Como treinar seu dragão: Introdução ao aprendizado de máquina – PromptCloud

A inteligência artificial vem encontrando seu caminho na tecnologia cotidiana que usamos há algum tempo. Se você já se perguntou como as recomendações de produtos da Amazon são excepcionalmente relevantes para você, a resposta é IA. Os sistemas de inteligência artificial funcionam como mágica, mas para criar um bom sistema de IA, você deve ter conjuntos de dados relevantes e enormes à sua disposição. O algoritmo de aprendizado de máquina deve ser alimentado com dados e, quanto mais dados você fornecer, melhor ele ficará em seu trabalho. Vejamos rapidamente como o aprendizado de máquina funciona.

Componentes de um sistema de aprendizado de máquina

Todo sistema de aprendizado de máquina tem três componentes principais:

Modelo: O componente que cuida das identificações e previsões.

Parâmetros: Os fatores ou sinais que são usados ​​para formar decisões.

Aprendiz: Um sistema que faz alterações nos parâmetros que, por sua vez, resultam na modificação do modelo, tomando dicas de diferenças nas previsões e resultados.

Vamos dar um exemplo do mundo real para entender melhor o conceito. Considere que você é um professor que está tentando identificar a quantidade ideal de tempo que os alunos devem gastar estudando para obter a nota máxima em um exame. Vejamos como isso pode ser resolvido com ajuda do aprendizado de máquina.

Construindo o modelo

Como discutimos, tudo começa com o modelo. Inicialmente, o ser humano que constrói o sistema de ML deve fornecer um modelo para começar. No nosso caso, o professor pode assumir que estudar por cinco horas deve dar a melhor nota no teste.

O modelo dependerá ainda dos parâmetros fornecidos para fazer cálculos e ajustar-se. Aqui, os parâmetros seriam os resultados dos testes recebidos e as horas gastas estudando. Algo assim:

0 horas = 50% de pontuação
1 hora = pontuação de 60%
2 horas = 70% de pontuação
3 horas = 80% de pontuação
4 horas = 90% de pontuação
5 horas = 100% de pontuação

O sistema ML expressará o que foi dito acima em uma equação matemática para desenvolver uma linha de tendência do resultado esperado.

Aprendendo com o conflito

Agora que temos o modelo inicial, é hora de inserir os parâmetros. Você tem que alimentar o modelo com os dados, que seriam as 'pontuações dos testes e horas estudadas' para diferentes alunos. Como esperado, as pontuações de entrada não corresponderão exatamente ao modelo programado manualmente. Os resultados reais seriam maiores ou menores do que a linha de tendência prevista.

Essa situação de conflito é o que desencadeia a atividade de aprendizado em um sistema de aprendizado de máquina.

O processo de aprendizagem

Os dados que foram alimentados ao sistema de aprendizado de máquina são o que chamamos de 'conjunto de dados de treinamento' e são usados ​​pelo componente do aluno em um sistema de aprendizado de máquina para treinar e otimizar o modelo para torná-lo melhor.
No nosso caso, o aluno compararia as pontuações de entrada e verificaria quão distantes estão do modelo inicial. O aluno então usa matemática complexa para modificar o modelo para alinhá-lo mais com os dados reais. O modelo pode ser alterado para algo assim:

0 horas = pontuação de 45%
1 hora = 55% de pontuação
2 horas = pontuação de 65%
3 horas = 75% de pontuação
4 horas = 85% de pontuação
5 horas = 95% de pontuação
6 horas = 100% de pontuação

A previsão foi alterada e mostra que são necessárias 6 horas de estudo para atingir a melhor pontuação neste teste. Dessa forma, o aluno continua fazendo pequenas e relevantes alterações no modelo à medida que obtém mais dados. Como o processo é repetido um certo número de vezes, a previsão atinge uma pontuação de confiança bastante boa e isso significa que o sistema de ML foi bem-sucedido. A precisão de sua previsão é amplamente influenciada pela quantidade de dados que recebe. Este foi um exemplo simples e os casos de uso do mundo real podem ser muito mais complexos. Você pode aprender mais sobre os aspectos técnicos do aprendizado de máquina em nosso blog recente sobre as dez principais estruturas de aprendizado de máquina .

Aplicações do ML nas principais indústrias

O aprendizado de máquina pode ser aplicado a quase todas as verticais do setor para trazer mudanças radicais e crescimento. Vejamos alguns dos aplicativos populares dos principais domínios.

Crie uma pesquisa centrada no cliente: não seria ótimo se os mecanismos de pesquisa de comércio eletrônico pudessem pensar exatamente como humanos? Um dos problemas comuns com a pesquisa de comércio eletrônico é que os usuários abandonam um portal de comércio eletrônico porque os resultados do produto retornados pelo site para uma pesquisa específica não eram relevantes. Esse problema pode ser resolvido aproveitando o processamento de linguagem natural para contextualizar e restringir o significado de uma consulta de pesquisa, melhorando assim a experiência de pesquisa de comércio eletrônico.

Retargeting clientes em potencial: Retargeting é uma ótima maneira de trazer de volta clientes que abandonaram o carrinho sem fazer check-out ou visitaram uma determinada página de produto várias vezes, sem fazer nenhum movimento. Ao identificar de forma inteligente a intenção de um comprador de comércio eletrônico, você pode enviar a eles uma oferta que eles simplesmente não podem rejeitar. Essa é uma ótima maneira de multiplicar suas taxas de conversão sem muito esforço.

