Saiba Mais Sobre Software de Aprendizado de Máquina
O que é Software de Aprendizado de Máquina?
Algoritmos de aprendizado de máquina fazem previsões ou tomam decisões com base em dados. Esses algoritmos de aprendizado podem ser incorporados em aplicativos para fornecer recursos automatizados de inteligência artificial (IA). Uma conexão com uma fonte de dados é necessária para que o algoritmo aprenda e se adapte ao longo do tempo. Existem muitos tipos diferentes de algoritmos de aprendizado de máquina que realizam uma variedade de tarefas e funções. Esses algoritmos podem consistir em algoritmos de aprendizado de máquina mais específicos, como aprendizado de regras de associação, redes bayesianas, agrupamento, aprendizado de árvore de decisão, algoritmos genéticos, sistemas de classificação de aprendizado e máquinas de vetores de suporte, entre outros.
Esses algoritmos podem ser desenvolvidos com aprendizado supervisionado ou não supervisionado. O aprendizado supervisionado consiste em treinar um algoritmo para determinar um padrão de inferência alimentando-o com dados consistentes para produzir uma saída geral repetida. O treinamento humano é necessário para esse tipo de aprendizado. Algoritmos não supervisionados alcançam uma saída de forma independente e são uma característica dos algoritmos de aprendizado profundo. O aprendizado por reforço é a forma final de aprendizado de máquina, que consiste em algoritmos que entendem como reagir com base em sua situação ou ambiente.
Os usuários finais de aplicativos inteligentes podem não estar cientes de que uma ferramenta de software do dia a dia está utilizando um algoritmo de aprendizado de máquina para fornecer algum tipo de automação. Além disso, soluções de aprendizado de máquina para empresas podem vir em um modelo de aprendizado de máquina como serviço (MLaaS).
Quais Tipos de Software de Aprendizado de Máquina Existem?
Existem três tipos principais de software de aprendizado de máquina: supervisionado, não supervisionado e por reforço. Estes se referem ao tipo de algoritmo no qual o aplicativo é construído. O tipo de aprendizado de máquina geralmente não afeta o produto final que os clientes usarão. Por exemplo, se um assistente virtual é construído usando aprendizado supervisionado ou não supervisionado importa pouco para as empresas que o empregam para lidar com clientes. As empresas se preocupam mais com o impacto potencial que a implantação de um assistente virtual bem feito trará para seu modelo de negócios.
Aprendizado supervisionado
Este modelo de aprendizado de máquina refere-se à ideia de treinar a máquina ou modelo com um conjunto de dados específico até que ele possa realizar as tarefas desejadas, como identificar uma imagem de um determinado tipo. O professor tem controle total sobre o que o modelo ou máquina aprende porque são eles que inserem as informações. Isso significa que o professor pode direcionar o modelo exatamente na direção do resultado desejado.
Aprendizado não supervisionado
O aprendizado não supervisionado refere-se ao algoritmo ou modelo que é enviado com a missão de buscar através de conjuntos de dados para encontrar estruturas ou padrões por conta própria. No entanto, o aprendizado não supervisionado é incapaz de rotular esses padrões ou estruturas descobertos. O máximo que podem fazer é distinguir padrões e estruturas de acordo com diferenças percebidas.
Aprendizado por reforço
Com este tipo de aprendizado de máquina, o modelo aprende interagindo com seu ambiente e dando respostas com base no que encontra. O modelo ganha pontos por fornecer respostas corretas e perde pontos por dar respostas incorretas. Através deste método de incentivo, o modelo se treina. O modelo de aprendizado por reforço aprenderá através de suas interações e, em última análise, se aprimorará.
Aprendizado profundo
Algoritmos de aprendizado profundo, um subconjunto de algoritmos de aprendizado de máquina, são aqueles que usam especificamente software de rede neural artificial, que são modelos baseados nas redes neurais do cérebro humano que reagem e se adaptam às informações, aprendendo a tomar decisões com base nessas informações.
Quais são os Recursos Comuns do Software de Aprendizado de Máquina?
