Um guia para desenvolvimento de aprendizado de máquina a ser seguido em 2024

O que vem à sua mente quando você lê sobre Machine Learning? O desenvolvimento do aprendizado de máquina é tão simples quanto uma máquina focada no aprendizado.

Mas será que a definição se limita a esta pequena descrição?

O avanço tecnológico na indústria digital aproveita algoritmos de IA/ML. E essas tendências e tecnologias trouxeram novas vantagens para os setores empresariais de diferentes setores.

Segundo relatos, o tamanho do mercado de Machine Learning projeta cerca de US$ 31,36 bilhões para as plataformas globais até 2028. Portanto, essas estatísticas apontam para o alto uso de táticas de aprendizado de máquina de diversas maneiras.

Portanto, se você também deseja encontrar tendências emergentes de desenvolvimento de aprendizado de máquina para incluir em seu negócio, mergulhe neste blog para explorar mais.

Visão geral do desenvolvimento de aprendizado de máquina no mercado digital

Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) são tecnologias predominantes nos setores empresariais. No entanto, o Machine Learning faz parte da IA ​​que permite que as máquinas aprendam com os dados anteriores. Portanto, não há necessidade de tomar decisões sem comandos extras. Os algoritmos de ML estão muito além das previsões. De acordo com os relatórios, o mercado global de desenvolvimento de Machine Learning crescerá a uma taxa CAGR de 38,8%, para US$ 209,91 bilhões até 2029.

Existem também vários algoritmos que apoiam o processo inteligente de tomada de decisão. Portanto, não para organizações empresariais, o Machine Learning também é essencial para os funcionários. À medida que percebemos um aumento no número de profissionais de ML, a integração facilita tudo para a equipe de gestão.

A importância do desenvolvimento de aprendizado de máquina

De acordo com um ditado famoso hoje em dia, “Dados é dinheiro”, eles se tornaram uma ferramenta poderosa há muito tempo. No início, a frequência em papel era uma tendência, mas agora é a hora de entrar em ação. Portanto, a mudança das práticas antigas para as novas não foi um processo enorme.

As decisões mais recentes baseadas em dados oferecem às empresas o máximo, desde receita até lucro e decisões para investidores. O aprendizado de máquina é a chave para desbloquear as habilidades futuras de uma empresa. Também lhes permite ficar à frente dos concorrentes no mercado digital em curso.

Benefícios da integração de aprendizado de máquina

1. Personalização

Cada empresa deve ter sua identidade de mercado exclusiva para ajudar os usuários a se conectarem com eles a qualquer momento. Aqui, você pode usar a tecnologia de ML para começar a se conectar com seus clientes. Como uma tecnologia focada no futuro, o ML fornece recomendações personalizadas ao usuário para expandir seus negócios em diferentes níveis.

2. Previsão

O aprendizado de máquina é a melhor tecnologia para obter previsões perfeitas sobre tudo o que uma empresa usa. Ajuda você a obter informações sobre eventos futuros para prever tendências futuras de desenvolvimento. E a antecipação ajuda a ficar no topo da concorrência do mercado digital. A previsão permite até mesmo combater os riscos do negócio.

3. Automação

Há momentos em que tarefas comerciais repetitivas se tornam agitadas para os humanos. Portanto, para otimizar a velocidade e o desempenho dos processos de negócios, o Machine Learning é a melhor escolha, pois se concentra em tarefas complexas em um tempo limitado. Além disso, por meio do ML, você pode conseguir o processamento dos conjuntos de dados para obter resultados precisos em alta velocidade.

Casos de uso de desenvolvimento de aprendizado de máquina

Um usuário online enfrenta o aprendizado de máquina de uma forma ou de outra. Os exemplos mais comuns incluem recomendações de produtos ou conteúdos. Quer você explore o mecanismo de busca Google ou pesquise um vídeo no YouTube, saiba que os algoritmos de ML estão ajudando você a escolher.

Outro exemplo envolve assistentes virtuais como Siri da Apple, Alexa da Amazon ou Google Assistant. Eles contam com o reconhecimento automático de fala (ASR) e o reconhecimento de fala por computador para traduzir palavras humanas em um formato escrito. Agora, você também pode ver diversos chatbots em sites que permitem navegar melhor e responder às dúvidas dos clientes.

