Os Benefícios da Introdução de Fluxo de Trabalho de Aprendizado de Máquina nos Negócios
Os fluxos de trabalho de aprendizado de máquina (ML) reúnem Inteligência Artificial (IA) e ML para casos de uso de negócios do mundo real. O fluxo de trabalho de ML pode ajudar na produção de ML para empresas que implantam produtos e serviços em escala em todas as redes. Além disso, auxilia em testes e monitoramento robustos. Outros benefícios incluem baixo risco e custos de manutenção, garantindo alto ROI. Uma empresa pode lucrar de várias maneiras ao introduzir ML em seu fluxo de trabalho.
Compreendendo o fluxo de trabalho do aprendizado de máquina
O fluxo de trabalho de ML abriga quatro componentes. A primeira etapa inclui gerenciamento de dados, desenvolvimento de modelo, implantação e operações de modelo ao vivo. O fluxo de trabalho do Machine Learning coleta e processa dados em tempo real. Em seguida, ele usa isso como dados de treinamento para desenvolver modelos de treinamento. Posteriormente, o modelo treinado é implantado na produção. Por fim, mantém-se o modelo em produção, garantindo a sustentabilidade do modelo ao longo do tempo. Trazer o ML para o fluxo de trabalho pode ajudar as organizações a liberar todo o seu potencial.
Por que as empresas devem prestar atenção ao fluxo de trabalho de ML
Quando implementado adequadamente, o fluxo de trabalho de ML pode impactar positivamente todos os setores. Pode ajudar as empresas a manter o desempenho. Além disso, ajuda a padronizar o gerenciamento de dados e modelar os processos de implantação. Posteriormente, pode reduzir em dez vezes o tempo da prova de conceito até o sistema de produção. Além disso, reduz riscos e aumenta a produtividade dos negócios por meio da automação. Veja como as empresas podem se beneficiar com a introdução do fluxo de trabalho do Machine Learning.
Gestão de dados
Sem ML, as empresas usam ferramentas desatualizadas para coletar e gerenciar dados, o que torna a operação ineficiente. Além disso, o uso de várias ferramentas cria um cenário tecnológico fragmentado, trazendo inconsistência dentro da organização e desafiando a colaboração entre os membros da equipe.
Por outro lado, o ML garante o gerenciamento automatizado de dados para trazer dados de alta qualidade. Por exemplo, com apenas um clique de um botão, o ML pode trazer a lista de todos os ganhadores anteriores do Resultado da Loteria sem nenhum erro em ordem cronológica. Além disso, permite aos usuários reutilizar dados com controle total. As empresas também podem usar ML no fluxo de trabalho para rotular dados automatizados e criar pipelines de dados reproduzíveis.
Desenvolvimento de modelo
O ML no desenvolvimento de modelos pode ajudar as empresas a criar um desenvolvimento estruturado e colaborativo. Possibilita o uso de componentes pré-construídos para montar soluções com automação superior. Os casos de uso de Machine Learning no desenvolvimento de modelos incluem repositórios centralizados, que são úteis em experimentos. Além disso, pode ajudar as empresas por meio de ferramentas de visualização de modelos e rastreamento de experimentos.
Implantação de modelo
A implantação manual do modelo é propensa a erros e geralmente vem com testes e validações ruins. Além disso, o usuário tem pouco ou nenhum controle sobre o modelo em execução na produção. O ML pode ajudar a trazer controle na implantação do modelo e total transparência em sua solução de produção. Outros benefícios incluem integração e implantação contínuas com rastreamento de versão e resultados.
Operações de modelo ao vivo
Depois de implantados, se os modelos não forem verificados regularmente, seu desempenho será prejudicado e o problema geralmente não será detectado. Como resultado, ele corrói o valor do modelo e cria soluções instáveis. O ML em operação de modelo ao vivo garante o monitoramento do sistema. Além disso, alerta instantaneamente os usuários quando detecta um problema, tornando possível resolvê-lo rapidamente.
Cortar Despesas
As empresas precisam otimizar suas despesas operacionais para maximizar o lucro. A otimização do fluxo de trabalho é essencial para alcançar o mesmo. O Machine Learning permite que as empresas reduzam os custos relacionados aos processos de fluxo de trabalho por meio da automação. Por exemplo, por meio de ML e AI, é possível enviar um e-mail automático personalizado aos participantes da 6D Lotto sobre a última notificação. Essa automação permite que os funcionários concentrem seus esforços e tempo em assuntos mais urgentes. Além disso, fornece às empresas uma visão acionável, o que ajuda a trazer mais oportunidades para aumentar a receita.
Dados perspicazes no fluxo de trabalho
É comum as organizações utilizarem diferentes ferramentas de software para identificação de gargalos e otimização de processos. No entanto, o uso de várias ferramentas de software para isso resulta na proliferação de fornecedores e, por sua vez, traz ineficiência nos negócios. Machine Learning, no fluxo de trabalho, processa e analisa todos os dados que entram e saem, possibilitando obter informações perspicazes. Além disso, os dados interpretados são fornecidos aos usuários de forma fácil de entender.
O ML beneficia as empresas não apenas em termos de fluxo de trabalho, mas também de muitas outras maneiras. Para empresas B2C, pode melhorar a personalização da experiência do cliente. Da mesma forma, as empresas podem se beneficiar de sua poderosa capacidade preditiva, aplicando-a para fazer previsões de escolha do cliente e previsões de mudanças no mercado. O aprendizado de máquina pode interromper os modelos de negócios tradicionais pelos motivos certos, e agora é hora de introduzi-lo no fluxo de trabalho para trazer eficiência ao sistema.
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