Data Analytics com Machine Learning. Como aplicar aos seus negócios?

Novas tecnologias estão moldando antigos conceitos. Ou melhor, estão expandindo exponencialmente a capacidade de implantação de soluções inteligentes, especialmente em aplicações analíticas como Big Data, Data Discovery, Machine Learning, entre outras.

Dentre as principais soluções analíticas, Machine Learning tem se destacado como uma área da inteligência artificial dedicada ao desenvolvimento de algoritmos e técnicas que permitem ao computador aprender. Em síntese: permitir ao computador aperfeiçoar seu desempenho em alguma tarefa.

Aplicações práticas do Machine Learning.

Enquanto na inteligência artificial existem dois tipos de raciocínio − o indutivo, que extrai regras e padrões de grandes conjuntos de dados, e o dedutivo − Machine Learning trata apenas o indutivo. Sua aplicação prática inclui:

  • processamento de linguagem natural;
  • motores de busca;
  • diagnósticos médicos;
  • bioinformática;
  • reconhecimento de fala e escrita;
  • visão computacional;
  • entre outros métodos também relacionados à mineração de dados e estatística.

Machine Learning impulsiona tecnologias paralelas.

A crescente demanda por soluções Machine Learning também acelerou a adoção de outras tecnologias, como Cloud Computing e IoT (Internet of Things).

Cloud Computing – devido à necessidade de processamento do alto volume de dados, recursos computacionais em nuvem são uma forte tendência por permitir a contratação de recursos de acordo com a demanda, o que possibilita o processamento real-time e armazenamento de dados online.

Internet of Things – como nem todos os dados são originados em sistemas corporativos, ou mesmo serviços online, a IoT permite a extração de dados através de sensores, de dispositivos wearable, ou ainda de equipamentos específicos como rastreadores, smartbands, câmeras, GPS, etc..

É possível implantar um projeto de ML de forma simples e rápida.

A implantação de projetos Machine Learning tem um alto nível de complexidade e pode consumir muito tempo. Diante deste cenário, a Microsoft desenvolveu a plataforma em nuvem Azure Machine Learning, ou simplesmente Azure ML. O conjunto de ferramentas e serviços da plataforma simplifica e acelera a implantação de um projeto ML, como o Azure ML Studio, Azure Stream Analytics, Cortana Analytics, Service Bus Event Hub, R, Python, Storage, entre outros.

A viabilidade e a tendência das soluções Machine Learning se comprovam a partir da análise de casos de sucesso, como na detecção de fraudes e crimes, vigilância inteligente, manutenção preventiva, diagnóstico médico, retenção e adesão de clientes, otimização operacional, vendas e varejo.

A velocidade dos negócios é cada vez mais rápida e o Microsoft Azure Machine Learning é mais uma “tecnologia do futuro” que já está presente, graças à nuvem, em diversas organizações que enxergam as soluções analíticas como a evolução dos seus negócios.

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