Você conhece o GPT-3 da Open AI? É uma rede neural treinada em artigos em inglês e produz respostas a solicitações de texto. Alguns usos de ML mais específicos do setor que ajudam as empresas a ter um melhor desempenho são os seguintes:

1. Comércio eletrônico e varejo

O Machine Learning prevê vendas futuras para permitir que as organizações empresariais planejem receitas, suprimentos e outros fatores. A tecnologia também lida com grandes quantidades de dados, memória e restrições de tempo computacional.

Os proprietários de empresas podem usar a visão computacional para personalizar e gerenciar estoque. O Machine Learning detecta fraudes e envolve consumidores em tempo real em sistemas de recomendação para personalizar serviços de publicidade e preços.

2. E-learning

O Machine Learning revoluciona a educação ao personalizar experiências de aprendizagem, melhorar os resultados dos alunos e otimizar os recursos educacionais. Com o aprendizado de máquina, você pode analisar quantidades de dados para encontrar tendências e padrões.

Além disso, a tecnologia permite que os educadores instruam as necessidades dos alunos e ofereçam intervenções direcionadas aos alunos. O aprendizado de máquina também pode automatizar tarefas administrativas, como agendamento e avaliação.

3. Saúde

O Machine Learning ajuda as organizações de saúde a melhorar o tratamento, o diagnóstico e a experiência do paciente usando assistentes visuais, análise de imagens médicas e enfermagem virtual.

A tecnologia de alta tecnologia também auxilia no reconhecimento do som e no silenciamento da fala no momento das cirurgias. As empresas de produção de medicamentos usam o aprendizado de máquina para descobrir medicamentos em testes de fabricação.

4. Finanças

As empresas de serviços financeiros usam o aprendizado de máquina para avaliação de risco, serviços bancários personalizados, negociação algorítmica, atendimento ao cliente e muito mais.

Também ajuda na defesa do cartão de crédito e na detecção de anomalias para proteção contra fraudes.

5. Seguro

As seguradoras oferecem opções aos clientes de acordo com suas necessidades e as experiências de outros usuários com outros produtos de seguros.

O aprendizado de máquina beneficia o processamento de sinistros e subscrição.

6. Cadeia de Suprimentos e Logística

Os sistemas de aprendizado de máquina permitem que as empresas de logística e cadeia de suprimentos melhorem o gerenciamento de tráfego, a produtividade, a otimização de armazéns e a segurança dos passageiros.

A tecnologia ML também oferece serviços como monitoramento de tráfego, suporte ao motorista, previsões precisas de atrasos e manutenção preditiva.

Benefícios e desafios da tecnologia de aprendizado de máquina

O Machine Learning oferece muitos serviços necessários para uma indústria e uma empresa.

O que mais.

A tecnologia encontra informações essenciais de diferentes artigos de forma eficaz e muito mais rápida.

Benefícios

Aqui estão os principais benefícios para organizações que implementam Machine Learning em suas tarefas de negócios.

• Economia de tempo : a pesquisa de documentos de aprendizado de máquina permite pesquisar respostas em milhares de textos relacionados à pergunta.
• Econômico : A tecnologia economiza dinheiro em equipamentos de manutenção, fornecendo monitoramento preditivo e medidas preventivas.
• Melhor produtividade : O aprendizado de máquina pode otimizar processos de negócios usando modelagem preditiva e previsão de demanda .
• Experiência do usuário : Chatbots e assistentes virtuais podem resolver as solicitações dos clientes rapidamente.Ele pode enviar ofertas personalizadas usando análise de dados do cliente.
• Solução moderna para desafios de negócios antigos : quando o desenvolvimento de negócios antigos se torna caro e agitado, o aprendizado de máquina existe para ir além das limitações dos sistemas de programação tradicionais.

Desafios

Apesar de tantos benefícios, o Machine Learning não é perfeito. Aqui estão alguns de seus desafios.

