Cinco razões principais pelas quais você deve usar o aprendizado de máquina

Não é segredo que os dados são a joia da coroa da maioria das grandes empresas atualmente.

O campo do Aprendizado de Máquina (ML) se originou em meio ao desejo crescente de transformar dados em conhecimento e foi impulsionado pelos últimos trinta anos de avanços notáveis em computadores. Simplificando, o ML depende da inferência para extrair padrões de dados correlacionados, tentando modelar o processo que gera uma certa verdade básica.

À medida que o progresso neste campo está aumentando, vamos relembrar cinco razões principais pelas quais você deve usar o aprendizado de máquina:

1. Ele captura relacionamentos que, de outra forma, seriam descartados

Os especialistas em negócios seriam os primeiros a dizer que suas décadas de experiência no ramo nunca seriam superadas por uma ferramenta automatizada. Verdade seja dita, alguns conhecimentos empíricos são muito desestruturados ou difusos para serem codificados de forma adequada e rápida em código de máquina.

No entanto, as capacidades humanas geralmente ficam sobrecarregadas quando é necessário cruzar apenas algumas variáveis. Então, as crenças comerciais e o preconceito humano entram em cena, levando a graves distorções no resultado. Os algoritmos de ML, no entanto, se reúnem a partir de interações intrincadas nos dados para criar um modelo verdadeiro da realidade em segundos.

2. O ML capacita a automação com um esforço relativamente baixo

A precisão dos resultados, no entanto, pode nem mesmo ser o maior argumento de venda dessa tecnologia. Além de estruturar a abordagem de um problema, um pipeline analítico automatizado ou semiautomático pode reduzir drasticamente o tempo de espera para gerar novos cenários e diminuir ou eliminar a intervenção humana, liberando recursos que podem ser implantados para atividades de maior valor agregado.

3. Está ajudando a impulsionar a democratização analítica

ML não é mais apenas um assunto moderno para os acadêmicos se gabarem. É uma tecnologia comprovada que seguiu os caminhos mais conhecidos, como muitas outras, mostrando sua robustez a cada passo do caminho. Ela vem se infiltrando no mundo dos negócios desde o século passado.

Com o apoio de uma grande comunidade, milhares de projetos acessíveis a qualquer momento e várias bibliotecas de código aberto, a democratização das técnicas de ponta está quase chegando.

4. A implantação em grande escala é o quintal dos modelos de ML

A garantia dos algoritmos de ML também é sua capacidade de prosperar quando montes de dados são inseridos neles. As abordagens convencionais, como as estatísticas, oferecem baixo desempenho de escalabilidade, fato que as torna inúteis no mundo atual de streaming de dados.

5. Modelos que aumentam a confiança agora são alcançáveis

Não é raro vermos modelos de ML rotulados como “caixas pretas”. Esse rótulo é um tanto enganador: os modelos certamente são complexos além do alcance humano, mas pesquisadores e profissionais desenvolveram uma infinidade de estratégias para esclarecer seu funcionamento interno, tornando essas caixas pretas muito menos opacas e mais informativas para o tomador de decisões.

Conclusão:

Espero que agora fique claro que as principais melhorias do ML em métricas analíticas rígidas, como precisão e os benefícios processuais, muitas vezes negligenciados, tenham um impacto combinado que pode ser transformador para as organizações. E ainda assim, o progresso nesse campo está aumentando.

Não permita que preconceitos de complexidade inflexível, que geralmente são indelicados na melhor das hipóteses e totalmente errados, na pior das hipóteses, façam de você um defensor contra o avanço de sua empresa.