Os últimos 18 meses resultaram em uma mudança radical em todos os setores, da adoção da telemedicina nos serviços de saúde às carteiras digitais nos serviços financeiros, às compras sem contato no varejo, e a tecnologia digital tem estado na vanguarda dessa mudança sísmica.
Meus próprios hábitos também mudaram, a ponto de eu não conseguir me imaginar voltando para um mundo sem flexibilidade tecnológica e destreza digital. Em outras palavras, graças a Deus às vezes posso esquecer minha carteira em casa sem ter problemas. A tecnologia digital agora é mais necessária do que nunca, para todas as organizações em todos os setores, à medida que entramos em uma era em que as pessoas esperam que seus dados digitais estejam disponíveis em qualquer lugar, a qualquer momento e em qualquer dispositivo.
A Microsoft e a Microsoft Cloud estão na vanguarda para ajudar as organizações e seus funcionários e clientes a navegar nas principais tendências deste novo momento. A Microsoft Cloud é usada por organizações grandes e pequenas, de novas startups a empresas da Fortune 500. Ela potencializa a capacidade digital de uma organização ao mesmo tempo em que fornece as garantias necessárias para manter os dados confidenciais e seguros.
O Microsoft Ignite é uma oportunidade de mostrarmos os resultados de nossos esforços em um amplo espectro de produtos em várias tendências-chave:
Como otimizar para o novo mundo do trabalho híbrido
Como ajudar os clientes a construir empresas hiperconectadas
Como todas as empresas podem se tornar uma empresa digital
Como proteger tudo com segurança de ponta a ponta
Estamos introduzindo mais de 90 novos serviços e atualizações no Ignite. No centro desses novos anúncios está o comprometimento em abordar as tendências e explorar formas inovadoras de conectar pessoas, organizações e ideias. Iremos destacar três áreas de novidades durante o Ignite:
Potencialização do metaverso
Vamos começar definindo o termo, e não, não se trata do metaverso imaginado por Neal Stephenson em Snow Crash de 1992. Trata-se de um mundo digital persistente que está conectado a muitos aspectos do mundo físico, incluindo pessoas, lugares e coisas. O metaverso permite experiências compartilhadas nos mundos físico e digital. Conforme as empresas aceleram sua transformação digital, o metaverso pode ajudar as pessoas a se encontrarem em um ambiente digital, tornar as reuniões mais confortáveis com o uso de avatares e facilitar a colaboração criativa de qualquer lugar do mundo.
A Microsoft Cloud oferece um conjunto abrangente de recursos criados para potencializar os metaversos (haverá mais de um!): Recursos de IoT que permitem que os clientes criem “gêmeos digitais” de objetos físicos na nuvem, utilizando o Microsoft Mesh para criar um senso compartilhado de presença em dispositivos e usando recursos da plataforma IA para criar interações naturais por meio de modelos de aprendizado de máquina de fala e visão.
À medida que discutimos o metaverso, estamos pensando em um novo meio e tipo de aplicativo, da forma como falamos sobre a web e os sites há muito tempo, desde 1990. Estamos fazendo dois anúncios importantes no Ignite que dão continuidade à evolução do metaverso:
Dynamics 365 Connected Spaces: agora em visualização, este produto oferece uma nova perspectiva sobre a forma como as pessoas circulam e interagem com praticamente qualquer espaço, da loja de varejo ao chão da fábrica, e como elas gerenciam a saúde e a segurança em um ambiente de trabalho híbrido.
Mesh para o Microsoft Teams: essa ponte de métodos de comunicação faz da presença humana a conexão definitiva. Agora, todos em uma reunião podem estar presentes sem estar fisicamente presentes usando avatares personalizados e espaços imersivos que podem ser acessados a partir de qualquer dispositivo, sem a necessidade de equipamentos especiais.
Traduzindo os avanços da IA para os clientes
Os modelos de inteligência artificial em grande escala agora estão se tornando plataformas, criando inteligência ambiental – ambientes digitais que são responsivos e conscientes das necessidades de um usuário. Essas descobertas de IA podem ser usadas pelas organizações de várias maneiras, desde a implantação de agentes inteligentes até o auxílio no serviço de atendimento ao cliente e a extração de informações de volumes de dados não estruturados.
A Microsoft continua expandindo as possibilidades do que essa tecnologia pode fazer. Há apenas cinco anos, anunciamos o primeiro computador de IA de hiperescala. Agora, temos o supercomputador de IA mais poderoso do mundo, com clientes usando a infraestrutura para resolver grandes problemas. A AMD, por exemplo, o utilizou para projetar processadores de última geração. Pesquisadores na Holanda o utilizaram para simular como a COVID-19 pode ser espalhada por partículas de aerossol em áreas altamente povoadas.
No Azure, criamos os recursos fundamentais para criar e treinar modelos em grande escala. Nossa parceira OpenAI usou o supercomputador para treinar modelos de GPT-3, uma inovação em compreensão e geração de linguagem natural.