• Privacidade : A alta complexidade dos algoritmos de aprendizado de máquina é o principal problema do setor de IA.Uma grande quantidade de dados é necessária para treinar e melhorar algoritmos, o que representa um risco à privacidade. Além disso, os clientes estão preocupados com a segurança de seus dados.
• Viés de aprendizado de máquina : se os algoritmos de ML treinados em conjuntos de dados excluírem populações ou contiverem erros, eles poderão produzir modelos mundiais imprecisos ou discriminatórios.Por exemplo: a ferramenta de contratação de IA da Amazon tem preconceito não intencional devido ao pré-processamento deficiente de dados.
• Alinhamento : Alguns especialistas em web temem que a tecnologia de IA destrua toda a humanidade. E a pior parte é que nem podemos prever isso até que seja tarde demais. Há uma petição de muitas pessoas para desacelerar o desenvolvimento da IA.

Tendências de aprendizado de máquina a serem seguidas em 2024

De acordo com a Grand View Research ou GVR, o tamanho do mercado global de inteligência artificial se expandirá para US$ 1,8 trilhão em 2030.

Aqui estão as principais tendências que você pode esperar do aprendizado de máquina nos próximos anos .

#Tendência 1- Inteligência Artificial Agente

Os modelos mais recentes requerem reações de entrada humana. Mas há uma mudança de modelos reativos para modelos proativos. Portanto, os agentes avançados de IA agem de acordo para definir metas sem interferência.

Por exemplo - Sistemas de monitorização para detectar sinais suspeitos de incêndio florestal ou agentes financeiros que gerem carteiras de investimentos de forma dinâmica e em tempo real.

#Tendência 2 – Aprendizado de máquina de código aberto

A democratização da Inteligência Artificial continua com o surgimento de modelos de código aberto. Uma fonte de dados do Github encontrou uma onda no envolvimento dos criadores com projetos produtivos de IA.

A IA de código aberto reduz custos e incentiva a clareza, mas persistem preocupações sobre o uso indevido.

#Tendência 3 – Aprendizado de Máquina Multimodal

A nova e atual IA é perfeita para realizar tarefas como escrever textos, otimizar inventário e jogar. Mas, nos próximos anos, isso está mudando.

O GPT-4 da OpenAI processa texto, som e imagens, imitando as habilidades dos sentidos humanos com outros modelos em breve.

#Tendência 4- Shadow AI

Shadow AI também é conhecido como o uso não autorizado de IA em organizações empresariais. Com o aprendizado de máquina se tornando mais acessível aos usuários, a IA sombra se torna ameaçadora. Os especialistas em tecnologia estão agora preocupados com as violações da privacidade de dados. As empresas irão agora introduzir políticas de tecnologia de IA para proteger a si mesmas e aos seus clientes.

#Tendência 5 – Riscos e Ética de Segurança em Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina inclui muitas preocupações éticas. Alguns deles são deep fakes, ransomware e ataques de phishing. E, em 2024 e nos próximos anos, veremos mais preocupações deste tipo com o avanço tecnológico.

#Tendência 6- A exigência de aprendizado de máquina

Os talentos de IA e aprendizado de máquina continuarão a aumentar em 2024. Os cargos mais exigidos são

• MLOps
• Programação de ML
• Ciência de Dados
• Análise de dados
• Operações

#Tendência 7 – Modelo Gerativo Empresarial Personalizado

Com grandes ferramentas como o ChatGPT dominando a atenção do consumidor, as empresas estão se inclinando para modelos customizados. Esses modelos são adaptados para nichos essenciais como saúde e finanças e proporcionam privacidade e eficiência.

As últimas linhas

O aprendizado de máquina ainda é considerado uma tecnologia emergente. As organizações empresariais podem aproveitar diversas oportunidades para implementar o aprendizado de máquina e ficar à frente dos concorrentes.

A tecnologia costuma ser mais barata do que você pensa. Treinar um algoritmo de aprendizado profundo do zero dá muito trabalho. Mas hoje existem soluções empacotadas de Inteligência Artificial que requerem menos tempo de desenvolvimento. Ele permite que você pule para o estágio 5 do processo de desenvolvimento de ML.

Então, se você deseja introduzir o Machine Learning para automatizar sua organização empresarial? Solicite uma consulta gratuita de aprendizado de máquina na principal empresa de desenvolvimento de software de Bangalore .Sugerimos o roteiro desejado aos proprietários de empresas para permitir que introduzam o aprendizado de máquina para atender às necessidades organizacionais específicas.

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