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Usos inovadores de Machine Learning
Inteligência Artificial

Usos inovadores de Machine Learning

A inteligência artificial é uma tecnologia que vem prometendo influenciar a sociedade de forma fundamental nos próximos anos. Um sub-gênero da IA – o Machine Learning – atraiu a atenção dos especialistas por seu potencial impacto nas principais indústrias do mundo. Devido ao hype, quantidades maciças de talento e recursos estão investindo nesta área.

Mas o que é a aprendizagem de máquina e por que devemos aprender mais sobre essa tecnologia? Em um sentido mais amplo, os modelos de aprendizagem de máquina são uma aplicação da IA ​​em que os algoritmos podem prever os resultados de forma independente. Em outras palavras, esses modelos podem processar grandes conjuntos de dados, extrair ideias e fazer previsões precisas sem a necessidade de muita intervenção humana.

Numerosas implicações geradoras de valor resultam do desenvolvimento acelerado desta tecnologia, e muitos estão preparados para racionalizar radicalmente o mundo dos negócios. Neste artigo vamos falar sobre alguns dos usos inovadores do Machine Learning.

1 – Uso em grande escala de veículos autônomos

O uso em larga escala de veículos autônomos representa um futuro muito mais eficiente para o transporte. Relatórios iniciais indicam que carros automáticos podem reduzir as fatalidades relacionadas ao trânsito em até 90%.

Embora provavelmente estejamos a poucos anos da produção focada no consumidor, a adoção de veículos autônomos pela sociedade é, neste momento, inevitável. No entanto, a escala de tempo para a adoção desta tecnologia depende em grande parte da ação reguladora, que muitas vezes fica fora do controle do mundo tecnológico.

Os engenheiros de software que desenvolvem essas “frotas do futuro” dependem fortemente das tecnologias de aprendizagem em máquina para alimentar os algoritmos que permitem que os veículos funcionem de forma autônoma. Esses modelos integram efetivamente pontos de dados de vários sensores diferentes para operar os veículos. Esses algoritmos de aprendizagem profunda tornam-se mais inteligentes ao longo do tempo, levando a uma condução mais segura.

2. Um sistema de saúde mais eficiente

Embora seja uma parte crítica da economia, o setor de saúde ainda opera em uma infraestrutura de legado ineficiente. Um dos principais pontos de preocupação é encontrar maneiras de preservar a privacidade do paciente enquanto ainda otimiza o sistema.

Felizmente, podemos aplicar algoritmos inovadores de aprendizagem de máquina (que operam sem humanos) para processar grandes conjuntos de dados de saúde sem violar os contratos de confidencialidade. Além disso, podemos usar esses modelos para melhor analisar e entender diagnósticos, fatores de risco e coeficientes de causalidade.

Como o Dr. Ed Corbett, médico assistente da Health Catalyst, apontou: “O Machine Learning em medicina recentemente fez manchete. O Google desenvolveu um algoritmo através de Machine Learning para ajudar a identificar tumores cancerosos em mamografias. A Stanford está usando um algoritmo de aprendizado avançado para identificar câncer de pele.”

3. Sistemas integrados de gerenciamento de varejo

O setor de varejo internacional gerou consistentemente mais de US$ 20 trilhões em vendas anuais nos últimos anos. Esta informação surpreendente vem com uma enorme quantidade de dados de comportamento do consumidor (dados demográficos, tendências e gostos), compilados a partir de uma infinidade de padrões e tendências de compra do consumidor.

No entanto, muitas empresas varejistas estão lutando para implementar essas informações valiosas, uma vez que a informação geralmente vem de armazéns de dados desconectados. Como resultado, existe uma grande oportunidade para implementar modelos de aprendizagem de máquina que permitem aos varejistas entender melhor os seus clientes e oferecer a eles uma experiência mais personalizada.

Usando dados previamente adquiridos, os modelos de Machine Learning podem prever tudo, desde quais produtos recomendar até quando dar descontos. Os varejistas de comércio eletrônico, em particular, podem combinar padrões de comportamento digitais para otimizar toda a experiência do usuário, desde o primeiro ponto de contato até a compra de um item e o pós-venda.

4. Melhoria da moderação de conteúdos

A moderação de conteúdos é uma grande preocupação para plataformas de redes sociais como o Facebook e o Twitter. Ambas as redes têm trabalhado para oferecer informações verídicas para os seus usuários.

Em resposta ao clamor público sobre “notícias falsas”, o Facebook anunciou que iria contratar 3.000 novos funcionários especificamente para cuidar do conteúdo do newsfeed da plataforma. Esta preocupação, no entanto, se estende muito além das mídias sociais. Até mesmo conglomerados tecnológicos como o Google estão investindo um capital significativo para o desenvolvimento de equipes de monitoramento de conteúdo para apoiar seus mercados em rápido crescimento.

A aprendizagem de máquinas emergentes e as plataformas de IA, como a Orions Systems, estão fornecendo sistemas proprietários para “aumentar e adaptar as interações entre humanos e inteligência artificial” para tarefas como moderação de conteúdo em escala.

Somente essas tecnologias abordam a tarefa de moderar conteúdo com ferramentas e recursos inovadores (analisando, por exemplo, o contexto e o conteúdo de cada quadro de vídeo) para que os funcionários possam trabalhar de forma mais produtiva. Este é um avanço importante, já que o treinamento do Machine Learning para lidar com vídeo é notoriamente difícil.

5. Cibersegurança avançada

Os custos de danos causados ​​pelos crimes virtuais são estimados em mais de US$ 6 trilhões por ano até 2021. Os especialistas preveem que as empresas gastarão mais de US$1 trilhão em serviços de segurança cibernética de 2018 a 2021 para contrabalancear essa crescente ameaça. Claramente, a segurança cibernética continuará a ser uma grande prioridade para startups e grandes empresas.

Os pesquisadores estão desenvolvendo maneiras inteligentes de implementar modelos de Machine Learning para detectar fraudes, prevenir o phishing e se defender contra ataques cibernéticos. Os sistemas de mecanismos de defesa estão sendo treinados, através do uso de dados passados, para detectar e se proteger rapidamente de atividades suspeitas. Ao contrário dos seres humanos, esses algoritmos podem trabalhar 24 horas por dia, sete dias por semana, sem depleção.