O aprendizado automático e a análise preditiva funcionam melhor juntos

Assim como muitas tecnologias de inteligência artificial, a diferença entre a aprendizagem de máquina e a análise preditiva está enraizada nas aplicações e casos de uso. A capacidade da aprendizagem de máquina de aprender os conjuntos de dados acima e permanecer ágil se presta a várias aplicações, como rede neural ou detecção de imagens, enquanto a abordagem limitada à análise preditiva está na predição de variáveis específicas do objetivo.

No lugar de implementar um tipo de IA ou escolher entre as duas estratégias, as empresas que desejam explorar ao máximo seus dados devem combinar o poder de processamento da análise preditiva e de aprendizagem de máquina.

O núcleo da aprendizagem de máquina

A inteligência artificial é a replicação da inteligência humana por máquinas. Isso inclui inúmeras tecnologias como a automação de processos robóticos (RPA), o processamento da linguagem natural (PNL) e a aprendizagem de máquina. Cada uma dessas tecnologias diferentes replica as habilidades humanas, mas muitas vezes operam de maneira diferente para realizar suas tarefas específicas.

A aprendizagem de máquina é uma forma de inteligência artificial que permite a aplicações de software se tornarem progressivamente mais precisos na previsão, sem serem explicitamente programadas para fazê-lo. Os algoritmos aplicados aos programas e software de aprendizagem de máquina são criados para serem versáteis e permitir que os desenvolvedores façam alterações por meio do ajuste de hiperparâmetros. A máquina "aprende" processando grandes quantidades de dados e detectando padrões dentro deste conjunto. A aprendizagem de máquina é a base fundamental para tecnologias avançadas como o aprendizado profundo, as redes neurais e a operação de veículos independentes.

O aprendizado de máquina pode aumentar a velocidade na qual são processados e analisados os dados e é um candidato claro através do qual a inteligência artificial a e análise preditiva podem ser fundidas. Por aprendizagem de máquina, os algoritmos podem ser treinados em conjuntos de dados ainda maiores e realizar análises mais profundas de múltiplas variáveis com mudanças menores na implementação.

A aprendizagem de máquina e a inteligência artificial terão se tornado elementos básicos para a empresa, e o debate sobre o valor é obsoleto aos olhos do analista da Gartner, Whit Andrews. Em anos anteriores, colocar em operação a aprendizagem de máquina exigia uma transição difícil para as organizações, mas a tecnologia agora tem uma implementação bem-sucedida em inúmeras indústrias devido à popularidade do desenvolvimento de aprendizagem de máquina de software privado e código aberto.

"A aprendizagem de máquina é muito mais fácil de usar agora que há cinco anos", diz Andrews. “E também é provável que seja mais familiar para os líderes empresariais da organização”.

Bastidores da arte da análise preditiva

Como forma de análise avançada, a análise preditiva usa dados novos e históricos para predizer e prognosticar comportamentos e tendências.

As aplicações de software de análise preditiva usam variáveis que podem ser analisadas para prever o comportamento provável futuro, quer seja para consumidores individuais, máquinas ou tendências de vendas. Esta forma de análise geralmente requer perícia em métodos estatísticos e, portanto, comumente é domínio de cientistas de dados, analistas de dados e estatísticos, mas também requer uma supervisão importante para funcionar.

Para Andrew White, analista da Gartner, a parte crítica da implementação da análise preditiva é uma liderança empresarial sólida. Para ver uma implementação bem-sucedida, as empresas devem usar análises e dados preditivos para tentar melhorar constantemente os processos comerciais. As decisões e os resultados devem ser baseados na análise de dados, o que requer uma equipe de ciência de dados prática.

Pelas amostras de treinamento serem menores que as utilizadas para criar um modelo específico que não tem muita capacidade de aprendizado, White enfatiza a importância dos dados para um treinamento de qualidade. Os modelos preditivos e os dados que usam devem ser ajustados igualmente; confundir a analítica ou os dados como protagonista principal é um erro aos olhos de White.

“A realidade é que [os dados e modelos analíticos] são iguais”, diz White. "Você deve ter a propriedade ou a liderança em torno da priorização e controle dos dados tanto quanto os tem para analítica, porque a analítica é apenas a última milha".

Aplicações de aprendizagem de máquina e análise preditiva

As empresas ricas em dados já estabeleceram aplicações de sucesso tanto para a aprendizagem automática como para a análise preditiva.

Os varejistas são uma das empresas mais predominantes que usam ferramentas de análise preditiva para detectar as tendências de usuários do site e hiper personalizar os anúncios e redirecionar e-mails. Grandes quantidades de dados coletados em pontos de venda, aplicativos varejistas, redes sociais, sensores na loja e listas de e-mail voluntárias fornecem informações sobre a previsão de vendas, a gestão da experiência do cliente, o estoque e a cadeia de abastecimento.

Outra aplicação popular de análise preditiva é a manutenção preditiva. Os fabricantes usam análises preditivas para monitorar seus equipamentos e máquinas e prever quando precisam substituir ou consertar peças valiosas.

As análises preditivas também são implementadas popularmente em aplicações de gerenciamento de risco, fraude e segurança, e atenção à saúde em todas as empresas.

A aprendizagem de máquina, por outro lado, possui uma variedade mais abrangente de aplicações, desde a gestão do relacionamento com os clientes, até veículos autônomos. Esses algoritmos são encontrados nos sistemas de informação de recursos humanos para identificar candidatos, em software vendido por provedores de análise e inteligência empresarial, assim como nos sistemas de gestão de relacionamentos com clientes.

Nas empresas, a aplicação de aprendizagem de máquina mais populares inclui chatbots, motores de recomendação, estudos de mercado e reconhecimento de imagens.

Técnicas entrelaçadas por uma empresa de vanguarda

As aplicações de tendências empresariais são onde a análise preditiva e a IA podem convergir. Manter as melhores práticas de dados, assim como focar na combinação dos poderes do aprendizado de máquina e da análise preditiva é a única maneira pela qual as organizações podem se manter na vanguarda do prognóstico preditivo.

Os algoritmos para aprendizagem de máquina podem produzir previsões mais precisas, criando dados mais limpos e permitem o trabalho de análise preditiva mais rapidamente e fornecem mais informações com menos supervisão. Ter um modelo de análise preditiva sólido e com dados limpos impulsiona a aplicação do aprendizado automático. Embora uma combinação não forneça necessariamente mais aplicações, significa que se pode confiar mais no aplicativo. Esmiuçar os dois mostra que estes termos são na realidade hierárquicos e, que, quando combinados, se complementam entre si para fortalecer a empresa.