Como aprendizado de máquina está tornando o processo de compra mais personalizado e seguro?

A técnica “Aprendiz de Máquina de Treino” é uma ferramenta de inteligência artificial para treinar máquinas para aprender com os dados. Máquinas têm uma capacidade de aprendizagem de grande volume de dados para o meio de algoritmos de big data.

As máquinas identificam os padrões de dados e criam as configurações de código inteligente, aprendendo e executando tarefas sem ajuda humana. O objetivo do programa é prever respostas com mais precisão e entregar o melhor resultado com menos chance de erros.

Essa sociedade é filtrada em duas categorias principais: supervisionada e não supervisionada.

Supervisionado: É necessária a interação de um humano para o controle e a entrada de dados e, se necessário, o interferômetro no processo de colocação de instruções para o aprendizado e a aplicação nas próximas drogas da máquina em questão.

Sem supervisão: O aprendizado da técnica é usado em relação a dados que não possuem rótulos históricos. Eles usam o aprendizado profundo para processar tarefas complexas sem treinamento humano.

Com uma base ilimitada de dados de várias fontes, é possível revisar dados e mensagens com base no comportamento do consumidor. Após ser treinada, a máquina pode se identificar com processos internos da empresa, por exemplo. É possível processar, analisar e visualizar rapidamente as necessidades do cliente, promovendo uma experiência mais personalizada para cada momento ou indivíduo.

Pode ser usado para identificar a segmentação de clientes ou criar micro segmentação com base em modelos comportamentais. Esse tipo de produto é uma abordagem preventiva para segmentação de clientes, orientando cada um durante uma jornada de compra.

A Inteligência Artificial , por exemplo, tem uma capacidade de imitar alguns recursos humanos por meio da percepção visual e do reconhecimento de fala. Tudo o que se deve aprender ou inspirar em características ou objetivos humanos.

No método “Aprendizado de Máquina” , o aprendizado acontece sem ser programado, uma máquina se ajusta para dar resposta de acordo com os dados já disponíveis para uma análise. A técnica não é realmente necessária para fazer mudanças, uma vez que, o objetivo é o aprendizado por meio dos dados existentes.

A aprendizagem da máquina, o subconjunto “Aprendizagem Profunda” é utilizada principalmente para referir-se às redes neurais artificiais mais complexas. Usando conjuntos de algoritmos que fixam os novos e mais precisos grupos para vários problemas com reconhecimento de imagem e som, sistemas e recomendações, entre outros.

EXEMPLOS DE APLICAÇÃO DE APRENDIZADO DA MÁQUINA ATUALMENTE

Carros autônomos do Google (Essência)

Ofertas como Amazon e Netflix (Dia a dia)

O que os clientes falam sobre você no twitter? (Regras de linguagem)

Detecção de Fraude etc.

Atualmente, os setores como, por exemplo, serviços já utilizam o Machine Learning para identificar fraudes e oportunidades de investimento.O Marketplace e as lojas on-line usam para aprimorar a experiência do cliente e encontrar os desejos e as visitas através da seleção de produtos de última geração, o histórico de compras e pesquisas para promover itens de interesse, personalizando a experiência no site .

Isso já é realidade em algumas empresas e torna-se uma tendência para os próximos anos. As empresas já estão se adaptando à nova fase.

Fellipe Guimarães, especialista em negócios digitais | Startup Maker | Desenvolvedor Full Stack. Founder Grupo Codeby, empresa de tecnologia especializada em desenvolvimento de funcionalidades que agregam o crescimento para negócios digitais. A empresa possui 6 anos de mercado e atende grandes marcas como, por exemplo, KFC (México), F64(Romênia), Telemercados (Chile), Lego, Shoulder, Valisere, Alpargatas, entre outras.