Vertente da inteligência artificial é composta por métodos de análise de dados que permitem a construção de modelos matemáticos a partir da integração de grande quantidade de dados, aprendendo padrões e criando previsões que auxiliam as máquinas a automatizarem a tomada de decisão, cada vez mais assertiva e eficiente
São Paulo 2022 - Machine Learning (ML) é um método de análise de dados, cujo
nome é autoexplicativo, “Aprendizado de Máquina”. Consiste em uma técnica que
une a programação, a matemática e o uso de regras de negócios para a execução
de sistemas capazes de aprender, se adaptar e criar modelos analíticos a partir
da interação com grandes volumes de dados. Em outras palavras, é uma subárea da
inteligência artificial que, com a ajuda de algoritmos, coleta dados, aprende
com eles e faz predições, possibilitando que computadores tomem decisões
assertivas e velozes.
Em 1952, o cientista da computação estadunidense
Arthur Samuel criou um programa para um computador jogar damas com seres
humanos. Com ele, o sistema analisava o jogo, os movimentos e aprendia com os
erros e acertos dos adversários, prevendo cada vez melhor as táticas das
partidas. A partir daí, em 1959, Samuel estabeleceu o termo “Machine Learning”
para essa técnica e definiu o método como “campo de estudo que dá aos
computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados”. Exemplos recentes O supercomputador da IBM, batizado de Watson, já
criou receitas, desenhou roupas e trabalhou com medicina, entre outras ações.
Em 2016, médicos japoneses pediram ajuda a Watson para identificar um
diagnóstico de um paciente e, em 10 minutos, a máquina cruzou dados de milhares
de artigos médicos e diagnosticou o paciente com leucemia, salvando sua vida.
Organizações de todos os setores têm implementado a
tecnologia de Machine Learning em diversas áreas e tal uso impacta diretamente
no resultado dos negócios. Os principais benefícios comerciais da tecnologia
podem ser exemplificados em cinco aplicações: Um dos primeiros exemplos de automação, as
interfaces de conversação, como chatbots, permitem que os usuários façam
perguntas e recebam respostas de atendentes virtuais de empresas ou de serviços
de comando de voz, como Alexa, Google Assistent e Siri. Com o uso do Machine
Learning inserido nesse contexto de inteligência artificial, os chatbots
aprendem e são sustentados pelos algoritmos, de forma que vão melhorando a
interação, antecipando respostas às demandas dos usuários e falando de maneira
cada vez mais próxima de um ser humano.
No setor da saúde, o Machine Learning auxilia, por
exemplo, na identificação de diagnósticos e prescrições sugestivas de
tratamentos para pacientes a partir de cruzamento de dados de estudos médicos
em poucos minutos, podendo acelerar a recuperação dos pacientes e ser fator
determinante para salvar vidas.
Os trabalhos automatizados de entrada de dados
podem ser executados por computadores, liberando o profissional de recursos
humanos a se concentrar em trabalhos de maior valor. Além disso, o uso de
Machine Learning na automação da entrada de dados melhora significativamente
alguns problemas, como a duplicação de dados e imprecisão das informações
pessoais. Pesquisa de mercado e segmentação de clientes
otimizadas Os varejistas podem usar o Machine Learning para,
por exemplo, antecipar quais mercadorias venderiam melhor em sua região, com
base em considerações sazonais e dados demográficos dessa região. Além disso, o
método pode auxiliar no planejamento de estoque e segmentação de consumidores
fornecidos pela base de dados da empresa para estabelecer preços e entregar
itens e serviços de forma assertiva na hora e no lugar necessário. O Machine Learning também é utilizado por empresas
financeiras, já que é uma ferramenta poderosa para identificar fraudes, graças
à sua capacidade de reconhecer padrões e identificar anormalidades rapidamente.
Isso acontece, exclusivamente, porque o comportamento normal de um cliente de
banco, como quando e onde ele usa um cartão de crédito, pode ser aprendido via
Machine Learning. Com isso, a tecnologia usa esse e outros dados para
distinguir rapidamente entre transações que se enquadram naquelas previstas ao
perfil do usuário e aquelas que podem ser de origem fraudulentas.
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quarta-feira, 28 de setembro de 2022
Leega explica vantagens do Machine Learning
Rockin’1000 canta história do rock no Allianz
Rooftop recém-inaugurado oferece experiência que inclui open bar, open food e after
Neste sábado (1/10), às 20h, acontece no Allianz Parque show da Rockin’1000, com apresentação especial do músico Supla. Essa será a primeira apresentação da banda viral em São Paulo, que traz ao palco mil músicos em perfeita sintonia, em um verdadeiro espetáculo 360º, com repertório repertório que abrange a história do rock, desde os Rolling Stones até AC/DC, Nirvana, Pearl Jam, Red Hot Chili Peppers, Led Zeppelin, Queen e muitos outros.
O Parque Mirante, novo espaço localizado no rooftop do complexo Allianz Parque, oferece opção para o público que busca curtir o show com comodidades e serviços de alto padrão. Com o Backstage Mirante, o local oferece ingressos que incluem open bar, open food e duas horas de after pós-show. A estrutura do Parque Mirante possui entrada direta por meio de estacionamento à frente de elevadores, sem filas ou multidões, banheiros exclusivos e um ambiente agradável, decorado para oferecer ainda mais conforto. Sua localização na arena também possui vista privilegiada para shows realizados no Allianz Parque Hall e em formato 360º.
Os ingressos para o show da Rockin’1000 já estão disponíveis para compra no site, com opções de poltronas de cinema na arquibancada do espaço por R$300 e cadeiras no mezanino por R$400. Para acompanhar todas as novidades, basta seguir o perfil @parque.mirante no Instagram.
Serviço
Endereço: R. Padre Antônio Tomás, 72 - Água Branca, São Paulo - SP (7º Andar Edifício Garagem Allianz Parque)
Email: contato@parquemirante.com
WhatsApp: 11 97158-4638
Instagram: @parque.mirante
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