Machine Learning é um método de análise de dados utilizado para automatizar a construção de modelos analíticos. Dessa forma, as máquinas podem aprender a se programar para realização de tarefas específicas.

A previsão para o futuro é que as máquinas e robôs cuidarão de tarefas perigosas ou monótonas, enquanto colaboradores humanos se concentrarão nas criativas e na interação com outros seres humanos. Pois há um grande limite nas interações direta com as pessoas por meio de máquinas, que por sua vez não expressam inteligência social ou empatia.

As máquinas podem aprender diversos fatores, entre eles a exportar conteúdo de modelos antigos a ponto de se adaptarem de forma independente. Dessa forma, os sistemas passam a:

  • Identificar padrões;
  • Tomar decisões;
  • Aprender por meio de dados já obtidos.

Para que isso seja possível, é preciso fazer o uso de um bom sistema de Machine Learning, que requer:

  • Capacidade de data preparation;
  • Algoritmos básicos e avançados;
  • Processos automatizados e interativos;
  • Escalabilidade;
  • Modelagem conjunta.

No entanto, existem 6 erros principais cometidos pelas empresas ao lidarem com Machine Learning e, como resultado, elas não aproveitam toda a positividade oferecida. Eles são:

1 Número insuficiente de dados para treinamento dos modelos

Muitas empresas acabam não utilizando um número de dados suficiente para aplicar os algoritmos. Portanto, é preciso observar se há dados suficientes para o sistema começar a pensar e trabalhar.

2 Utilização desnecessária do Machine Learning

Muitas vezes, as empresas acabam usando o Machine Learning em aplicações que não há necessidade, o que por sua vez gera um custo desnecessário e não há nenhuma vantagem no resultado.

Para evitar que isso ocorra, é necessário estudar e analisar onde a aplicação do Machine Learning será realmente vantajoso para sua empresa.

3 Falta de conhecimento sobre o uso do Machine Learning

Diretamente relacionado ao item anterior, a falta de conhecimento acaba prejudicando os resultados desejados.

4 Manter-se na zona de conforto

Muitas vezes, as empresas não arriscam alternativas para permanecerem em um lugar onde há segurança. No entanto, a verificação de modelos que são a melhor alternativa para cada processo e arriscar utiliza-los pode ser extremamente vantajoso.

5 Baixa qualidade dos dados

Dados de baixa qualidade podem colocar a análise em risco e como consequência, acarretam em resultados ruins, prejudicando a tomada de decisões que o Machine Learning deveria auxiliar.

6 Falta de planejamento e governança

O aprendizado de máquina é um processo interativo e contínuo, portanto necessita de modificações nos modelos ao longo prazo, para dessa forma, suportar novos requisitos. Para tal, é preciso monitorar o machine learning.

Também é válido lembrar que é preciso tomar cuidado com o número de processos iniciados, especialmente aqueles que podem ser deixados de lado eventualmente.

Machine Learning x Aprendizado Profundo

Para concluir, vamos diferenciar os dois conceitos que, apesar de apresentarem semelhanças, são distintos e causam confusão.

  • Machine Learning: os computadores adquirem conhecimento por conta própria.
  • Aprendizado profundo: os computadores adquirem conhecimento por meio de algoritmos usados para analisar grandes volumes de dados e passam a aprender a tirar conclusões com base nesses conteúdos.

 

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