10 passos para não errar na adoção de Machine Learning

“O Machine Learning está se tornando rapidamente um teste decisivo para CIOs com visão de futuro. As empresas que não conseguirem adotar a aprendizagem de máquinas para o desenvolvimento de produtos ou para as operações comerciais correm o risco de ficar atrás de concorrentes mais ágeis na próxima década, segundo Dan Olley, que como CTO da Elsevier, a unidade de informação científica e de saúde do Grupo RELX, aumentou a adoção de tecnologias de Machine Learning de sua organização nos últimos anos .

“Acredito fundamentalmente que estamos em um ponto de inflexão com o Machine Learning, que vai mudar a maneira como interagimos com o mundo digital na próxima década”, disse Olley. “Vamos ter decisões tomadas por máquinas”.

É uma suposição razoável. O crescimento no poder de computação, a crescente sofisticação de algoritmos e modelos de treinamento e uma fonte de dados aparentemente ilimitada facilitaram inovações significativas em Inteligência Artificial (IA).

A IA, que inclui qualquer tecnologia em que uma máquina pode imitar o comportamento da mente humana, inclui sub-campos como o Machine Learning, no qual os algoritmos baseados em estatísticas automatizam a engenharia do conhecimento. Google, Amazon, Baidu e outros estão investindo muito dinheiro em IA e Machine Learning.

Mas como as organizações que nunca viram algoritmos de inteligência artificial embarcaram na Ciência dos Dados ou no Machine Learning? Olley e o Gartner oferecem as seguintes dicas práticas.”

http://cio.com.br/tecnologia/2018/07/23/10-passos-para-nao-errar-na-adocao-de-machine-learning/

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