No Ignite, estamos anunciando o Serviço OpenAI do Azure, que inicialmente estará disponível apenas por convite. Isso dará aos clientes acesso aos modelos avançados da OpenAI, além da segurança, confiabilidade, conformidade, privacidade de dados e outros recursos de nível empresarial integrados ao Microsoft Azure.
A Microsoft também está oferecendo ferramentas dos clientes do Serviço OpenAI do Azure para garantir que os resultados fornecidos pelos modelos sejam apropriados para os negócios, e estamos monitorando como as pessoas estão empregando a tecnologia para garantir que ela esteja sendo usada corretamente.
Criação de uma rede de confiança
À medida que continuamos explorando o trabalho híbrido, as empresas hiperconectadas, a computação de várias nuvens/várias bordas e a segurança de confiança zero, há um elemento-chave que os conecta: a capacidade de ter um ecossistema digital onde a confiança entre as partes pode ser estabelecida em tempo real.
A Microsoft está construindo o sistema de identidade do futuro, um que conecta e permite que pessoas, organizações, aplicativos e até mesmo dispositivos inteligentes tomem decisões de acesso em tempo real com segurança. Ele começa com o Azure Active Directory (AD), que se estende além do gerenciamento da proteção e do acesso para agora auxiliar os processos do cliente nos métodos de colaboração externa.
O Microsoft Teams Connect é executado nessa infraestrutura de confiança; cada usuário e cada pedido de acesso é protegido através da nossa plataforma de identidade. E agora, a colaboração segura e confiável entre os limites pode ser estabelecida em questão de minutos.
Temos o prazer de anunciar no Ignite duas atualizações no Teams Connect que ajudam a remover ainda mais barreiras e criar um ecossistema sem limites.
O Teams Shared Channels permite que os usuários convidem uma equipa externa para entrar em um canal, agendar uma reunião de canal compartilhada e colaborar em arquivos.
O Chat com Teams permite que os usuários conversem sem dificuldade com pessoas fora de uma rede corporativa. Os usuários do Teams que estiverem no trabalho poderão conversar com qualquer usuário do Teams com um endereço de e-mail ou número de telefone pessoal da Microsoft e permanecer dentro dos protocolos de segurança e conformidade de sua organização.
Isso significa que os funcionários de várias empresas podem colaborar como uma equipe estendida e receber apenas o acesso correto necessário para fazer o trabalho.
Continuação da história
As principais áreas de foco que acabamos de revisar são a ponta do iceberg quando se trata dos novos produtos e atualizações que estamos revelando no Ignite. Outras novidades dignas de nota incluem:
Microsoft Loop – um novo aplicativo que transita livremente entre aplicativos, permitindo que as equipes pensem, planejem e criem em conjunto. Você pode organizar tudo o que precisa para o seu projeto (arquivos, links e dados de outros aplicativos) em um único espaço de trabalho. É fácil usar componentes portáteis para concluir o trabalho no chat, em reuniões ou documentos sabendo que o conteúdo fica sempre sincronizado.
A Microsoft Customer Experience Platform, uma solução de marketing que coloca as organizações no controle dos dados de seus clientes para personalizar, automatizar e orquestrar as jornadas do cliente.
Contexto IQ – um conjunto de recursos que integrará ainda mais colaboração, compartilhamento e comunicação no fluxo de trabalho entre o Dynamics 365, o Office 365 e o Teams.
Várias atualizações importantes no Azure, incluindo como estamos ajudando os clientes a gerenciar dados e aplicativos em ambientes híbridos e de várias nuvens com o Azure Arc.
As novas e melhores soluções de segurança para pequenas empresas com o Defender for Business.
[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Por: Frank X. Shaw, vice-presidente corporativo – Microsoft[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]A transformação digital avançou de tal maneira que, em alguns setores da economia, como o comércio, as organizações tiveram um crescimento equivalente a 10 anos em menos de 365 dias. Sem dúvida, isso aumenta a lacuna entre as empresas e gera maior pressão para que o varejo e o segmento de bens de consumo atendam às expectativas crescentes dos clientes, operem de forma eficiente e garantam a continuidade de toda a cadeia de suprimentos.
O IBM Institute for Business Value espera que a automação baseada em IA gerará bilhões de dólares em valor de negócios em 2022. Além disso, 37% dos CIOs entrevistados citaram a automação como a principal oportunidade de gerar impacto positivo em suas empresas, pois permitirá agilizar diversas interações entre as pessoas, processos e aplicações. A automação usa as aplicações de tecnologia para realizar tarefas repetitivas a fim de liberar os funcionários para trabalharem em atividades estratégicas e de maior valor.
No setor de varejo, alguns dos processos mais automatizados são tarefas como a coleta de dados para a tomada de decisões da cadeia de produção, o controle do estado do inventário e o processo de devoluções simples de clientes, entre outros. Como parte do aprendizado de trabalho com clientes da América Latina, a IBM destaca os cinco benefícios da automação que geram maior impacto no setor de varejo da região:
Maior compromisso com o cliente: a automação permite que as tarefas centradas no cliente, como o processamento de devoluções, as atualizações de pedidos e o atendimento ao cliente, sejam realizadas em tempo real, de maneira rápida, com menos erros e sob demanda. Dessa forma, quando os clientes apresentam necessidades mais complexas, os funcionários podem dedicar mais tempo em oferecer soluções de maior valor agregado, proporcionando uma experiência ainda melhor aos consumidores, que, inclusive, estão dispostos a gastar 16% a mais por isso.
