Deep learning: saiba o que é e como funciona na prática
Deep Learning é um dos campos do aprendizado de máquina, ou Machine Learning, que se ocupa de algoritmos especiais. Esses algoritmos, ao contrário dos demais, simulam a capacidade de células neurais para reproduzir a maneira como os nossos cérebros são introduzidos ao conhecimento. O Deep Learning, portanto, dá às máquinas a capacidade de aprender conforme elas entram em contato com novas informações. Os principais destaques ligados à tecnologia são os avanços que proporcionam para a Inteligência das Coisas. Assim, o Deep Learning faz com que o uso de algoritmos seja menos complexo, mais fácil de se aprender e ajuda ainda a acelerar a aplicação da Inteligência Artificial. Por isso, a tecnologia é uma das mais avançadas e necessárias para organizar, analisar, interpretar e aplicar dados no contexto dos negócios. Vamos entender melhor como funciona o Deep Learning? Continue a leitura! Como funciona o Deep Learning? Deep Learning se baseia em dois conceitos: o aprendizado supervisionado e o não supervisionado. O primeiro treina inteligências artificiais a partir de parâmetros definidos, que são replicados por uma máquina para conseguir seu objetivo. Já o segundo funciona de maneira mais espontânea e permite que a Inteligência Artificial seja treinada de acordo com uma lógica semelhante à tentativa e erro. Ambos os tipos de aprendizagem podem produzir resultados similares. O importante é entender que quanto mais complexa é uma estrutura de Deep Learning, mais elaboradas são as tarefas que consegue completar. Redes neurais simples tendem a ser aplicadas em atividades repetitivas, enquanto as de aprendizado não supervisionado são usadas em coisas como a computação cognitiva. Qual a importância do Deep Learning para os negócios? Existem 3 grandes impactos do Deep Learning que trazem vantagem competitiva para os negócios: Deep Learning influencia as vendas Deep Learning é um recurso fundamental para avaliar leads e transformá-los em clientes. Seus algoritmos podem ajudar profissionais de vendas a se focarem nos potenciais clientes mais relevantes e a análise preditiva ajuda a indicar isso. Deep Learning também ajuda a entregar seu pitch de vendas no contexto e momento certos para aumentar suas chances de ser efetivo. Deep Learning muda a maneira como fazemos Marketing Também o Marketing Deep Learning pode fazer o que outros tipos de AI não faz. Entender textos, figuras e imagens, oferecer sugestões e esclarecer questões com a ajuda de redes neurais, torna o trabalho do departamento em questão muito mais simples. Filtrar anúncios com base no que a sua audiência responde e fazer a jornada do cliente de forma mais simples, é um dos grandes benefícios de aplicar a tecnologia. Deep Learning transforma o Big Data Por último, podemos dizer que o Deep Learning muda nossa relação com dados. Ajudando a escaneá-los e entendê-los melhor faz com que a tecnologia seja capaz de recomendar qual o próximo passo a seguir. Como começar a usar o Deep Learning? Aplicar o aprendizado de máquina nos problemas de negócios é uma questão de identificar oportunidades. O Deep Learning pode ajudá-lo, por exemplo, a fazer previsões quando há um conjunto de dados muito complexo. Digamos que seja preciso escolher passagens frequentemente para as viagens do seu time: essa tecnologia o ajudará na tarefa. Mas há outras várias aplicações do Deep Learning. Por exemplo, a criação de filtros de spam menos permeáveis, o reconhecimento da fala humana, a produção de recomendações personalizadas para seus clientes, etc. Tudo isso pode ser feito desde que existam dados claros o bastante para a tecnologia utilizar. Sistemas de Deep Learning também são de grande auxílio no atendimento ao consumidor. Eles podem identificar, entre um sem-número de solicitações, a natureza de cada uma delas e catalogá-las para ajudar a equipe a endereçá-las. A tecnologia do Deep Learning pode fortalecer estratégias e detectar tendências importantes, além de mudar a maneira como seus colaboradores entendem a Inteligência Artificial. Existem várias tecnologias emergentes que um negócio pode se beneficiar. Hoje a Aliger trabalha em parceria com a NVIDIA para levar as melhores vantagens até a sua empresa. Portanto, não deixe de conferir sobre a ferramenta e o que ela pode fazer por sua empresa! Até a próxima.
