias sociais, o que efetivamente ajuda o marketing digital a atrair clientes com base em gostos e retweets.

O aprendizado de máquinas revela subconjuntos dentro destes sites de mídia social que podem se expandir para outros empreendimentos. Esta ilustração pode ser vista através de plataformas de streaming como Netflix e Hulu, rastreando os espectadores para fazer inferências sobre outros programas que os assinantes possam desfrutar. Você também pode ver isto em aplicativos baseados em GPS como Uber e Lyft, mantendo um registro de quantas vezes um usuário dirige a determinados locais para mantê-los salvos e prontos em seus domínios. Isto também faz descontos em restaurantes e lojas que estão na área para atrair clientes para esses locais.

3. Cuidados com a saúde

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A tecnologia de aprendizagem de máquinas tem sido amplamente aplicada na área médica, particularmente por ter médicos e especialistas em cuidados primários fazendo um diagnóstico preciso dentro de várias disciplinas da medicina. O aprendizado de máquinas visualiza imagens médicas, identifica áreas que são incomuns ou anormais e o faz sem qualquer prejuízo que um profissional médico possa ter. O ML também está sendo usado para ajudar os profissionais médicos a gerenciar anomalias dentro de doenças específicas, fornecendo-lhes sugestões sobre protocolos de tratamento com base em grandes quantidades de dados ligados a casos anteriores.

A aplicação desta tecnologia na realização de um diagnóstico médico permite testar a conversão de dados agrupados de pacientes através de algoritmos de regressão para determinar os melhores esforços de tratamento que podem ser oferecidos. As aplicações de aprendizagem de máquinas são diversas e podem ser encontradas em praticamente qualquer área de saúde. Isto, por sua vez, pode permitir às empresas farmacêuticas promover melhor determinados medicamentos e tratamentos através de seguradoras e escritórios para garantir que eles estejam sendo usados com sabedoria. A aprendizagem de máquinas está em todos os lugares que você procura, e se tornou uma mudança de jogo para muitas empresas

 

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