Resposta rápida diante dos desafios: as ineficiências ou os pontos de conflito das operações podem ser identificados rapidamente para aplicar processos automatizados e melhorar o desempenho. Além de proporcionar maior visibilidade e controle das operações, a automação inteligente usa dados para recomendar ações autocorretivas com machine learning e IA.
Automação das principais operações: os recursos básicos de automação, como a gestão de decisões e os serviços de conteúdo, a geração de fluxos de trabalho corretos e o processamento de documentos permitem atender às necessidades do negócio quando aplicados nas áreas mais importantes da operação, de forma rápida e eficaz.
Aumento da produtividade e redução de custos: a automação ajuda as empresas a tornarem seus processos mais eficientes e rápidos, o que permite tomar melhores decisões de investimento e antecipar ações diante de desafios. Essa eficiência pode ajudar a reduzir custos, pois a organização não sofrerá mais perdas devido a erros de planejamento ou de compras que, por exemplo, interromperam a produção ou deixaram as lojas sem estoque de produtos ou serviços.
Maior acesso a informações e conhecimento para a tomada de decisões: a IA pode proporcionar grande visibilidade sobre os processos, por meio da coleta de dados que serão usados como informações importantes, como identificar possíveis clientes com base em seu comportamento de compra e criar previsões de vendas. O principal objetivo disso é promover uma melhor tomada de decisões e com mais informações.
Essas organizações enfrentam o desafio de coordenar toda a cadeia de valor, que inclui processos complexos e diversificados, como o planejamento das lojas, a previsão de vendas e a gestão de inventários, reduzindo o tempo para que os funcionários possam se dedicar às tarefas de maior valor. A automação pode ser o principal meio de alcançar a produtividade estratégica e a melhorar o desempenho dos negócios.
Para aproveitar esses benefícios e todo o potencial da automação, as empresas devem usar um software de automação de eficiência comprovada e implementar as melhores práticas para criar fluxos de trabalho mais inteligentes. Um exemplo pode ser a IBM fornece uma visão única para recursos de automação baseados em IA, como o IBM Watson AIOps for Cloud Pak for Data, uma solução integrada, criada para qualquer nuvem híbrida, projetada para automatizar o trabalho e acelerar o crescimento dos negócios. Eles permitem que as equipes prevejam, comuniquem e resolvam eventos de TI antes que se tornem problemas sérios para a organização, por meio da análise de dados estruturados e não estruturados de aplicativos e componentes de infraestrutura de seu ambiente de TI, para analisar e relatar problemas à sua equipe de operações à medida que eles surgem.
Independentemente de implementar em um pequeno negócio varejista ou em uma grande empresa, a automação é uma excelente maneira de usar uma tecnologia inteligente para agilizar as operações, melhorar o desempenho e ampliar a vantagem competitiva das empresas. Com isso nós podemos te ajudar! Fale com a nossa equipe.
[vc_row][vc_column][vc_column_text]A demanda por serviços híbridos (físicos e digitais) não para de crescer e, além disso, há consumidores exigindo um atendimento mais personalizado e uma experiência sem atritos em todos os pontos de contato. Muitos deles encontram formas criativas de se adaptar às circunstâncias e, com a ajuda da tecnologia, conseguem navegar pela incerteza por meio de novas maneiras. Se as empresas desejam reter e fortalecer o relacionamento com seus clientes, devem fazer o mesmo.
As aplicações inteligentes e o aprendizado automático, que possibilitam uma inteligência artificial (IA) explicável e escalável, maximizam o acesso às informações sobre as necessidades, os comportamentos e os dados do cliente para hiperpersonalizar ofertas, reinventar o mercado e permitir que os serviços se adaptem às circunstâncias individuais do cliente. No entanto, as empresas enfrentam desafios técnicos em sua implementação, muitas vezes elas não têm uma estratégia de IA de ponta a ponta e carecem de uma abordagem centralizada no usuário.
Para combater esses e outros desafios na adoção da IA, a IBM recomenda três práticas para ajudar as empresas a desenvolver melhores estratégias de retenção de clientes:
Use uma abordagem ágil e centrada em pessoas para entender melhor as necessidades do cliente. Metodologias ágeis (como o IBM Design Thinking) visam focar a atenção nas necessidades dos usuários, realizando várias sessões de chuvas de ideias com os clientes no início de um projeto, permitindo que a IA se alinhe aos principais problemas e desejos dos usuários. A prototipagem e a iteração dessas ideias devem vir antes da formulação de soluções. Quando se trata de desistência de clientes, é necessário um sistema mais inteligente para ajudar a priorizar quais deles exigem atenção e notificação imediata diante de um cliente que possui alto risco de sair. Para realmente abraçar a IA, é fundamental ter sistemas nos quais você possa confiar – ou seja, sistemas que produzem saídas de IA Explicável.