Entenda o que é computação cognitiva e quais os seus benefícios
Até pouco tempo atrás, antes do advento da computação cognitiva, computadores não eram muito bons em interagir com os seres humanos. Era necessário que nós nos esforçássemos em aprender suas linguagens para poder explorar o potencial da tecnologia. Até mesmo tarefas básicas, como utilizar um algoritmo para identificar se uma imagem era de uma banana ou de uma laranja, eram complicadas demais para serem ensinadas a uma máquina. A ideia era de que computadores administravam dados, moviam-nos e capturavam-nos, todavia, eram incapazes de realmente processá-los, pelo menos, no mesmo sentido que faz o cérebro humano. Essa ideia, todavia, já ficou no passado. A computação cognitiva é a incumbência de capacidades similares às interpessoais para a maneira como máquinas lidam com informação. O termo foi cunhado pela IBM, que criou o Watson, um sistema de computação cognitiva que abriu espaço para inovações, como a Siri e a Alexa. Na era da transformação digital, os avanços que permitem que computadores aprendam, desenvolvam raciocínios e tomem decisões são todos enquadrados sob o termo “computação cognitiva”. Para que serve a computação cognitiva? Linguagens de programação foram desenvolvidas pela necessidade de programar, ou seja, orientar uma máquina a executar uma ação. A computação cognitiva, por outro lado, teve como motor da sua criação o fato de que interações naturais, que levam em conta a fala, o tato e a visão, por exemplo, seriam uma forma mais intuitiva de se interagir com as máquinas que nos rodeiam. De fato, o avanço serve para uma porção de coisas além de tornar nossos dispositivos mais acessíveis. A computação cognitiva dá, a sistemas, a capacidade de raciocínio de maneira muito próxima a de um ser humano. Isso é imprescindível para que eles consigam executar tarefas complexas, como o diagnóstico médico. Essa, aliás, é uma das grandes ambições do Watson, desenvolvido pela IBM. O sistema foi feito para auxiliar os humanos em algumas tarefas, como a análise de grandes volumes de dados e a geração de alternativas factíveis dentro de um conjunto de possibilidades. Por isso, ele já está sendo testado em grandes hospitais e no sistema bancário, gerando respostas e aprendendo todos os dias a atender melhor às necessidades humanas. Quais os benefícios da computação cognitiva? Temos três grandes benefícios na computação cognitiva. O primeiro é dar a todos os seus funcionários a capacidade de lidar com sistemas elaborados e obter deles as respostas de que precisam. Não há mais a demanda por um conhecimento técnico elevado para interagir com a computação. Você já usou uma assistente virtual, como a Siri? Embora ainda limitadas, essas tecnologias trazem respostas e não nos exigem muito. Basta formular uma pergunta de maneira adequada e todo o trabalho fica por conta da Inteligência Artificial. Outro ponto importante da computação cognitiva é que ela é proativa. O tipo de análise que faz permite identificar rapidamente gargalos e problemas e, ao mesmo termo, ajuda-nos a determinar como agir. Isso reduz o custo de manutenção das tecnologias utilizadas em um negócio e torna-os mais responsivos. Por último, soluções cognitivas tendem a melhorar a nossa performance. Elas analisam dados estruturados e não estruturados automaticamente e providenciam respostas que levaríamos anos para alcançar, mesmo que lêssemos todos os livros do mundo. Para quais tecnologias cognitivas devemos ficar atentos? Nesse mercado, a liderança ainda é da IBM e do supracitado Watson. No entanto, outras tecnologias cognitivas já chamam nossa atenção. Alguns recursos, como o Voicy, trazem a computação cognitiva para o atendimento das empresas. Alexa, a Inteligência Artificial contida no Amazon Echo, coloca-a em nossas residências, e a Siri, em nossos bolsos. Porém, outras empresas, de olho nesse mercado, estão desenvolvendo alternativas específicas para problemas pontuais, como a CenturySoft e o seu sistema de processamento da linguagem natural. Quando as máquinas ganham capacidade de interagir com os humanos e comunicar-se com eles em linguagem natural, temos a computação cognitiva. É ela que abre espaço para que tecnologias, como a que impulsiona a Internet das Coisas, tenham impacto no dia a dia de pessoas e empresas, melhorando a maneira como essas interagem. A computação cognitiva é incrível, não é mesmo? Conheça outras novidades como essa e fique atento para o que a tecnologia tem a oferecer, assinando nossa newsletter!
