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A revolução do Machine Learning na sua empresa!
I.A

A revolução do Machine Learning na sua empresa! 

Se você possui uma empresa ou faz parte do quadro de gestão estratégica de alguma sugiro a leitura deste artigo, que, de forma minuciosa irá lhe ajudar a interpretar com uma visão de futuro como a palavra Machine Learning fará parte de suas estratégias e reuniões durante este ano.

Mas antes vamos entender o que de fato significa este termo, o aprendizado automático, aprendizado de máquina (em inglês: “machine learning”) ou aprendizagem automática é um subcampo da ciência da computação que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional em inteligência artificial. Em 1959, Arthur Samuel definiu aprendizado de máquina como o “campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados.

Essa habilidade é primordial para ganharmos em eficiência, pois, saber o comportamento do cliente e suas vontades é fator primordial para antecipar promoções e ações para cada cluster determinado com autonomia e probabilidade de 45% a mais de assertividade.

Somente para quantificarmos a importância do Machine Learning até 2021 o mesmo deverá movimentar US$3,755 milhões no setor de varejo. E por isso você deve se preparar a esta nova era que a Gartner entende ser a mais disruptiva nos próximos 10 anos.

Imagine sua empresa ser uma farmácia/supermercado e você com cartão fidelidade do cliente entender o que ele mais compra e com isso oferecer o desconto certo para o cliente certo de acordo com a sazonalidade (Temporal) e compras (usabilidade),e desta forma entender melhor todo ciclo de vida de seus consumidores.

Não é o mais forte que sobrevive, nem o mais inteligente. Quem sobrevive é o mais disposto à mudança” – Charles Darwin

Para isso é importante ter um time engajado e que utilize ferramentas de machine learning para fazer de forma estatística e aplicação adequada para todo estudo e case’s de acordo com cada plataforma.

Quando falo de time forte, refiro a pessoas que tem algo mais valioso do que qualquer faculdade ou experiência, seu time deve ter curiosidade e amar o que faz para sempre procurar correlações aplicáveis e determinadas para gerar informação utilitária com menor custo para organização.

Imagine em um call center, você entender o que o cliente deseja antes mesmo dele entrar em contato? Seria ideal e resultaria em menor custo com Posições de atendimento. As empresas sabem quando ocorre um problema, afinal elas geram a informação o que falta na maior parte delas é ter um sistema de Pokayoke para minimizar os incidentes e caso eles ocorram estar preparado para abordar o cliente de forma preventiva.

“O cliente não importa em ter problemas, o que ele importa é não ter a solução rápida deles.” – Maverick.

A seguir vou aqui citar 5 ferramentas Free (Gratuitas) que podem ajudar e muito sua empresa a fazer machine learning 🙂

Scikit-learn

  • Python se transformou em uma ótima linguagem de programação com recursos de matemática, ciências e estatística devido a sua facilidade de adoção e amplitude de bibliotecas disponíveis, que permite que seja usado para criação de praticamente qualquer aplicação. Os níveis de aprendizagem do Schikit possibilitam construir soluções sobre pacotes existentes em Python – como NumPy, SciPy e matplotlib.

Projetoscikit-learn   GitHubhttps://github.com/scikit-learn/scikit-learn

MLlib

  • Própria biblioteca de aprendizado de máquina do Apache para Spark e Hadoop, o MLlib possui uma gama de algoritmos comuns e tipos de dados úteis destinados a funcionar em grande velocidade e escala. Como seria de esperar com qualquer projeto Hadoop, Java é a linguagem primária para trabalhar na ferramenta, mas os usuários podem se conectar a Python MLlib através da biblioteca NumPy (também usado em Scikit), e os usuários Scala podem escrever códigos contra o MLlib. Se a criação de um cluster Hadoop é impraticável, o MLlib pode ser implantado em cima do Spark sem Hadoop – e no EC2 ou no Mesos.

ProjetoMLlib 

H2O

  • Algoritmos de H2O do 0xdata são voltados para processos de negócios – de previsões de fraude ou de tendência, por exemplo. O H2O pode interagir de forma independente com lojas HDFS, em cima de YARN, MapReduce ou diretamente em uma instância do Amazon EC2. Especialistas em Hadoop podem usar Java para interagir com a ferramenta, mas a estrutura também fornece ligações para Python, R e Scala, proporcionando integração cruzada com todas as bibliotecas disponíveis nessas plataformas também.

ProjetoH20 

GitHubhttps://github.com/0xdata/h2o

GoLearn

  • A linguagem Go, do Google, está no ar faz cerca de cinco anos. Apesar da vida ainda curta, já desfruta uma utilização ampla e tem uma evolução constante em suas bibliotecas. O GoLearn foi criado com a ambição de ser uma biblioteca que reúne tudo de aprendizado de máquinas na plataforma da gigante de buscas. A ideia geral é que seja uma maneira simples de tratar o carregamento e manipulação dos dados na biblioteca.

Projeto: GoLearn

GitHubhttps://github.com/sjwhitworth/golearn

Cloudera Oryx

  • Outro projeto de aprendizagem máquina projetado para Hadoop, o Oryx vem como uma espécie de cortesia dos criadores da distribuição Cloudera Hadoop. O nome no rótulo não é o único detalhe que define a ferramenta, que enfatiza na análise de dados em tempo real por meio do projeto Spark e é projetado para permitir que modelos de aprendizado de máquina possam ser implantados em transmissões de informações “ao vivo”, como filtros de spam ou mecanismos de recomendação. Uma nova versão do projeto encontra-se em obras.

Projeto: Cloudera Oryx

GitHubhttps://github.com/cloudera/oryx

No próximo artigo vou falar sobre como as ferramentas podem ajudar a retenção dos clientes e evitar o tão indesejado churn.

O Machine Learning usa poder computacional para analisar e entender grandes montantes de dados e encontrar neles padrões. Em seguida, seus algoritmos criam cenários e conseguem fazer previsões baseadas nessas informações. Quanto mais o Machine Learning tem acesso a dados, mais ele é capaz de antecipar tendências, identificar as necessidades do consumidor e prospectar oportunidades.

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