Aplique o modelo AI Ladder para criar processos de ponta a ponta para aplicativos de IA. Esse modelo fornece às organizações uma compreensão de onde estão em sua jornada de IA, bem como uma estrutura para ajudá-las a determinar onde precisam se concentrar, fornecendo cinco áreas principais a serem consideradas: 1. Como modernizar-se para que seus dados estejam prontos para um mundo de IA e de nuvem híbrida; 2. como tornar os dados simples e acessíveis; 3. como criar uma plataforma de análise pronta para os negócios; 4. como desenvolver e dimensionar a IA com transparência e confiança; e finalmente 5. como colocar a IA para funcionar em toda a organização.
Reduza a complexidade e aumente os processos de IA repetíveis. De acordo com o AI Adoption Index, 86% das empresas do Brasil disseram que estão usando ou têm planos de implementar algum tipo de software de automação nos próximos 12 meses, o que lhes permitirá transformar seus processos de forma eficiente e lucrativa. Para acelerar a implementação de IA em todo o negócio, em vez de adotar abordagens de implementação sob medida e não repetíveis, é mais eficiente criar uma plataforma única para implementar todos os aplicativos de IA, padronizar os processos e fortalecer os resultados de negócios. Por exemplo, o IBM Cloud Pak for Data oferece uma ampla variedade de serviços, incluindo o AutoAI para automatizar a abordagem de construção de modelos e o Watson Studio para permitir uma IA ética e explicável.
A batalha pela confiança do consumidor ocorre em várias frentes, desde a capacidade de tornar as decisões de inteligência artificial compreensíveis e explicáveis, até garantir aos consumidores que seus dados pessoais estão protegidos contra ataques cibernéticos. Somente uma IA transparente, confiável e eficaz será capaz de impulsionar o crescimento dos negócios, fortalecer as estratégias de retenção e atrair novos clientes.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Por: Assessoria de imprensa – IBM [/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Estamos trazendo um tema que muitas vezes causa confusão pela sua definição, então para começar deixamos aqui uma nota muito importante: A Inteligência Artificial não é só uma única coisa.
A inteligência artificial é uma junção de muitas tecnologias diferentes que juntas trabalham para permitir que as máquinas encontrem, compreendam, atuem e aprendam com níveis de inteligência semelhantes aos dos humanos. Com seus sistemas de aprendizado que analisam grandes volumes de dados, a Inteligência Artificial pode “aprender por si mesmas”.
As tecnologias como aprendizado de máquina, que já vimos por aqui e processamento de linguagem natural fazem parte do cenário de AI. Cada uma dessas tecnologias está evoluindo ao longo dos tempos em seu próprio caminho e ritmo, porém quando aplicado em combinação com dados, análises e automação, ajudam empresas a atingirem seus objetivos.
Definindo a inteligência artificial como “limitada” e “geral”.
A Inteligência Artificial limitada (ou “fraca”), na maior parte que experimentamos no dia vem dela, que realiza uma única tarefa ou um conjunto de tarefas intimamente relacionadas. Alguns exemplos incluem:
Aplicativos meteorológicos
Assistentes digitais
Software que analisa dados com a função de otimizar uma determinada negócios
Quando aplicada corretamente a Inteligência Artificial limitada tem o poder de transformar e influenciar a forma como trabalhamos e vivemos, assim como faz já atualmente em muitos casos.
Já Inteligência Artificial geral (ou “forte”) é mais parecida com o que você vê em filmes de ficção científica, onde as máquinas sensíveis emulam a inteligência humana. Por mais que as máquinas executem algumas tarefas melhor do que os seres humanos, um exemplo seria o processamento de dados, essa visão igual aos do cinema ainda não existe. Por esse motivo a colaboração entre máquina e homem é muito importante, atualmente a Inteligência Artificial não é uma subtituição e sim uma extensão das capacidades humanas, e continuará sendo.
Conhecendo as tecnologias por trás da IA
Existem algumas tecnologias que são a junção da Inteligência Artificial que juntas contribuem para que ela evolua e cresça.
Machine Learning
Como já vimos anteriormente dispensa apresentação. Com ML ao invés de programar regras para uma máquina e esperar o resultado, fazemos com que a partir dos dados ela aprenda sozinha.
Deep Learning
O Deep Learning “treina” as máquinas para executarem atividades como se fossem humanos, dessa forma o sistema pode aprender como se defender de ataques sozinho, por exemplo.
O processo de aprendizado ocorre entre suas camadas de neurônios matemáticos, em que a informação é transmitida através de cada camada. Nesse modo, a saída da camada anterior é a entrada da posterior.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
O Processamento de Linguagem Natural visa ao estudo e à tentativa de reproduzir processos de desenvolvimento ligados ao funcionamento da linguagem humana. Para isso, emprega softwares, programação e outras soluções.
