{"id":505,"date":"2022-11-17T09:00:00","date_gmt":"2022-11-17T09:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/makewise.pt\/pt\/?p=505"},"modified":"2024-02-28T09:00:32","modified_gmt":"2024-02-28T09:00:32","slug":"machine-learning-o-que-pode-fazer-pelo-seu-negocio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/makewise.pt\/pt\/machine-learning-o-que-pode-fazer-pelo-seu-negocio\/","title":{"rendered":"Machine Learning: O que pode fazer pelo seu neg\u00f3cio?"},"content":{"rendered":"\n

O uso de machine learning<\/em> provou trazer in\u00fameros benef\u00edcios para as organiza\u00e7\u00f5es. Todos os dias, grandes quantidades de dados s\u00e3o processadas por algoritmos de machine learning<\/em>, aprendendo e encontrando padr\u00f5es que estariam previamente escondidos.<\/p>\n\n\n\n

As opera\u00e7\u00f5es empresariais s\u00e3o potenciadas pelo machine learning<\/em>, aumentando volumes de produ\u00e7\u00e3o, de processamento de dados e otimizando muitos aspetos das empresas.<\/p>\n\n\n\n

Para que as organiza\u00e7\u00f5es compreendam como podem otimizar o seu neg\u00f3cio atrav\u00e9s de machine learning<\/em>, t\u00eam primeiro de compreender como funciona a tecnologia.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

O que \u00e9 Machine Learning?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Machine learning<\/em> \u00e9 uma tecnologia capaz de produzir dados finais a partir de entradas de dados. Para serem devidamente desenvolvidos, os algoritmos precisam de ser treinados com dados, para que aprenda e se desenvolva.<\/p>\n\n\n\n

Utilizando dados de amostras, alimentados ao algoritmo de aprendizagem autom\u00e1tica, este aprende, at\u00e9 que o resultado desejado seja alcan\u00e7ado.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Quais os seus usos?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

A machine learning<\/em> tem muitos usos diferentes nas empresas. Alguns deles s\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Automatiza\u00e7\u00e3o de processos <\/strong>\u2013 Os processos automatizados atrav\u00e9s de machine learning<\/em> melhoram atrav\u00e9s do tempo e da aprendizagem. Sempre que h\u00e1 um erro ou falha que requer interven\u00e7\u00e3o humana, o algoritmo aprende com os novos dados e melhora as suas capacidades tornando-se mais eficiente com o tempo.<\/li>\n\n\n\n
  2. Identifica\u00e7\u00e3o de<\/strong> Padr\u00f5es<\/strong> \u2013 Algoritmos de aprendizagem autom\u00e1tica podem processar grandes quantidades de dados e identificar padr\u00f5es que podem n\u00e3o ser \u00f3bvios aos humanos. Atrav\u00e9s disto, \u00e9 capaz de fazer previs\u00f5es sobre quaisquer dados que esteja atualmente a processar, tondo decis\u00f5es com base em “experi\u00eancias” anteriores.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
    <\/div>\n\n\n\n

    E, os benef\u00edcios?<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
    \n
    \"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n
    \"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n
    \"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n
    \"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n
    \"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n
    \"\"<\/a><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n

    Como indicado anteriormente, existem v\u00e1rios benef\u00edcios com a utiliza\u00e7\u00e3o de machine learning<\/em>, tais como:<\/p>\n\n\n\n