{"id":7310,"date":"2024-09-16T08:00:00","date_gmt":"2024-09-16T11:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.americanasmarketplace.com.br\/blog\/?p=7310"},"modified":"2024-08-20T11:23:17","modified_gmt":"2024-08-20T14:23:17","slug":"machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.americanasmarketplace.com.br\/blog\/machine-learning\/","title":{"rendered":"Machine learning: o que \u00e9, sua import\u00e2ncia e como aplicar?\u00a0"},"content":{"rendered":"\n
Machine learning<\/strong>, ou aprendizado de m\u00e1quina, \u00e9 um campo da intelig\u00eancia artificial (IA) que permite que os sistemas aprendam e melhorem automaticamente com a experi\u00eancia, sem serem explicitamente programados. Ele se baseia na constru\u00e7\u00e3o de algoritmos que podem analisar dados, identificar padr\u00f5es e fazer previs\u00f5es ou decis\u00f5es com base em novas informa\u00e7\u00f5es. <\/p>\n\n\n\n Esse conceito vem ganhando destaque devido \u00e0 sua capacidade de processar grandes volumes de dados e extrair insights valiosos. A seguir apresentamos mais detalhes sobre ele e como aplic\u00e1-lo!<\/p>\n\n\n\n Machine learning \u00e9 uma sub\u00e1rea da\u00a0intelig\u00eancia artificial<\/a><\/strong>\u00a0que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos estat\u00edsticos que permitem que computadores realizem tarefas espec\u00edficas sem instru\u00e7\u00f5es expl\u00edcitas. Em vez de seguir regras pr\u00e9-programadas, esses sistemas usam dados hist\u00f3ricos para “aprender” e fazer previs\u00f5es ou tomar decis\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n O processo de machine learning envolve v\u00e1rias etapas:<\/p>\n\n\n\n Machine learning tem um impacto significativo em v\u00e1rios setores, transformando a maneira como as organiza\u00e7\u00f5es operam e tomam decis\u00f5es. Aqui est\u00e3o algumas \u00e1reas onde o machine learning \u00e9 particularmente importante:<\/p>\n\n\n\n No setor de sa\u00fade<\/strong>, o machine learning est\u00e1 sendo usado para prever surtos de doen\u00e7as, diagnosticar condi\u00e7\u00f5es m\u00e9dicas e personalizar tratamentos. Por exemplo, algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina podem analisar imagens m\u00e9dicas para detectar c\u00e2ncer em est\u00e1gios iniciais com maior precis\u00e3o do que os m\u00e9todos tradicionais.<\/p>\n\n\n\n Em finan\u00e7as, o machine learning \u00e9 usado para detectar fraudes, avaliar riscos de cr\u00e9dito e automatizar processos de negocia\u00e7\u00e3o. Modelos preditivos podem analisar padr\u00f5es de transa\u00e7\u00f5es e identificar atividades suspeitas em tempo real, protegendo os consumidores e as institui\u00e7\u00f5es financeiras.<\/p>\n\n\n\n No varejo, as empresas utilizam machine learning para personalizar a experi\u00eancia do cliente, prever tend\u00eancias de demanda e otimizar a cadeia de suprimentos. Recomendadores de produtos, como os usados pela Americanas<\/a>, s\u00e3o alimentados por algoritmos de machine learning que analisam o hist\u00f3rico de compras e comportamentos de navega\u00e7\u00e3o dos clientes.<\/p>\n\n\n\n Implementar machine learning<\/strong> em uma organiza\u00e7\u00e3o envolve uma s\u00e9rie de etapas que garantem a efic\u00e1cia e a efici\u00eancia dos modelos desenvolvidos. Aqui est\u00e3o os principais passos para aplicar machine learning:<\/p>\n\n\n\n O primeiro passo \u00e9 identificar um problema claro que pode ser resolvido com machine learning. Isso pode variar desde a previs\u00e3o de vendas at\u00e9 a detec\u00e7\u00e3o de anomalias em sistemas de TI. A defini\u00e7\u00e3o clara do problema \u00e9 crucial para orientar todo o processo de desenvolvimento.<\/p>\n\n\n\n A qualidade dos dados \u00e9 fundamental para o sucesso do machine learning. Os dados devem ser coletados, limpos e preparados de forma adequada. Isso envolve a remo\u00e7\u00e3o de valores ausentes, a normaliza\u00e7\u00e3o de vari\u00e1veis e a transforma\u00e7\u00e3o de dados categ\u00f3ricos em formatos utiliz\u00e1veis.<\/p>\n\n\n\n Existem muitos algoritmos de machine learning<\/strong> dispon\u00edveis, cada um com suas pr\u00f3prias vantagens e desvantagens. A escolha do algoritmo depende do tipo de problema, do tamanho do conjunto de dados e da complexidade do modelo desejado. Algoritmos comuns incluem regress\u00e3o linear, \u00e1rvores de decis\u00e3o, redes neurais e m\u00e1quinas de vetor de suporte (SVM).<\/p>\n\n\n\nO que \u00e9 machine learning?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Como funciona?<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
\n
A import\u00e2ncia do machine learning<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Sa\u00fade<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Finan\u00e7as<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Varejo<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Como aplicar?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Identifica\u00e7\u00e3o do problema<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Coleta e prepara\u00e7\u00e3o de dados<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
Escolha do algoritmo<\/strong><\/h4>\n\n\n\n