Por meio do PLN, as máquinas podem compreender melhor os textos, isso envolve: o reconhecimento de contexto, extração de informações, desenvolvimento de resumos etc. Também é possível compor textos partindo de dados obtidos por computadores, um exemplo é quando você está em sua rede socias, os algoritmos podem buscar padrões em postagens para compreender como os clientes se sentem em relação a marca e produto.
Por que a IA é importante?
Com o aumento rápido de dados e à maturidade de outras inovações no processamento em nuvem e na capacidade computacional, o reconhecimento da Inteligência Artificial está crescendo mais rápido do que nunca. Com esses facilitadores as organizações estão começando a notar como a Inteligência Artificial pode multiplicar o valor para eles.
As empresas que se expandem com a Inteligência Artificial veem o retorno triplicar em comparação com aquelas que estão presas na fase-piloto. Essa capacidade de autoaprendizagem e auto-otimização significa que a Inteligência Artificial integra benefícios ao negócio que gera.
A Inteligência Artificial além de ajudar as empresas a se adaptarem rapidamente, com um fluxo constante de insights para impulsionar a inovação, também oferecem vantagem competitiva em um mundo de constante mudança.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por Mayara Pimentel – com revisão final de Raphael Silva.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
Nós te proporcionamos a melhor experiência para o seu caminho na nuvem, e por isso oferecemos o melhor material e especialistas para você, buscando as melhores soluções e estratégias para o seu aprendizado.
Vamos apresentar para você 6 dos nossos principais parceiros que oferecem as melhores soluções do mercado, tudo isso com conhecimento de ponta que oferecemos.
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Quer conhecer mais para começar o seu treinamento? Então comece com que é especialista no assunto.
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Agora que você já sabe o que é Machine Learning, vamos entender um pouco mais do papel que esse profissional desempenha.
Dentro das carreiras de dados o Machine Learning Engineer foi o último que surgiu, cuidando da parte de monitoramento e colocando os modelos em produção, estruturando e deixando mais fácil do Data Scientits fazer o deploy.
Para ficar mais fácil vamos começar analisando as etapas de um projeto de Data Science para melhor entendimento.
No primeiro momento é onde ocorre a questão e o entendimento de negócio, o cliente apresenta os problemas e a seguir é feito compreensão real da dor do cliente. Depois do entendimento das raízes dos problemas chegamos na fase de coleta de dados, onde ocorre bastante SQL, requisições e APIs espalhados em um único local. Após essa etapa é feita a limpeza de dados, onde se entende o que é problema sistêmico e o que é um problema intrínseco do negócio.
Depois é feito a exploração de dados, onde usam-se técnicas e estatísticas para entender o fenômeno que se está modelando através dos dados, nesse momento que se gera insights, para entender variáveis e o modelo que será melhor aplicado. Passando para etapa de modelagem que é onde o algoritmo começa aprender e se aplica transformações e separações para preparar os dados.
Dessa fase em diante começa o algoritmo de Machine Learning, onde aplicam-se os algoritmos para aprender o comportamento ou tarefa desejada, em seguida se faz a avaliação desse algoritmo separando o que é bom ou não e depois dessa análise de performance do modelo ele irá para a produção, onde passa para um ambiente Cloud para onde o dispositivo da internet consegue consumir as predições que o modelo fornece. A continuação desse processo é papel do Machine Learning Engineer. Obviamente o desenvolvimento em si não é tão simples quanto parece.[/vc_column_text][us_separator][us_image image=”7381″][us_separator][vc_column_text]
Responsabilidade do Machine Learning depois do processo
Tudo começa com a produtização do pipeline de dados, onde se pega todas as tarefas, desde a coleta de dados até modelo de produção, para se tornar um produto fácil escalável, fácil manutenção, lembre-se de sempre guardar de forma organizada para que outros profissionais trabalhem.
Depois de se tornar um produto vamos integrar o modelo, exemplo: frontend consome as predições dos seus modelos, sempre que o usuário entra e a página da home está carregando o frontend consome a predição do modelo e fala a propensão de produtos do cliente, logo não pode demorar para retornar se não torna o site mais lento, para isso precisamos integrar em outros sistemas respeitando os requisitos. Por último é necessário criar técnicas de monitoramento, onde se cria as métricas para saber se o modelo está acertando ou se os erros estão aumentando, como está a distribuição das variáveis, etc.
Explicando o processo
O Data Scientits coleta os dados, treina o modelo e após isso ele irá para produção para ser aplicado, a partir deste ponto começa o papel do Machine Learning.
Lembrando que os clientes podem consumir o resultado através de backend, website, aparelho móvel e IBA, para conectar as pessoas que precisam das predições com os modelos que o fornecem é necessário faz uma API (Ligação entre os dois mundos, cliente e serviço, conforme explicamos em nossas redes sociais) os clientes passam a fazer pedidos para API, ela irá interpretar a requisição e se tem permissão para acessar esses dados.
Os dados da API são dados não tratados, ou seja, os dados não vêm com as transformações que usamos lá no treinamento do modelo. Logo, é necessário mudar os dados RAW para a feature, assim será feita a predição.
