Machine Learning e Deep Learning na automação de processos [Parte 2]

Não nos damos conta de como o Machine Learning e Deep Learning atuam no nosso dia a dia, automatizando processos e facilitando tarefas de rotina em diversas áreas de aplicações aos negócios. Então preparamos alguns exemplos da utilização tanto de Machine Learning, quanto de Deep Learning para que você possa visualizar como que esses sistemas inteligentes atuam na nossa realidade.

3 exemplos de utilização do Machine Learning

  • Detecção de fraudes 

Bancos e operadoras de créditos utilizam a tecnologia para identificar transações fraudulentas. Aqui, a tarefa do Machine Learning é sinalizar alguma transação suspeita através do cruzamento de dados do usuário. 

  • Recomendações

Os mecanismos de recomendação são os mais fáceis de visualização. Já percebeu como a Netflix faz recomendações com base em coisas que você já assistiu, prevendo o que você poderia gostar de assistir a seguir? Da mesma forma, o Spotify e o YouTube fazem recomendações de músicas, vídeos e playlists com base no conteúdo que você já está habituado. 

  • Mecanismos de buscas

Mecanismos de buscas como Google e Bing utilizam o Machine Learning para melhorar suas capacidades a todo instante. Eles podem analisar dados sobre quais links os usuários clicam e como o usuário é direcionado para um conteúdo, melhorando assim os seus resultados de pesquisas encontradas. 


3 exemplos de utilização do Deep Learning

  • Comportamento do cliente

O Deep Learning é utilizado para desenvolver técnicas a fim de obter ideias mais claras sobre os desejos e as expectativas dos clientes no setor de comércio eletrônico. Uma vez que um comportamento específico do consumidor é observado no caso de uma gama de produtos, o site é otimizado para garantir que, na próxima vez que um consumidor semelhante visitar o site, ele tenha uma experiência mais envolvente a fim de converter em uma compra no menor tempo possível.

  • Suporte Técnico Personalizado e Assistentes Pessoais

Com o Deep Learning, é possível minimizar o trabalho humano e melhorar a eficiência com o aprendizado automático. A partir dessa tecnologia, é possível melhorar a eficiência do trabalho de uma organização através da instalação de uma unidade de equipe de suporte baseada em Chatbots que usam Inteligência Artificial, em vez de contratar mão de obra manual.

  • Deep Learning na Nuvem

O uso da Cloud Computing para Deep Learning permite que grandes conjuntos de dados sejam consumidos rapidamente e gerenciados para treinar algoritmos, gerando velocidade, escalabilidade e flexibilidade usando a capacidade de processamento da GPU.

Conclusão

Observamos que, com a utilização da Inteligência Artificial através dos processos de Machine Learning e Deep Learning, é possível automatizar processos de uma empresa. Dessa forma, é possível observar vantagens como: eficiência e agilidade no processamento de dados; melhoria de estratégia com base na experiência do usuário; redução de custos, pois com mais automatização, menor a chance de erros e menor os custos com a mão de obra especializada entre vários outros. 

A LinuxPlace é uma empresa mineira que busca transformar negócios com o uso de Inteligência Artificial através da Machine Learning e Deep Learning. Entre em contato para falar com um de nossos especialistas para encontrarmos a melhor solução para o seu negócio! 

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