O software de aprendizado de máquina utiliza algoritmos para automatizar a tomada de decisões complexas e gerar previsões, eliminando a necessidade de configuração manual de regras. As soluções de aprendizado de máquina melhoram a velocidade e a precisão dos resultados desejados, refinando-os constantemente à medida que a aplicação processa mais dados de treinamento. O software de aprendizado de máquina melhora processos e introduz eficiência em múltiplas indústrias, desde serviços financeiros até agricultura. Aplicações comuns incluem automação de processos, atendimento ao cliente, identificação de riscos de segurança e colaboração contextual.
Notavelmente, os usuários finais de aplicações com aprendizado de máquina não interagem diretamente com o algoritmo. Em vez disso, o aprendizado de máquina alimenta o backend da inteligência artificial (IA) com a qual os usuários interagem. As plataformas de aprendizado de máquina funcionam de maneira diferente das plataformas de operacionalização de aprendizado de máquina (MLOps) ao focar no desenvolvimento e treinamento de modelos, em vez de monitoramento de implantação e gerenciamento de ciclo de vida.
Para se qualificar para inclusão na categoria de Aprendizado de Máquina, um produto deve:
Oferecer um algoritmo que aprende e se adapta com base em dados
Consumir entradas de dados de uma variedade de fontes de dados
Ingerir dados de fontes estruturadas, não estruturadas ou de streaming, incluindo arquivos locais, armazenamento em nuvem, bancos de dados ou APIs
Ser a fonte de capacidades de aprendizado inteligente para aplicações
Fornecer uma saída que resolva um problema específico com base nos dados aprendidos
