O uso da Inteligência Artificial é cada dia mais presente nas nossas vidas. As aplicações são vastas e auxiliam cada vez mais na forma com que trabalhamos e vivemos. No princípio seu uso era muito voltado aos jogos onde pesquisadores trabalharam para resolver problemas lógicos. As regras e padrões, neste estágio, estavam fixas nas linhas de código dos sistemas.
Neste contexto surgiu, na década de 80, a técnica de “Machine Learning” (aprendizado de máquina), em que os sistemas recebem uma grande quantidade de informações e “aprendem”. Similar a forma com que os humanos fazem. As pessoas aprendem recebendo as informações do meio (visão, audição, tato….) e armazenam os padrões para tomar suas decisões. Com a redução do custo do hardware ficou mais acessível a evolução desta técnica e torná-la efetivamente uma ferramenta diferenciada.
O tratamento e identificação de imagens é um vasto campo de atuação desta técnica. Muitos sistemas já identificam pessoas e são capazes de simular (prever) mudanças visuais em função da idade e variações na aparência (barba, óculos…). O carro autônomo ,que está em desenvolvimento pela Google, utiliza para identificar muitos objetos e pessoas. Você já pensou como este carro “entende” uma placa de sinalização? Se estiver parcialmente quebrada? Se estiver pichada?
Esse é exatamente o conceito do aprendizado de máquina. Alimente o sistema com muitos dados e deixe-o descobrir padrões existentes e prever tendências. Utilize sua base de clientes e vendas para alimentar o sistema e deixe que ele faça as projeções para o futuro. Quanto venderemos no próximo mês ou ano? Quantos novos clientes chegarão e quantos perderemos? Melhore a qualidade do seu orçamento (budget) e projeções financeiras para otimizar os recursos existentes. Incorporando dados externo (cotação de moedas, clima, feriados, valor de ações…) você irá agregar mais confiabilidade nos resultados gerados.
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Até o próximo artigo.
Klaus Dieter Wächte
