TOP 10 Tendências Tecnológicas Estratégicas para 2017 – Tendência No.1

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Tendência No. 1: Inteligência artificial e Aprendizagem avançada de máquinas

Inteligência Artificial aplicada e aprendizagem de máquina são compostos de várias tecnologias e técnicas. As técnicas mais avançadas vão além de algoritmos tradicionais baseados em regras para criar sistemas que podem entender, aprender, prever, adaptar e potencialmente operar com pouco ou nenhuma interação humana.
Isto é o que faz com que máquinas inteligentes pareçam “inteligentes”.

Uma máquina inteligente pode mudar o seu comportamento futuro, por exemplo: através da análise de grandes bases de dados de histórias de casos médicos, máquinas que “aprendem” poderão revelar informações mais eficazes de tratamentos.

Eles podem aplicador tais conhecimentos na velocidade em que os dados são atualizados, tornando-os incrementadores de produtividade e assertividade.

Em cenários envolvendo alta precisão, uma máquina inteligente pode alcançar uma redução das taxas de erro de 5% a 30%, ou até mais, o que pode resultar em economias substanciais de custos ou gerar lucros extras.

Essas máquinas poderiam agregam valor aos negócios, por exemplo: você poderia usar essas tecnologias em um ambiente de varejo para reunir e analisar históricos de compras on-line e preferências dos consumidores. Desde tecnologias de observação de olhos nas lojas até dados sensoriais de smartphones – para criar modelos de propensão para comprar que predizem qual produto o cliente provavelmente comprará.

No setor bancário, você pode usar técnicas para modelar transações em tempo real, bem como modelos preditivos de transações com base em sua probabilidade de fraude.

A inteligência artificial aplicada e as máquinas de aprendizagem avançada deram origem a uma série de implementações inteligentes, que incluem dispositivos físicos (como robôs, veículos autônomos e produtos eletrônicos em geral), bem como aplicativos e serviços (secretárias virtuais e assessores inteligentes).

A ciência dados necessários para criar esses sistemas é complexa, por isso muitas organizações vão consumir a inteligência artificial e as máquinas que aprendem principalmente através de aplicativos e coisas inteligentes embalados, ou através de pacotes de “modelos como serviço” que eles podem construir em aplicações personalizadas.

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