Aprendizado de máquina: subáreas e aplicações

Aprendizado de máquina: subáreas e aplicações

O termo “aprendizado de máquina”ou “machine learning” foi primeiramente usado por Arthur Samuel, em um artigo feito em 1959. Arthur definiu o aprendizado de máquina como “campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados”.

O aprendizado de máquina pode ser dividido em três principais áreas de estudo, são elas: aprendizado supervisionado, aprendizado não-supervisionado e aprendizado por reforço, conforme pode ser observado na imagem abaixo, que também mostra áreas de aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina.

representação do aprendizado de máquina

Aprendizado supervisionado

A área de aprendizado supervisionado é normalmente aplicada quando os dados a serem avaliados são classificados por meio de um rótulo e com isso o algoritmo consegue fazer previsões e procurar por padrões nos dados fornecidos. Dentre as principais aplicações de aprendizado supervisionado que usam modelos de classificação estão: detecção de fraudes, classificação de imagens, retenção de clientes e classificação de diagnósticos. Além disso, aplicam-se modelos de regressão nas áreas de Previsão, Predição, Precificação e Otimização de Processos. 

Veja também nossos textos sobre Previsão de Demanda, Precificação e Predição de falhas.

Aprendizado não supervisionado

O aprendizado não supervisionado é aplicado quando não se sabe o que o dado representa, ou seja, o dado não tem um rótulo para que seja analisado. Normalmente usado para fazer agrupamentos, ele é capaz de descrever uma estrutura de dados complexa, podendo assim descobrir padrões ocultos sem a intervenção humana. Aplicações como: Alvo de Marketing, Segmentação de Clientes e Sistemas de Recomendação estão ligadas com modelos de clusterização. Além disso, o aprendizado não supervisionado engloba modelos de redução dimensional que possuem aplicações como visualização de Big Data, Compreensão Significativa, Descoberta de estruturas e Elicitação de Recursos.

Aprendizado por reforço

A terceira área é o aprendizado por reforço. O termo “reforço” explicita o funcionamento do método por meio da recompensa, ou pontuação, a qual a inteligência artificial ganha após cada ação. O algoritmo se ajusta para melhor atender o objetivo, visando assim maximizar essa pontuação. Comumente, utiliza-se o aprendizado por reforço em jogos, aprendizado de tarefas, decisões em tempo real e também em navegação de robôs.

Aprendizado de máquina – Considerações finais

Neste artigo, abordamos o aprendizado de máquina, suas principais áreas de estudo – aprendizado supervisionado, aprendizado não-supervisionado e aprendizado por reforço – e algumas de suas aplicações.

A Aquarela Analytics está sempre buscando novos conhecimentos e aplicações para problemas, ampliando assim nosso kit de ferramentas para superarmos os obstáculos apresentados com excelência.

Leia também: Como os modelos estatísticos se aplicam no Machine Learning

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Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodolgia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Scania e Grupo Randon (automotivo), SolarBR Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros. Fique atento às novas publicações diárias da Aquarela Analytics no Linkedin e assinando a nossa Newsletter mensal! 

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Precificação no mercado automotivo com o uso de IA

Precificação no mercado automotivo com o uso de IA

O objetivo de toda empresa é vender um produto, seja em forma de serviço, seja um produto físico ou digital. Precificar produtos é um desafio para diversas empresas, pois são inúmeras variáveis que exigem um olhar atento ao mercado de maneira contínua. O mercado automotivo não se difere desse contexto, já que há uma extensa variedade de fatores que dependem de uma difícil interpretação para realizar a ação de precificação. Além disso, prever a demanda nesse mercado não é uma tarefa simples, pois a compra de um produto pode estar associada a uma troca inesperada, e não à oportunidade da compra do produto devido ao preço.

O que é um sistema de precificação?

A venda de um produto nada mais é do que a troca do mesmo por um valor financeiro. Quem compra considera que o valor agregado do produto vale mais do que o dinheiro, e quem vende vê maior serventia ao dinheiro. Encontrar o equilíbrio é conhecido como precificação, isto é, saber identificar qual o valor que ambos os lados estão dispostos a trocar.

A precificação de um produto pode se mostrar complexa ao envolver uma abundância de variáveis, como: custo de fabricação, público-alvo, concorrência e, em certos casos, a região onde está sendo vendido. Assim, torna-se necessário o uso de sistemas que consigam avaliar todas essas condições no momento de efetuar uma boa precificação.

Qual a importância da precificação?

A precificação é um aspecto muito importante para uma empresa conseguir vender seu produto. Existem dois principais métodos para o processo de precificação: o aumento da margem de lucro e o aumento das vendas do produto. Embora essas abordagens se assemelhem, elas são muito diferentes.

O aumento da margem de lucro é uma estratégia bastante utilizada quando a empresa já tem seu produto consolidado no mercado. É diante desse cenário que encontrar, na relação preço/demanda, o ponto de maior lucratividade possível é fundamental.

De outro modo, o aumento das vendas pode ser traduzido como inserção no mercado. Assim, para atingir esse objetivo, a empresa abre mão de uma parte dos lucros para impulsionar as vendas e melhor inserir seu produto no mercado.

Há uma gama de outras estratégias que objetivam atender aos requisitos de negócios das empresas, que podem, inclusive, mesclar as duas exemplificadas acima. Uma empresa que não possui um processo e estratégias de precificação fica à mercê de preços de seus concorrentes. Esse caso aponta a relevância da precificação.

Precificação no mercado automotivo

Os desafios do processo de precificação no mercado automotivo são extensos. Um exemplo é a quantidade de variáveis a serem analisadas, como: fabricante, modelo do automóvel, qualidade da peça, procedência, montadoras, demanda, região do país, etc. Esses aspectos devem ser analisados para cada peça, o que demanda um longo trabalho para realização de todas as análises necessárias para precificar corretamente uma peça.

Tendo em vista que, no setor automotivo, a quantidade de peças pode ultrapassar centenas de milhares de SKUs (Stock Keeping Unit), compreende-se a dificuldade do processo. Sendo assim, mostra-se necessário uma análise muito detalhada que pode demorar muito para realização manual ou sem o uso de um modelo de IA.

Como a IA ajuda no processo de precificação?

O processo de precificação começa com a análise prévia dos dados e do produto. Logo após, utilizam-se modelos matemáticos e técnicas de IA e machine learning visando atender os requisitos de negócios dos clientes, possibilitando a análise de todas as variáveis para fazer a precificação. Por fim, o modelo recomenda um preço para aquela peça de acordo com a estratégia adotada. 

IA no mercado automotivo

Leia também: Características e oportunidades com o uso de IA no setor automotivo

Precificação no mercado automotivo – Conclusões

A precificação, apesar de uma tarefa trabalhosa, é de suma importância para o desenvolvimento de uma empresa. Os benefícios são diversos, como: maior inserção no mercado, aumento das margens de lucro, controle de gastos, entre outros. Buscar o melhor processo de precificação para sua empresa é um esforço necessário e valioso. Almejando maior eficiência e eficácia para esse sistema, o acompanhamento das mudanças e vantagens que a tecnologia de IA oferecem são pertinentes. O Aquarela Tactics possui um módulo de precificação que pode auxiliar a sua empresa a atingir seus objetivos.

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