Recursos principais dentro do software de aprendizado de máquina ajudam os usuários a melhorar seus aplicativos, permitindo que eles transformem seus dados e obtenham insights a partir deles das seguintes maneiras:
Dados: A conexão com fontes de dados de terceiros é a chave para o sucesso de um aplicativo de aprendizado de máquina. Para funcionar e aprender corretamente, o algoritmo deve ser alimentado com grandes quantidades de dados. Uma vez que o algoritmo tenha digerido esses dados e aprendido as respostas corretas para consultas tipicamente feitas, ele pode fornecer aos usuários um conjunto de respostas cada vez mais preciso.
Frequentemente, aplicativos de aprendizado de máquina oferecem aos desenvolvedores conjuntos de dados de amostra para construir seus aplicativos e treinar seus algoritmos. Esses conjuntos de dados pré-construídos são cruciais para o desenvolvimento de aplicativos bem treinados porque o algoritmo precisa ver uma tonelada de dados antes de estar pronto para tomar decisões corretas e dar respostas corretas. Além disso, algumas soluções incluirão capacidades de enriquecimento de dados, como anotação, categorização e enriquecimento de conjuntos de dados.
Algoritmos: O recurso mais importante de qualquer oferta de aprendizado de máquina é o algoritmo. É a base sobre a qual tudo o mais é baseado. As soluções fornecem algoritmos pré-construídos ou permitem que os desenvolvedores construam os seus próprios no aplicativo.
Quais são os Benefícios do Software de Aprendizado de Máquina?
O software de aprendizado de máquina é útil em muitos contextos e indústrias diferentes. Por exemplo, aplicativos com tecnologia de IA normalmente usam algoritmos de aprendizado de máquina no backend para fornecer aos usuários finais respostas a consultas.
Desenvolvimento de aplicativos: O software de aprendizado de máquina impulsiona o desenvolvimento de aplicativos de IA que simplificam processos, identificam riscos e melhoram a eficácia.
Eficiência: Aplicativos com tecnologia de aprendizado de máquina estão constantemente melhorando devido ao reconhecimento de seu valor e necessidade de se manterem competitivos nas indústrias em que são usados. Eles também aumentam a eficiência de tarefas repetitivas. Um exemplo importante disso pode ser visto na eDiscovery, onde o aprendizado de máquina criou avanços massivos na eficiência com que documentos legais são analisados e os relevantes são identificados.
Redução de risco: A redução de risco é um dos maiores casos de uso em serviços financeiros para aplicativos de aprendizado de máquina. Aplicativos de IA com tecnologia de aprendizado de máquina identificam riscos potenciais e os sinalizam automaticamente com base em dados históricos de comportamentos arriscados passados. Isso elimina a necessidade de identificação manual de riscos, que é propensa a erros humanos. A redução de risco impulsionada por aprendizado de máquina é útil nas indústrias de seguros, finanças e regulamentação, entre outras.
Quem Usa Software de Aprendizado de Máquina?
O software de aprendizado de máquina tem aplicações em quase todas as indústrias. Algumas das indústrias que se beneficiam de aplicativos de aprendizado de máquina incluem serviços financeiros, cibersegurança, recrutamento, atendimento ao cliente, energia e indústrias de regulamentação.
Marketing: Aplicativos de marketing com tecnologia de aprendizado de máquina ajudam os profissionais de marketing a identificar tendências de conteúdo, moldar estratégias de conteúdo e personalizar conteúdo de marketing. Algoritmos específicos de marketing segmentam bases de clientes, preveem o comportamento do cliente com base em comportamentos passados e dados demográficos dos clientes, identificam potenciais clientes de alto potencial e mais.