Identifique prospects-alvo excepcionais: identificar seus prospects de alto potencial é a chave para gerar mais receita. Com o uso do aprendizado de máquina para analisar os padrões de compra de seus clientes, você pode identificar facilmente os clientes em potencial excepcionais e direcioná-los com maior precisão, melhorando assim sua geração de leads.

Melhorar as recomendações para os clientes: os mecanismos de recomendação são criados para registrar os padrões de compra dos clientes para recomendar produtos dos quais provavelmente precisarão em seguida. Um exemplo simples seria a sugestão de uma capinha de celular para alguém que acabou de adquirir um novo smartphone. A relevância das recomendações seria extremamente alta considerando que já existe uma mina de ouro de dados históricos disponíveis sobre os padrões de compra dos clientes.

Enfrente as avaliações falsas: as avaliações dos clientes, tanto positivas quanto negativas, afetarão as decisões de compra dos compradores de comércio eletrônico. As marcas são conhecidas por propagar críticas negativas para derrubar seus concorrentes. Muitos varejistas de comércio eletrônico começaram a usar inteligência artificial para combater avaliações falsas, enfatizando avaliações verificadas e úteis.

Atraindo Talentos: Identificar e atrair talentos relevantes com a ajuda da IA ​​tem crescido nos últimos anos. O Linkedin, por exemplo, usa aprendizado de máquina para recomendar empregos, combinando-os com as habilidades e qualificações do candidato. Outros sites de empregos populares, como Glassdoor, Seek e Indeed , também usam algoritmos de aprendizado de máquina semelhantes para criar mapas de interação a partir de pesquisas, postagens, cliques e conexões anteriores dos usuários. Você pode saber mais sobre a correspondência de vagas e como ela funciona aqui.

Detecção de atrito: Entender os funcionários e por que eles decidem sair ou permanecer em uma empresa é uma das principais questões na análise de RH. Identificar o risco de atrito exige reconhecimento avançado de padrões e uma série de variáveis ​​que devem ser personalizadas para a empresa em questão. Com a ajuda do aprendizado de máquina, os pontos aparentemente distantes podem ser conectados em segundos, liberando o tempo dos representantes de RH para se concentrar em minimizar o risco do que identificá-lo.

Acompanhamento e avaliação de candidatos: Nas empresas que recebem grandes volumes de candidatos, o acompanhamento e a avaliação são uma carga de trabalho pesada que só pode ser minimizada pelo uso de aprendizado de máquina. Enquanto a busca pelos melhores talentos está em ascensão, muitos representantes de RH começaram a usar avaliações baseadas em algoritmos para tornar a tarefa mais rápida e significativamente eficiente.

Preços dinâmicos e previsão de tarifas: Os preços dos hotéis e das passagens aéreas mudam em um piscar de olhos e também podem variar muito dependendo do provedor de serviços. Essas alterações não podem ser rastreadas manualmente. Assim, os serviços de web scraping são aproveitados para monitorar as mudanças de preços e esses dados são usados ​​para prever tarifas futuras e ajustar a estratégia de preços. Com dados históricos de preços à sua disposição, você pode criar um algoritmo de aprendizado de máquina capaz de prever futuras alterações de preços. Os parâmetros de entrada podem incluir tendências sazonais, ofertas especiais, crescimento da demanda e concorrentes ativos.

Baixe conjuntos de dados de viagem do DataStock

Assistentes de viagem inteligentes: como a conveniência é o rei no mundo acelerado de hoje, os serviços inteligentes alimentados por IA estão ganhando popularidade em muitos setores. A reserva de viagens é uma dessas áreas em que a automação alimentada por algoritmos pode ser de grande ajuda. Bots inteligentes podem ser treinados para ouvir seu plano de viagem e fazer a reserva para você. Os assistentes virtuais com inteligência artificial são integrados a aplicativos populares de mensagens instantâneas, como Facebook Messenger, Telegram, Skype e Slack. Com isso, os usuários podem fazer uma série de coisas, como encontrar as ofertas mais baratas, fazer reservas de hotéis e reservar voos. Esses assistentes inteligentes também podem dar sugestões valiosas aos usuários sobre destinos populares, restaurantes, atrações turísticas e muito mais.

Dados de treinamento para aprendizado de máquina

Agora que o conceito de machine learning está mais claro para você, é hora de aplicá-lo em seu negócio e colher inúmeros benefícios. Em todas as aplicações inovadoras de IA, uma coisa que permanece comum são os dados de treinamento. Você precisaria de um fornecimento constante de dados para treinar seu sistema de aprendizado de máquina, pois é o componente mais vital de um sistema de aprendizado de máquina.

Os conjuntos de dados de treinamento devem ser atualizados, relevantes e de boa qualidade para que seu sistema de aprendizado de máquina seja útil. Enquanto estiver em busca de conjuntos de dados de treinamento , você pode conferir o DataStock , que permite baixar conjuntos de dados abrangentes, limpos e prontos para uso de uma ampla variedade de setores, como comércio eletrônico, recrutamento, viagens, saúde e classificados.