Tecnologias emergentes e redução de custos: entenda essa relação
Um dos maiores desafios que os gestores enfrentam hoje nas empresas é criar maneiras de promover a redução de custos. Isso é necessário para manter o negócio competitivo em um mercado que se torna cada vez mais exigente. Afinal, com menos gastos operacionais e de produção, a empresa pode repassar um preço muito mais atrativo aos clientes e garantir um aumento de consumo de seus produtos e a conquista de novos mercados. Uma maneira de conseguir essa redução de custos é por meio da aplicação de tecnologias emergentes. Neste post, reunimos algumas dessas inovações e como elas podem ser utilizadas para a redução de custos em uma empresa. Confira! Automação de processos operacionais Automatizar processos se trata de uma maneira de racionalizar e mapear as atividades da empresa, utilizando hardwares ou softwares para que assumam boa parte (ou toda) a responsabilidade sobre um determinado processo. Com isso, há um ganho de produtividade, pois a máquina ou sistema é capaz de realizar todas as atividades que um colaborador realizava muito mais rápido e eliminando erros. Ou seja, são necessários menos funcionários para lidar com uma determinada atividade, e existe um menor índice de retrabalho por falhas no processo, garantindo assim uma redução nos custos de operação. SaaS e nuvem A nuvem trouxe diversas oportunidades para as empresas e uma delas foi a possibilidade de contar com grande poder de processamento sem a necessidade de manter uma infraestrutura complexa de TI local. Com isso, pode-se utilizar uma grande gama de sistemas e tecnologias, minimizando o custo necessário para isso. O SaaS (Software como Serviço) é um grande exemplo disso. Nesse modelo, a empresa realiza a contratação do sistema e realiza pagamentos mensais para o desenvolvedor por meio de uma assinatura, sendo necessário apenas uma máquina simples ou dispositivo móvel para utilizar o software — uma prática que pode reduzir muito os custos com tecnologia. Colaboração digital Vivemos em um mundo globalizado e cada vez mais as empresas estão visualizando oportunidades em locais distantes de sua origem. No entanto, deslocamentos constantes podem prejudicar uma expansão. Para evitar esse tipo de gasto, muitos gestores estão investindo em softwares de colaboração, nos quais os profissionais podem realizar chamadas, videoconferências, compartilhar anotações e outras informações. Essa tecnologia facilita o envolvimento entre equipes distantes entre si e evita que seja necessário realizar deslocamentos, eliminando uma série de custos com viagens e melhorando os resultados da equipe. Internet das Coisas (IoT) A Internet das Coisas tem sido cada vez mais utilizada para diversos fins e as possibilidades de sua aplicação são enormes, tendo várias funções dentro de uma empresa. Podemos citar, por exemplo, a otimização do consumo de energia, detecção de riscos em determinados processos, visualização de dados críticos em atividades-chave, entre outros. A transparência obtida pela aplicação de sensores e coleta de dados junto aos diversos processos da empresa pode auxiliar o gestor a enxergar falhas que podem ser corrigidas para melhorar os resultados e evitar gastos. Veículos autônomos Os veículos autônomos ainda não são cobertos por uma legislação específica, o que dificulta o seu uso urbano, porém, essa tecnologia pode ser utilizada dentro do espaço privado de uma empresa. Entre essas possibilidades, podemos citar o uso de caminhões em minas, veículos especializados na agricultura, transporte interno de materiais dentro do estoque, entre outras oportunidades de utilização. Ligados à nuvem, com sensores de IoT e dotados de sistemas de inteligência artificial, esses veículos podem trabalhar 24 horas por dia, garantindo a produtividade e redução de gastos operacionais. Existem diversas formas de promover a redução de custos dentro de uma empresa e a vantagem principal de utilizar-se de tendências tecnológicas é a capacidade de aumentar a produção. Nesse momento, é preciso contar com um parceiro que possa desenvolver boas soluções de acordo com as suas demandas. O que você achou dessas tecnologias emergentes? Muito interessantes não é mesmo? Seus amigos também vão gostar! Compartilhe este post com os seus contatos nas redes sociais!
