{"id":7484,"date":"2023-04-03T18:28:25","date_gmt":"2023-04-03T18:28:25","guid":{"rendered":"http:\/\/ianews.com.br\/?p=7484"},"modified":"2023-04-03T22:42:51","modified_gmt":"2023-04-03T22:42:51","slug":"escalando-o-machine-learning-a-evolucao-para-os-negocios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ianews.com.br\/escalando-o-machine-learning-a-evolucao-para-os-negocios\/","title":{"rendered":"Escalando o machine learning: a evolu\u00e7\u00e3o para os neg\u00f3cios"},"content":{"rendered":"\n<p>Por Bruno Rezende, CEO e cofundador da 4intelligence<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><a href=\"https:\/\/gbm.wpenginepowered.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/image-2.png\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/gbm.wpenginepowered.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/image-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-58656\"\/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<p>Diante da digitaliza\u00e7\u00e3o exponencial da sociedade, o n\u00famero de dados coletados online aumenta e milhares de informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o geradas e registradas a cada segundo. Nesta din\u00e2mica, o crescente volume de conte\u00fado requer an\u00e1lises cada vez mais profundas para a convers\u00e3o desses dados em resultados reais. Os algoritmos de\u00a0<em>machine learning<\/em>\u00a0contribuem para decifrar, expor e prever rela\u00e7\u00f5es e tend\u00eancias a evolu\u00e7\u00e3o desse processo \u00e9 a evolu\u00e7\u00e3o da pr\u00f3pria intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Machine learning<\/em>&nbsp;\u00e9 a ideia de dispositivos eletr\u00f4nicos aprenderem sozinhos a partir de um grande volume de dados. Nesse fluxo, podem tanto tomar decis\u00f5es de maneira aut\u00f4noma como ajudar os seres humanos nessas escolhas di\u00e1rias. A ideia pode parecer nova, mas j\u00e1 existe h\u00e1 um tempo no cotidiano das pessoas. O que falta \u00e9 a escalabilidade, especialmente no universo corporativo.<\/p>\n\n\n\n<p>Na ind\u00fastria 4.0 a tecnologia j\u00e1 \u00e9 utilizada h\u00e1 muito tempo em f\u00e1bricas ao redor do mundo e, de maneira geral, j\u00e1 \u00e9 aplicada na rotina das pessoas. O pr\u00f3prio buscador do Google utiliza o sistema e h\u00e1 anos o mercado financeiro agrega&nbsp;<em>machine learning<\/em>&nbsp;para trazer mais seguran\u00e7as \u00e0s transa\u00e7\u00f5es banc\u00e1rias, combatendo fraudes em sistemas de pagamento.<\/p>\n\n\n\n<p>Para as empresas, o aprendizado de m\u00e1quina n\u00e3o \u00e9 popular, mas pode ser essencial para impactar ainda mais a persona dos neg\u00f3cios e, claro, aumentar a taxa de convers\u00e3o de vendas. A tecnologia propicia direcionar de diversas formas os esfor\u00e7os e as estrat\u00e9gias para o sucesso do cliente, inclusive, e pode ser aplicada em sistemas de vendas e marketing para trazer&nbsp;<em>insights<\/em>&nbsp;valiosos e aprimorar processos dentro das organiza\u00e7\u00f5es. Por isso, companhias que iniciarem agora uma estrat\u00e9gia mais inteligente de IA certamente vai sair na frente.<\/p>\n\n\n\n<p>Para analisar uma grande quantidade de dados de forma apropriada, \u00e9 preciso dar escala em rotinas e processos. Algoritmos r\u00e1pidos que escalam automaticamente permitem gerar m\u00faltiplos resultados com grande velocidade, digerindo as informa\u00e7\u00f5es e permitindo a extra\u00e7\u00e3o dos&nbsp;<em>insights&nbsp;<\/em>provenientes dessa massa de informa\u00e7\u00e3o. Com isso, os analistas e cientistas de dados podem gastar mais tempo com o que a tecnologia ainda n\u00e3o consegue fazer por eles.<\/p>\n\n\n\n<p>Agora, para escalar os algoritmos de&nbsp;<em>machine learning<\/em>, \u00e9 necess\u00e1rio contar com solu\u00e7\u00f5es compartimentalizadas, com fluxos bem definidos e rotas que se ajustam dependendo das necessidades dos dados. Em momentos de maior demanda, a infraestrutura entende a necessidade de multiplicar os recursos dispon\u00edveis para rodar tais solu\u00e7\u00f5es, j\u00e1 em ocasi\u00f5es de menor demanda, reduz o uso, poupando os mesmos recursos.<\/p>\n\n\n\n<p>Ao fazer essa escolha, o cliente precisa optar por uma estrutura gen\u00e9rica a ponto de lidar com diversos tipos de&nbsp;<em>input<\/em>&nbsp;e especificar apenas o suficiente para cuidar bem de cada caso. Com solu\u00e7\u00f5es mais leves, \u00e9 poss\u00edvel escalar mais r\u00e1pido. Portanto, com tratamentos e rotinas bem pensadas, agregam valor ao cliente.<\/p>\n\n\n\n<p>Escalar a an\u00e1lise \u00e9 aumentar e diminuir o processamento dos dados de forma autom\u00e1tica, usando solu\u00e7\u00f5es de ponta, gerando&nbsp;<em>outputs<\/em>&nbsp;que podem ser entendidos e analisados pelo usu\u00e1rio final.<\/p>\n\n\n\n<p>A equa\u00e7\u00e3o pode parecer complicada, mas hoje j\u00e1 existem solu\u00e7\u00f5es que oferecem essa escalabilidade de ponta a ponta basta o usu\u00e1rio colocar seus dados, informar o que deseja prever e paralelamente milhares de modelos s\u00e3o rodados, devolvendo para ele uma sele\u00e7\u00e3o dos melhores.<\/p>\n\n\n\n<p>Esses&nbsp;<em>pipelines<\/em>&nbsp;de processamento\/modelagem tomam as melhores decis\u00f5es automaticamente conforme as caracter\u00edsticas do&nbsp;<em>input<\/em>, levando a solu\u00e7\u00f5es \u00f3timas que demandariam tempo consider\u00e1vel para um analista desenvolver. \u00c9 a intelig\u00eancia artificial caminhando cada vez mais ao lado da humanidade e se consagrando uma alternativa para alavancar os neg\u00f3cios.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Por Bruno Rezende, CEO e cofundador da 4intelligence Diante da digitaliza\u00e7\u00e3o exponencial da sociedade, o n\u00famero de dados coletados online aumenta e milhares de informa\u00e7\u00f5es s\u00e3o geradas e registradas a cada segundo. 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