Machine Learning e tomada de decisões – Com Juliano Kimura

O Machine Learning (ou aprendizado de máquina, em tradução livre) é uma tecnologia cada vez mais presente em nosso dia a dia. É a partir dela que serviços de streaming como Netflix e Prime, conseguem recomendar a série ou filme perfeito para determinado usuário.

Mas, não para por aí. 

Esta tecnologia, ainda, possui uma outra vantagem essencial para qualquer negócio: auxiliar na tomada de decisões.

Quer entender mais sobre? Então continue a leitura deste artigo.

Como o Machine Learning pode ajudar na tomada de decisões eficientes?

Em linhas gerais, o aprendizado de máquina pode ser definido como uma tecnologia que aprende a partir de respostas relacionadas à associação de diversos dados.

Assim, em seu processo de aprendizado, as máquinas podem usar tanto imagens e estatísticas quanto, até mesmo, combinações de palavras.

Além disso, de acordo com uma pesquisa de 2021 da McKinsey & Company, o uso de IA pelas empresas só têm crescido.

A verdade sobre como estabelecer uma forte presença digital foi revelada – Por Juliano Kimura

Cerca de 56% dos entrevistados afirmaram que suas organizações utilizam tecnologia em, pelo menos, alguma área de suas operações. Em 2020, esse percentual era de 50%.

Mas, e em relação à tomada de decisão?

A verdade é que, apesar de líderes e gestores possuírem grande experiência, a mente humana não consegue alcançar o nível de análises, ao mesmo tempo, rápidas e profundas que um algoritmo inteligente.

Filtragem prática de uma vasta quantidade de dados

Dessa forma, o aprendizado de máquina é a solução perfeita para a filtragem prática de uma vasta quantidade de dados e tradução destas informações em indicações ou previsões específicas.

Ainda, outros benefícios do uso do aprendizado de máquina são:

• Maior produtividade: devido ao fato de que diversos processos internos poderem ser substituídos por aplicações, a equipe tem mais tempo para ser mais estratégica e colaborativa;
• Mais cibersegurança: com os algoritmos automáticos, constantes monitoramentos de redes podem ser feitos de forma rápida visando identificar anomalias ou intrusos;
• Menos custos: ao identificar quais serviços ou aplicações podem ser substituídos, o aprendizado de máquina fornece soluções menos custosas em relação à tempo e dinheiro.

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