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Há inúmeros métodos e ferramentas diferentes para manter a máquina em constante atualização e aprendizado.
Adotar estratégias baseadas em análises de dados requer a garantia de que precisará melhorar e readaptar o software e os elementos utilizados por meio do Machine Learning e a Inteligência Artificial.
Para manter um sistema exercendo suas funções com êxito, sabedoria e agilidade, é preciso mantê-lo sempre atualizado e com novas formas de aprendizado, se possível, padronizadas.
Há inúmeros métodos e ferramentas diferentes para manter a máquina em constante atualização e aprendizado, mas cada software é único e, por isso, os padrões muitas vezes não se encaixam e também precisam ser atualizados para a máquina manter o seu trabalho: aprender e responder com êxito a análise de dados.
Qual a importância do Machine Learning e Inteligência Artificial para as empresas?
Antes de apresentar as formas de aprimorar a tecnologia baseada em inteligência e aprendizado da máquina, é preciso entender seus feitos para as empresas.
O termo Machine Learning, ou aprendizado de máquinas, como o próprio nome sugere, é o ato das máquinas serem programadas para aprender. Este conceito caminha ao lado da Inteligência Artificial, que por sua vez, também utiliza a ciência de dados para reconhecer padrões e tomar atitudes com base nos algoritmos recebidos.
Para os negócios, esta tecnologia não é só muito benéfica como também necessária. Os softwares de Machine Learning são utilizados para captar dados, cruzar as informações, analisá-los e entregá-los aos gestores para as melhores tomadas de decisões.
Além desta utilidade, com a máquina em constante aprendizado, ela é programada para “pensar e agir” quando receber os algoritmos necessários para tais ações.
Por exemplo, um sistema utilizado na medicina, onde após receber as informações sobre os sintomas de um paciente, a máquina analisa os resultados, cruza as informações obtidas em sua base de algoritmos e entrega as possíveis doenças ao médico ou profissional.
Agora que já sabemos o porquê as empresas devem investir em Aprendizado de Máquina e Computação inteligente, é hora saber como manter o sistema funcionando em perfeitas condições.
4 formas de aprimorar a adoção de Inteligência Artificial e Machine Learning
Assim que uma empresa contrata um software, independentemente de sua função, ela precisa saber quais os cuidados necessários para as fontes de dados e também como mantê-los sempre ativos, funcionando em perfeitas condições, mantendo as informações seguras e relevantes.
1 – Tenha uma boa equipe de TI
Parece óbvio, mas não é. É comum, principalmente em empresas pequenas, contratar soluções para seu negócio e não ter nenhum responsável para lidar com o sistema.
Ao adquirir uma tecnologia que lida com um grande volume de dados, é preciso saber que terá atualizações constantes e, para isso, precisará de profissionais capacitados para a ação.
Então, contrate uma equipe que possa lidar com a tecnologia e com os usuários finais, no qual além de compreender os algoritmos possa desfrutar e analisar os insights recebidos pelo sistema.
2 – Saiba quando descartar aplicativos e ferramentas obsoletas
A tecnologia é um setor que não para de crescer, por isso é extremamente importante manter os sistemas atualizados e saber quando é hora de descartá-lo.
A evolução tecnológica é incrível e perspicaz, o que hoje funciona perfeitamente, no ano que vem já pode ser considerado ultrapassado, este é um outro fator para considerar na hora de contratar uma equipe de TI, alguém que seja capaz de se adaptar ao mercado e andar junto com as atualizações.
Portanto, não se apegue a aplicativos, mesmo sendo viável manter o seu sistema sempre em atualização, chegará um dia em que alguns softwares de Machine Learning e Inteligência Artificial estarão ultrapassados.
3 – Utilize sistemas de automatização para o ciclo de vida do software
Evitar a perda de tempo atualizando constantemente um software não é um bom negócio para as empresas, por isso, se for possível automatizar este processo, faça.
Um software de automação pode facilitar as transferências entre TI e ciência de dados, melhorando o processo de implantação.
4 – Mantenha o aprendizado da máquina sempre ativo
Talvez este seja o passo mais importante para um software manter a sua função: captar, analisar e oferecer os melhores resultados e insights.
Com um grande volume de dados e a intenção da empresa em crescer, é extremamente importante manter o sistema sempre atualizado, acompanhando a evolução tecnológica e as intenções do negócio.
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