Finanças: Instituições de serviços financeiros estão aumentando o uso de aplicativos com tecnologia de aprendizado de máquina para se manterem competitivas com outras no setor que estão fazendo o mesmo. Através de aplicativos de automação de processos robóticos (RPA), que são tipicamente impulsionados por algoritmos de aprendizado de máquina, as empresas de serviços financeiros estão melhorando a eficiência e a eficácia de departamentos, incluindo detecção de fraudes, combate à lavagem de dinheiro e mais. No entanto, os departamentos nos quais esses aplicativos são mais eficazes são aqueles em que há uma grande quantidade de dados para gerenciar e muitas tarefas repetitivas que exigem pouca criatividade. Alguns exemplos podem incluir vasculhar milhares de sinistros de seguros e identificar aqueles que têm um alto potencial de serem fraudulentos. O processo é semelhante, e o algoritmo de aprendizado de máquina pode digerir os dados para chegar ao resultado desejado muito mais rapidamente.
Cibersegurança: Algoritmos de aprendizado de máquina estão sendo implantados em aplicativos de segurança para melhor identificar ameaças e lidar automaticamente com elas. A natureza adaptativa de certos algoritmos específicos de segurança permite que aplicativos lidem com ameaças em evolução mais facilmente.
Quais são as Alternativas ao Software de Aprendizado de Máquina?
Alternativas ao software de aprendizado de máquina que podem substituí-lo parcial ou completamente incluem:
Software de processamento de linguagem natural (NLP): Empresas focadas em casos de uso baseados em linguagem (por exemplo, examinar grandes quantidades de dados de revisão para entender melhor o sentimento dos revisores) também podem procurar soluções de NLP, como software de compreensão de linguagem natural, para soluções especificamente voltadas para esse tipo de dados. Casos de uso incluem encontrar insights e relacionamentos em texto, identificar a linguagem do texto e extrair frases-chave de um texto.
Software de reconhecimento de imagem: Para visão computacional ou reconhecimento de imagem, as empresas podem adotar software de reconhecimento de imagem. Com essas ferramentas, elas podem aprimorar seus aplicativos com recursos como detecção de imagem, reconhecimento facial, busca de imagem e mais.
Software Relacionado ao Software de Aprendizado de Máquina
Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com o software de aprendizado de máquina incluem:
Software de chatbots: Empresas que procuram uma solução de IA conversacional pronta para uso podem aproveitar os chatbots. Ferramentas especificamente voltadas para a criação de chatbots ajudam as empresas a usar chatbots prontos para uso, com pouca ou nenhuma experiência em desenvolvimento ou codificação necessária.
Software de plataformas de bots: Empresas que desejam construir seu próprio chatbot podem se beneficiar de plataformas de bots, que são ferramentas usadas para construir e implantar chatbots interativos. Essas plataformas fornecem ferramentas de desenvolvimento, como frameworks e conjuntos de ferramentas de API para criação de bots personalizáveis.
Quais Empresas Devem Comprar Software de Aprendizado de Máquina?
O reconhecimento de padrões pode ajudar empresas em diversos setores. Previsões eficazes e eficientes podem ajudar essas empresas a tomar decisões informadas por dados, como precificação dinâmica com base em uma variedade de pontos de dados.
Varejo: Um site de comércio eletrônico pode aproveitar uma API de aprendizado de máquina para criar experiências ricas e personalizadas para cada usuário.
Finanças: Um banco pode usar este software para melhorar suas capacidades de segurança, identificando problemas potenciais, como fraudes, desde cedo.
Entretenimento: Organizações de mídia podem aproveitar algoritmos de recomendação para servir seus clientes com conteúdo relevante e relacionado. Com esse aprimoramento, as empresas podem continuar capturando a atenção de seus espectadores.
Como Comprar Software de Aprendizado de Máquina
Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Aprendizado de Máquina
Se uma empresa está apenas começando e procurando comprar seu primeiro software de aprendizado de máquina, onde quer que esteja no processo de compra, o g2.com pode ajudar a selecionar o melhor software de aprendizado de máquina para ela.
Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a criar uma lista de verificação de critérios. A lista de verificação serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou no local, e mais. Dependendo do escopo da implantação, pode ser útil produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de uma plataforma de aprendizado de máquina.