Podemos usar de exemplo a seguinte ideia: uma pessoa tem o aplicativo e quer ver a predição do faturamento das lojas. Uma feature é a idade do usuário, quanto tempo a loja está aberta. Essa feature é guardada na Feature Store, onde se encontra várias feature, que os Data Scientits criaram para poder modelar e treinar os modelos de Machine Learning.
Dentro do Feature Store, nesse caso, nós encontraríamos dentro dele diversos dados, como a data em que a loja começou a operar. Então a API, vai para Feature Story e recupera as features solicitadas pelo modelo que foi treinado para fazer esta predição, e retorna para o modelo Machine Learning com o conjunto de feature, ele faz a predição e retorna para a API, que devolver a informação para o cliente.
Esse exemplo seria um processo simples, a diferença é que você tem as feature pré calculado dentro de uma Feature Store, que precisa ser atualizado sempre. *Feature Consumpotin, é o processo de consumir as Feature.
Para manter a feature store atualizada é necessário consultar o Data Warehouse, onde fica os dados modelados (feito pelo Data Engineer), para criar um feature e assim armazenar na feature store, esse processo é chamado de Feature Creation.
Fique com um modelo visual do exemplo.[/vc_column_text][us_separator][us_image image=”7360″][us_separator][vc_column_text]Essa imagem representa todo o papel do Machine Learning Engineer, voltado para produção e não desenvolvimento, ajudando os Data Scientits a colocar modelos em produção mais rápido.
O Machine Learning ajuda criando as classes onde os Data Scientits importam e reescrevem os métodos para fazer o treinamento, depois do modelo treinado e devolvido com todos os métodos usados e features criadas é aplicada em produção.
Esperamos que tenha ficado mais fácil de você entender como funciona o papel do Machine Learning Engineer, se tiver alguma dúvida, comentário ou sugestão ficaremos felizes em ajudar e responder. É importante lembrar que temos conteúdos rápidos e de grande ajuda em nossas redes sociais, lá também colocamos caixas de perguntas para ajudar no que for possível no seu caminho de conhecimento e aprendizado.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por Mayara Pimentel – com revisão final de Raphael Silva.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
Para começar a compreender essa área mais recente no mercado precisamos voltar um pouco na aprendizagem e entender o que é Machine Learning e qual a sua diferença com a inteligência artificial. Esse termo em inglês tem a tradução para o português como aprendizado de máquina, se prestarmos bastante atenção nessas duas palavras elas podem explicar perfeitamente o que é Machine learning, mas vamos por parte, certo?
O que é Machine Learning?
Machine Learning(ML) é uma subcategoria da Inteligência Artificial (IA)que possibilita a criação de sistemas capazes de aprender e tomar decisões sem uma programação explícita. Em vez de seguir instruções rígidas, os algoritmos de ML identificam padrões em grandes quantidades de dados, ajustando seu comportamento com o tempo para otimizar suas respostas.
Por exemplo, pense nas recomendações de produtos no Amazon ou nas sugestões de filmes no Netflix. Ambas as plataformas utilizam ML para oferecer experiências personalizadas aos seus usuários. No entanto, essa tecnologia vai muito além do comércio e do entretenimento, com impactos em setores como saúde, finanças e segurança cibernética.
Como funciona?
O processo de aprendizado de máquina envolve a alimentação de grandes volumes de dados em um algoritmo. Este algoritmo aprende com os dados e começa a identificar padrões ou tomar decisões com base nas informações processadas. Há três tipos principais de aprendizado de máquina:
Aprendizado supervisionado: Os algoritmos recebem dados rotulados, ou seja, eles sabem qual deve ser a saída correta e ajustam seus modelos com base nesses exemplos. É como ensinar uma criança a associar a palavra “gato” com a imagem de um gato.Exemplo: Classificação de e-mails como “spam” ou “não spam” usando milhares de exemplos pré-classificados.
Aprendizado não supervisionado: Neste caso, os dados não são rotulados, e o algoritmo deve descobrir padrões por conta própria. Ele agrupa informações semelhantes, como um detetive que encontra conexões ocultas entre pistas.Exemplo: Segmentação de clientes com base em comportamentos de compra.
Aprendizado por reforço: Aqui, o algoritmo aprende por meio de tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades com base nas decisões que toma.Exemplo: Algoritmos que controlam robôs ou veículos autônomos, onde a máquina ajusta suas ações com base no sucesso ou fracasso de suas decisões.
Diferenças entre Machine Learning e Inteligência Artificial
Apesar de estarem relacionados, Machine Learning é uma técnica dentro do campo mais amplo da Inteligência Artificial. Enquanto a IA se refere a qualquer sistema que simule aspectos da cognição humana, como o reconhecimento de fala ou visão, o ML utiliza dados para melhorar sua precisão ao longo do tempo, sem necessidade de intervenção humana constante.
Para entender a diferença de forma prática, considere a IA como o guarda-chuva de tecnologias, enquanto o Machine Learning seria uma ferramenta específica dentro deste guarda-chuva. Outros campos sob a mesma tecnologia incluem o processamento de linguagem natural (NLP) e a visão computacional.
