Leve seu Machine Learning ao próximo nível com essas tecnologias de Inteligência Artificial.
Há algumas considerações importantes para ter sucesso com iniciativas de Machine Learning. Algumas dicas que já foram testadas podem ajudar a mudar o resultado de novos projetos de Machine Learning e, finalmente, torná-lo um sucesso.
Ser ágil, por exemplo, é a primeira delas. As práticas ágeis aplicadas em entregas de projeto padrão são mapeadas para iniciativas de Machine Learning. Evitar engenharia excessiva é outra dica de ouro para melhorar o desempenho do ML.
É comum que as equipes caiam na armadilha de coletar e limpar dados durante quase todo o projeto. Embora o gerenciamento de dados deva utilizar uma grande quantidade de recursos, ele deve ser cuidadosamente gerenciado. Os dados são tangíveis e, como é relativamente fácil trabalhar, torna-se uma tendência natural para os membros da equipe gastarem muito tempo polindo os dados.
Para ter sucesso mesmo é preciso ser simples. Embora o Machine Learning em si não seja simples, pouco a pouco se desenvolve uma intuição para separar uma rede simples de uma complexa. Assim, é possível ver que um caminho complexo não vale a pena ser explorado.
Confira alguns projetos bem-sucedidos na área de Inteligência Artificial que funcionam muito bem com Machine Learning:
1. Keras
Inicialmente lançado em 2015, o Keras é uma biblioteca de software de código aberto projetada para simplificar a criação de modelos de aprendizagem profunda. Ele é escrito em Python e pode ser implementado em cima de outras tecnologias de IA, como o TensorFlow, o Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) e o Theano.
Keras é conhecido por sua facilidade de uso, modularidade e facilidade de extensibilidade. É adequado se você precisa de uma biblioteca de Machine Learning que permita a criação fácil e rápida de protótipos.
2. Theano
Inicialmente lançada em 2007, a Theano é uma biblioteca Python de código aberto que permite modelar com facilidade vários modelos de Machine Learning. Uma vez que é uma das bibliotecas mais antigas, é considerada como um padrão da indústria que inspirou desenvolvimentos em Machine Learning.
Em sua essência, ele permite simplificar o processo de definição, otimização e avaliação de expressões matemáticas. O Theano é capaz de pegar suas estruturas e transformá-las em um código muito eficiente que se integra ao NumPy, bibliotecas nativas eficientes como BLAS e código nativo (C ++). Além disso, é otimizado para GPUs, fornece diferenciação simbólica eficiente e vem com extensos recursos de teste de código.
3. Scikit-learn
Inicialmente lançado em 2007, o Scikit-learn é uma biblioteca de código aberto desenvolvida para Machine Learning. Essa estrutura tradicional é escrita em Python e apresenta vários modelos de ML, incluindo classificação, regressão, agrupamento e redução de dimensionalidade.
O Scikit-learn é projetado em três outros projetos de código aberto - Matplotlib, NumPy e SciPy - e se concentra em mineração de dados e análise de dados.
4. Microsoft Cognitive Toolkit
Inicialmente lançado em 2016, o Microsoft Cognitive Toolkit (anteriormente conhecido como CNTK) é uma solução de inteligência organizacional que pode capacitá-lo a levar seus projetos de ML ao próximo nível.
Alguns dos recursos vitais do Microsoft Cognitive Toolkit incluem componentes altamente otimizados capazes de manipular dados de Python, C++ ou BrainScript, capacidade de fornecer uso eficiente de recursos, facilidade de integração com o Microsoft Azure e interoperação com o NumPy.
5. Chatbots
Mais e mais empresas estão escolhendo os chatbots da IA, aliada a Machine Learning, como parte de sua equipe de atendimento ao cliente. Há várias razões para isso. Os chatbots podem responder às perguntas dos clientes de maneira barata, rápida e em tempo real.
Outra razão é a facilidade de instalação: uma vez que você tenha um ótimo aplicativo de bate-papo ao vivo, leva alguns minutos para integrar um chatbot com ele. Veja as principais vantagens de usar os chatbots da IA para atendimento ao cliente.
5.1 Respostas rápidas
Chatbots não precisam dormir. Eles podem resolver problemas imediatamente, seja às 4 da manhã ou às 9 da noite. Isso é crucial para empresas que visam atender à geração millennials (que pode ser impaciente). Isso permite melhorar o suporte ao cliente e a experiência do cliente.
5.2 Menos trabalho de base
Os chatbots podem lidar com um grande volume de solicitações com respostas semelhantes. Isso os torna perfeitos para lidar com perguntas frequentes. Além disso, eles não precisam de tempo para procurar respostas como agentes humanos. Isso ajuda a reduzir o tempo de serviço em até cinco vezes e os custos operacionais em até 66%.
5.3 Menos erros
Os chatbots da IA cometem menos erros ao responder às perguntas dos clientes do que os agentes humanos. Por quê? Porque sua tecnologia cognitiva interpreta as respostas dos clientes e fornece respostas precisas e automatizadas. Além disso, têm muita memória. Isso reduz as chances de interpretar mal uma consulta ou oferecer uma solução incorreta.
5.4 Interações proativas com o cliente
Geralmente, as empresas se envolvem em interações passivas com clientes. Ou seja, eles respondem apenas a perguntas, mas não iniciam conversas. Os bots da IA podem iniciar a conversa e informar os clientes sobre vendas e promoções. Além disso, os assistentes virtuais podem oferecer páginas de produtos, imagens, entradas de blog e tutoriais em vídeo.
Todos os projetos em Inteligência Artificial que contam com o Machine Learning tendem a serem bem-sucedidos. Basta aplicar a tecnologia correta e trabalhar sempre para desenvolver as melhores soluções.
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