Comparar Produtos de Software de Aprendizado de Máquina
Crie uma lista longa
Desde atender às necessidades de funcionalidade do negócio até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação, após as demonstrações estarem completas, ajuda preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor.
Crie uma lista curta
A partir da lista longa de fornecedores, é aconselhável reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de candidatos, de preferência não mais do que três a cinco. Com esta lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções.
Conduza demonstrações
Para garantir que a comparação seja completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta com o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma semelhante e veja como cada fornecedor se compara à concorrência.
Seleção de Software de Aprendizado de Máquina
Escolha uma equipe de seleção
Antes de começar, é crucial criar uma equipe vencedora que trabalhará junta durante todo o processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização que tenham o interesse, habilidades e tempo certos para participar deste processo. Um bom ponto de partida é ter de três a cinco pessoas que preencham funções como o principal tomador de decisões, gerente de projeto, proprietário do processo, proprietário do sistema ou especialista em matéria de pessoal, bem como um líder técnico, administrador de TI ou administrador de segurança. Em empresas menores, a equipe de seleção de fornecedores pode ser menor, com menos participantes multitarefas e assumindo mais responsabilidades.
Negociação
Os preços na página de preços de uma empresa nem sempre são fixos (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou por recomendar o produto a outros.
Decisão final
Após esta etapa, e antes de se comprometer totalmente, é recomendado realizar um teste ou programa piloto para testar a adoção com um pequeno tamanho de amostra de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e bem recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta.
Quanto Custa o Software de Aprendizado de Máquina?
O software de aprendizado de máquina geralmente está disponível em diferentes níveis, com as soluções mais básicas custando menos do que as de escala empresarial. As primeiras geralmente carecem de recursos e podem ter limites de uso. Os fornecedores podem ter preços escalonados, nos quais o preço é adaptado ao tamanho da empresa dos usuários, ao número de usuários ou ambos. Essa estratégia de preços pode vir com algum grau de suporte, seja ilimitado ou limitado a um certo número de horas por ciclo de faturamento.
Uma vez configurados, eles geralmente não requerem custos significativos de manutenção, especialmente se implantados na nuvem. Como essas plataformas frequentemente vêm com muitos recursos adicionais, empresas que buscam maximizar o valor de seu software podem contratar consultores de terceiros para ajudá-las a obter insights de seus dados e tirar o máximo proveito do software.
Retorno sobre o Investimento (ROI)
As empresas decidem implantar software de aprendizado de máquina com o objetivo de obter algum grau de ROI. Como estão buscando recuperar suas perdas que gastaram no software, é fundamental entender os custos associados a ele. Como mencionado acima, essas plataformas geralmente são cobradas por usuário, o que às vezes é escalonado dependendo do tamanho da empresa.
Mais usuários geralmente se traduzem em mais licenças, o que significa mais dinheiro. Os usuários devem considerar quanto é gasto e comparar isso com o que é ganho, tanto em termos de eficiência quanto de receita. Portanto, as empresas podem comparar processos entre pré e pós-implantação do software para entender melhor como os processos foram aprimorados e quanto tempo foi economizado. Elas podem até produzir um estudo de caso (seja para fins internos ou externos) para demonstrar os ganhos que viram com o uso da plataforma.
Tendências de Software de Aprendizado de Máquina
Automação
A adoção do aprendizado de máquina está relacionada a uma tendência mais ampla em torno da automação. A RPA está impulsionando um interesse crescente no espaço de aprendizado de máquina porque o aprendizado de máquina possibilita a RPA. A RPA está ganhando popularidade em vários setores, sendo particularmente útil em indústrias pesadas em entrada de dados, como serviços financeiros, devido à sua capacidade de processar dados e aumentar a eficiência.
Humano vs. máquina
Com a adoção do aprendizado de máquina e a automação de tarefas repetitivas, as empresas são capazes de implantar sua força de trabalho humana em projetos mais criativos. Por exemplo, se um algoritmo de aprendizado de máquina exibe automaticamente anúncios personalizados, a equipe de marketing humano pode trabalhar na produção de material criativo.