Aplicações de Machine Learning
O machine learning está presente em diversos aspectos do cotidiano, muitas vezes de forma invisível. Aqui estão algumas áreas de destaque:
Assistentes virtuais: Siri, Alexa e Google Assistente são movidos por algoritmos de machine learning para reconhecer padrões de voz e adaptar suas respostas às preferências do usuário.
Recomendações: Plataformas como Spotify, YouTube e Netflix utilizam o ML para sugerir conteúdo com base nos hábitos de consumo dos usuários.
Saúde: Algoritmos de ML são usados para prever doenças e analisar imagens médicas, acelerando diagnósticos e permitindo tratamentos mais precisos. Por exemplo, o uso de ML no diagnóstico de câncer de pele por meio da análise de imagens digitais .
Financeiro: Os bancos utilizam ML para detectar fraudes em transações e avaliar a credibilidade de um cliente com base em seu histórico de crédito .
Automatização: O machine learning permite a automação de tarefas repetitivas e a análise de grandes volumes de dados de forma eficiente, economizando tempo e reduzindo erros humanos.
Personalização: Proporciona experiências mais personalizadas, como recomendações de produtos e serviços que são ajustados ao perfil do usuário.
Tomada de decisão mais rápida: Em setores como finanças e saúde, o machine learning permite que as decisões sejam tomadas de forma quase instantânea, reduzindo a necessidade de intervenção humana.
Desafios:
Qualidade dos dados: O desempenho dos algoritmos depende fortemente da qualidade dos dados fornecidos. Dados incompletos ou enviesados podem levar a conclusões erradas.
Interpretação dos resultados: Muitos modelos de ML são tratados como “caixas-pretas”, onde é difícil entender exatamente como uma decisão foi tomada. Isso pode ser um problema em setores que exigem alta transparência, como a saúde.
Preocupações éticas: A falta de supervisão humana pode gerar preocupações em relação à privacidade e ao uso indevido de dados pessoais. Além disso, algoritmos de ML podem perpetuar preconceitos existentes se treinados com dados enviesados.
O futuro do ML
Com a expansão do Big Data e a evolução das tecnologias de computação em nuvem, o machine learning continuará a transformar diversos setores. Segundo especialistas, o mercado de IA deverá alcançar um valor de 190 bilhões de dólares até 2025 , impulsionado pelo uso crescente de machine learning em áreas como automação, análise preditiva e robótica.
Além disso, novas pesquisas estão focadas em AutoML, que promete democratizar o acesso ao machine learning ao automatizar grande parte do processo de criação de modelos, permitindo que até aqueles sem grande conhecimento técnico utilizem essas tecnologias em suas empresas.[/vc_column_text][us_separator size=”small”][vc_column_text]Referências:
[vc_row][vc_column][vc_column_text]A tecnologia sempre esteve presente no imaginário popular. Basta lembrarmos de clássicos do cinema ou da literatura, como os filmes “De Volta para o Futuro” ou os clássicos de Júlio Verne “Vinte mil léguas submarinas” e “Viagem ao Centro da Terra”.
Mas a participação da tecnologia na vida dos seres humanos perpassa fases, mídias e concepções diferentes. Hoje, o cognitivo, antes restrito à mente humana, já habita o mundo das máquinas com assistentes virtuais e influenciadores artificiais, por exemplo, que já fazem parte do nosso dia a dia. Mas você sabia que suas origens são bem anteriores à Internet ou às redes sociais? Para entendermos melhor, basta olhar para a história da própria IA.[/vc_column_text][vc_column_text]O precursor: foi em 1961 que a IBM desenvolveu e demonstrou o chamado “Shoebox”, precursor dos sistemas de reconhecimento de voz atuais. Esse dispositivo foi capaz de executar funções matemáticas e reconheceu 16 palavras faladas, além dos dígitos de ‘0’ a ‘9’. Operado por meio de um microfone, o aparato convertia sons de voz em impulsos elétricos. Iniciou-se a discussão em torno de processamento de linguagem natural aqui: o IBM Shoebox representou o limiar das pesquisas nesse campo e também influenciou o desenvolvimento em setores como reconhecimento de fala, incluindo sistemas de discagem por voz, roteamento de chamadas e controle automatizado de aparelhos.
O início dos chatbots: em 1965, o cientista da computação Joseph Weinzenbaum programou “Eliza”, precursor dos chatbots, um sistema capaz de simular o processo de conversação entre máquina e humanos. Rodava no Mainframe IBM 7094, de apenas 37 bits.
O papel do Processamento de Linguagem Natural (PLN): objeto de grande debate entre acadêmicos, tecnólogos e outros especialistas do setor, é um componente fundamental para analisar e interpretar dados não estruturados, como e-mails, boletins eletrônicos de saúde, postagens em redes sociais etc. Por meio da codificação de algoritmos, a PLN permite que as máquinas sejam capazes de extrair o significado do texto e, a partir disso, crie relatórios e sentidos. A solução visa ajudar os negócios a manterem assistentes virtuais atualizados com as respostas mais recentes e reduz o tempo que consome o processo de atualizações manuais.
