3 Machine Learning and Artificial Intelligence Trends to Watch in 2019 | MicroStrategy
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3 Tendências em Inteligência Artificial e Machine Learning a serem observadas em 2019

A ciência de dados tem evoluído rapidamente, com um número aparentemente infinito de novas aplicações surgindo a cada ano.  Exemplos de utilização mais recentes focam na racionalização do processo, a partir da remoção de barreiras que atrasam a construção de um modelo, como dados “sujos” ou incompletos. Neste post, nós iremos discutir as 3 tendências de machine learning e inteligência artificial que podem revolucionar o seu 2019.

1. Incrementar a qualidade do dado pela detecção de outliers

Inovações como a Internet das Coisas (IoT) e dados não estruturados estão produzindo um volume de informações  que cresce exponencialmente, o que possibilita às organizações a descoberta de novos insights, não esperados e provenientes de diferentes fontes. Por outro lado, estas fontes crescentes de dados introduzem o risco ampliado de se produzirem modelos de machine learning com dados “sujos”, que geram, portanto, previsões não acuradas. Os riscos associados a dados inadequados vão muito além das previsões pobres – a IBM estima que eles custam para a economia americana, grosseiramente falando, algo como US$ 3,1 trilhões anualmente.

Por sorte, a tecnologia de machine learning existe justamente para ajudar na detecção de outliers, uma vez que utiliza um algoritmo que identifica informações, observações, que são extremamente diferentes do restante dos dados, permitindo que os cientistas de dados avaliem se estas observações são valores verdadeiros ou foram incluídas erroneamente.

 

2. Crescimento contínuo do processamento da linguagem natural

O processamento da linguagem natural (PLN), um subcampo da inteligência artificial que permite aos computadores processar e agir sobre a linguagem humana e fazer consultas em linguagem humana, apresentou um crescimento expressivo em relação ao ano passado, principalmente graças aos chatbots e assistentes IA, como Alexa.

A PLN está surgindo ainda em novos e inesperados lugares. O Google, por exemplo, agora interpreta as buscas, mais do que simplesmente fazer buscas de palavras; os fabricantes de carros estão instalando assistentes de inteligência artificial em seus veículos para reconhecimento facial e até mesmo recomendações de músicas. Estes novos recursos possibilitam que as pessoas rapidamente obtenham mais informação e controlem os seus ambientes com comandos mais simples e menos cliques.

A MicroStrategy já integra PLN e inteligência artificial em sua plataforma. Usuários podem perguntar à Alexa questões sobre KPIs, usar consultas com linguagem natural para fazer perguntas sobre dados em dossiês e encontrar respostas em novas visualizações.

Com o MicroStrategy 2019, a Hyperintelligence elevará a PLN a um novo patamar e proverá respostas com zero cliques. Esta tecnologia, por exemplo, permite aos usuários passar sobre as palavras com os seus browsers e imediatamente ver uma informação pertinente sobre aquela palavra em um cartão posicionado ao lado direito da tela.

Em 2019 espera-se que vejamos a PLN sendo utilizada de diferentes maneiras que democratizam o dado e aceleram as interações entre os analistas e seus conjuntos de dados.

3. Machine Learning automatizado com inteligência artificial

Cientistas de dados e suas competências são artigo raro no mercado. E a criação de modelos é um processo demorado, de dedicação em tempo integral, que envolve desde a limpeza dos dados, à seleção de um modelo, até as longas fases de treinamento e teste. São aspectos que reduzem sensivelmente os índices de implementação de modelos de machine learning.

Para combater isto, a inteligência artificial está sendo usada tanto para se criar quanto refinar os modelos de dados, o que acelera significativamente o processo, possibilitando que os analistas que não possuem habilidades de decodificação também construam os seus próprios modelos.

Em 2017, o Google lançou o Auto ML, uma coleção de produtos machine learning cloud-based que automatizam a construção de modelos machine learning, com módulos adicionais para processamento de linguagem natural e detecção de imagem.

A expectativa para 2019 é que as empresas comecem a integrar estes produtos em suas suítes de modelos, assim como veremos surgir o lançamento de pacotes similares de outras companhias.  
 

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