Machine Learning 2021: quais são as principais tendências?

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Machine Learning 2021: quais são as principais tendências?

Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) estão entre as principais tendências de inovação da atualidade. Isso é o que mostra o recente estudo global do IEEE – Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos, promovido entre  350 executivos do Brasil, China, Estados Unidos, Índia e Reino Unido.

Na pesquisa do IEEE, aproximadamente 32% dos Chief Information Officers (CIOs) e Chief Technology Officers (CTOs) sinalizaram a IA e o ML como as principais tendências de 2021, seguidos pelo 5G (20%) e IoT (14%).

De fato, o Machine Learning traz consigo um potencial incrível para calcular e analisar grandes quantidades de Big Data usando técnicas avançadas. Isso, por sua vez, permite que empresas e indivíduos executem tarefas e processos complexos com mais eficiência

Hoje, essa tecnologia está sendo implementada globalmente por empresas – grandes e pequenas. Na verdade, recentemente, gigantes de TI, como Google e Apple, aproveitaram os benefícios do ML para gerar soluções que melhoram significativamente a experiência do cliente e aumentam o retorno sobre o investimento (ROI).

O Gartner revelou que cerca de 37% de todas as empresas analisadas já estavam utilizando algum tipo de Machine Learning em seus negócios em 2019 e prevê que cerca de 80% dos avanços modernos serão baseados em IA e ML até 2022.

Logo, não restam dúvidas que essa é uma tecnologia que sua empresa precisa ficar de olho para melhorar seus processos e também sua lucratividade. Confira as tendências de ML para 2021!

1. Previsões mais precisas

A análise de série temporal tem sido popular nos últimos dois anos e ainda é uma tendência importante para 2021.

Com essa técnica, os analistas coletam e monitoram um conjunto de dados durante um período de tempo. Esse processo resulta em indicadores, insights e tendências, que são avaliados pelos executivos e usados para tomar decisões de negócios inteligentes.

As redes de Machine Learning podem fornecer previsões com precisão de até 95% se treinadas com os conjuntos de dados certos.

Em 2021 e além, podemos esperar que as empresas incorporem novos tipos de redes neurais para gerar previsões de alta fidelidade.

Por exemplo, soluções de Deep Learning podem ser incorporadas para encontrar padrões ocultos e gerar previsões precisas. Um exemplo real disso são as seguradoras que, hoje, já conseguem detectar possíveis fraudes que, se efetivadas, poderiam gerar grandes prejuízos.

2. Aprendizado Reforçado

O Aprendizado Reforçado (RL) é um tipo de Machine Learning que pode ser utilizado em grande medida pelas organizações nos próximos anos.

É uma aplicação que usa suas próprias experiências para melhorar a eficácia dos dados capturados.

No Aprendizado Reforçado, o software de AI é configurado com inúmeras condições que definem que tipo de ação será executada por cada aplicação.

Com base em várias ações e resultados, o software “autoaprende” as ações a serem executadas para atender ao objetivo final desejado.

Um exemplo ideal de Aprendizado Reforçado é um chatbot que aborda requisições simples do usuário, como reserva de pedido, saudação ou pedidos de consulta.

As empresas de desenvolvimento de Machine Learning podem usar o RL para tornar o chatbot mais engenhoso, adicionando condições sequenciais a ele – como identificar leads de vendas e transferir chamadas para o prestador de serviço ou atendente adequado.

Algumas das outras aplicações da RL incluem robótica para automação industrial, planejamento de estratégia de negócios, controle de aeronaves e controle de movimento de robôs.

3. Integração entre Machine Learning e Internet das Coisas (IoT)

Os aplicativos de Internet das Coisas (IoT) usados ​​para gerenciar dispositivos interconectados já são utilizados em vários lugares, incluindo residências e empresas.

Os recursos dos dispositivos IoT podem ser aumentados quando usados ​​com Machine Learning. Por exemplo, aproveitando as tecnologias de IA e IoT em software e gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM), as empresas podem obter informações em tempo real e monitorar o desempenho de vários dispositivos interconectados.

Essas soluções inteligentes também podem ser usadas para manutenção preditiva em máquinas industriais e podem ser usadas para resolver problemas tanto remotamente quanto no local.

4. Aprimoramento da visão computacional

Nos últimos anos, os sistemas de visão computacional revolucionaram as indústrias globais e as funções de negócios com aplicações em varejo, saúde, segurança, transporte, bancos e muito mais.

De fato, os computadores, hoje, já são melhores em reconhecer e analisar imagens do que os humanos, graças ao Machine Learning.

Por exemplo, no campo da saúde, a tecnologia baseada na visão computacional já alcançou capacidades de reconhecimento de padrões dos médicos humanos. Os pesquisadores testaram uma aplicação que pode detectar doenças neurológicas mais rapidamente do que radiologistas, lendo imagens de tomografia computadorizada.

A tecnologia de visão computacional está se tornando cada vez mais comum em diferentes setores e seu futuro é promissor.

Em conjunto com o Machine Learning, essa tecnologia pode ser utilizada para automatizar processos como controle de qualidade de produtos, input de notas fiscais nos sistemas de gestão, identificação de pessoas e objetos por meio de câmeras de vigilância e muito mais.

5. Machine Learning em nuvem

Os analistas de IA estão apenas começando a compreender a facilidade das redes neurais artificiais e a maneira de configurá-las.

Isso sugere que, no próximo ano, avanços algorítmicos continuarão surgindo em um ritmo acelerado, com desenvolvimentos pragmáticos e novos sistemas de solução de problemas.

No entanto, as barreiras de entrada para trazer recursos de Machine Learning para aplicativos corporativos ainda são grandes.

As habilidades especializadas necessárias para construir, treinar e implantar modelos de ML e os requisitos de hardware computacional e de uso especial aumentam os custos de mão de obra, desenvolvimento e infraestrutura.

Esses são problemas que a computação em nuvem pode resolver e as principais plataformas de nuvem pública, como o Google, têm a missão de tornar mais fácil para as empresas aproveitarem os recursos de ML para resolver problemas de negócios

De fato, soluções de Machine Learning em nuvem estão ganhando impulso à medida que os provedores de serviços capacitados começam a facilitar o desenvolvimento e a implantação de algoritmos de acordo com as necessidades de cada negócio.

Agora você já conhece as principais tendências de Machine Learning para 2021.

Se você deseja implementar essa tecnologia em sua empresa e melhorar seus processos e resultados, entre em contato com a SantoDigital. Contamos com consultores capacitados para apoiar a sua empresa a desenvolver serviços modernos de ML de acordo com a sua necessidade.

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