Entendendo interações com precisão: existem formas de interação mais palpáveis hoje, muito além de textos prontos. Pouco tempo atrás, um modelo de classificação do IBM Watson Assistant foi projetado para entender, com mais precisão, o objetivo ou intenção de um usuário final ao interagir com um assistente virtual e para permitir que os administradores treinem o sistema com mais rapidez.
A voz metálica em desconstrução: aos poucos, a voz metálica dá espaço a um aspecto mais natural da fala, algo que está em curso na evolução da tecnologia para os próximos anos. Até mesmo o conceito de “influenciador artificial”, a exemplo do que vemos na Magalu, que se tornou uma personagem importante frente ao engajamento com seus clientes, deve se solidificar no futuro.
O aprendizado da máquina e o futuro: quando se desenvolve um conjunto de aprendizado de máquina – ou Machine Learning -, o sistema aprende conforme o uso: os algoritmos são criados a partir dos dados analisados e da geração de respostas/insights, numa engenharia pré-construída e dotada de regras. Os dados fazem a máquina evoluir com o tempo. No método tradicional, cria-se um conjunto de regras para gerar uma resposta a partir do processamento dos dados introduzidos.
Quando inserimos todo esse contexto nas diferentes esferas da sociedade, temos a revolução: bancos, lojas, instituições educacionais, entidades governamentais, indústria da saúde e tantas outras buscam, em ritmo compassado, as soluções tecnológicas que assistentes virtuais e inteligência artificial podem oferecer. Se essa tecnologia escalou em rápida velocidade nos últimos cinco anos, temos uma promissora década pela frente.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por: Roberto Celestino, especialista em inteligência artificial da IBM Brasil[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
O e-commerce continua a crescer exponencialmente ano a ano. De acordo com dados da Ebit | Nielsen, apenas no ano passado, muito impulsionado pela necessidade do isolamento social, o setor de comércio online vivenciou um crescimento de 41%, a maior alta registrada desde 2007. Apoiando o crescimento exponencial de companhias B2C e B2B com operações digitais, a empresa brasileira de tecnologia cognitiva Omnilogic, parceira da Microsoft há seis anos, tem papel-chave na transformação deste mercado, cada vez mais focado na otimização de processos para uma melhor experiência para o consumidor.
Fundada em 2009, a Omnilogic é um desdobramento do trabalho pioneiro que seus fundadores já realizavam no início da década de 2000, atuando em projetos de Inteligência Artificial e sistemas de redes neurais artificiais. A empresa, que na fundação identificou o potencial do mercado de transações digitais, hoje fornece soluções de IA proprietária para grandes companhias com operações digitais complexas nos mais diversos setores, como varejo, moda, cuidados pessoais, turismo e financeiro. Entre seus clientes, a Omnilogic conta com marketplaces líderes, como Magazine Luiza e os da B2W, e verticais que são referência em suas categorias, como Avon, C&A, CVC, Grupo Martins e Grupo Soma, entre outros.[/vc_column_text][us_separator size=”small”][vc_column_text]Confira matéria completa clicando no botão abaixo:[/vc_column_text][us_btn label=”Matéria completa” link=”url:https%3A%2F%2Fnews.microsoft.com%2Fpt-br%2Ffeatures%2Finteligencia-artificial-da-omnilogic-transforma-e-commerce-utilizando-nuvem-da-microsoft%2F|target:_blank”][vc_column_text]Escrita por: Microsoft [/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Não restam dúvidas de que a inteligência artificial pode fazer uma diferença monumental dentro de uma organização – desde a solução de grandes problemas até a evolução completa de um modelo de negócios. É por isso que a Microsoft criou a AI Business School há dois anos, para fornecer orientação sobre estratégia, cultura, responsabilidade e outros tópicos críticos para os principais tomadores de decisão em todos os setores.
Implementar IA de forma holística e com sucesso não é tarefa fácil – e certamente não temos todas as respostas. Mas, conforme trabalhamos com líderes de negócios por meio da AI Business School e do relacionamento com o cliente, vimos algumas empresas que definiram o que uma organização movida a IA pode ser. E é por isso que criamos o Best of Business AI 2021: para mostrar os clientes que nos ensinaram o que significa ter uma estratégia abrangente e executá-la em toda a organização para criar valor de negócios e impulso com a transformação digital. Best of Business AI 2021 baseia-se nas estruturas da AI Business School e apresenta 10 clientes que estão acelerando sua jornada de IA ao conectar uma abordagem de liderança forte a seus objetivos de negócios e capacidades técnicas.[/vc_column_text][vc_column_text]Confira matéria completa clicando no botão abaixo:[/vc_column_text][us_btn label=”Matéria Completa” link=”url:https%3A%2F%2Fnews.microsoft.com%2Fpt-br%2F10-coisas-que-a-microsoft-aprendeu-com-clientes-sobre-como-transformar-seus-negocios-com-ia%2F|target:_blank”][vc_column_text]Escrito por: Microsoft[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]