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

por Fellipe Guimarães Terça-feira, 17 de setembro de 2019   Tempo de leitura: 5 minutos

O uso de máquinas está se tornando essencial para os negócios. Principalmente no gerenciamento das empresas digitais, que são extremamente dinâmicas e estão cada vez mais rápidas e precisas.

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.

Tipos de aprendizado

Supervisionado: É necessária a interação de um humano para o controle e a entrada de dados. Se necessário, interfere-se no processo de colocação de instruções para o aprendizado.

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.

Essa técnica pode ser usada 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 a 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 Machine Learning, o aprendizado acontece sem ser programado. Dessa forma, uma máquina se ajusta para dar respostas 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 

  • 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;
  • Entre outros.

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

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

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