Aqui estão algumas subcategorias de machine learning e seus casos de uso:
Análise de sentimentos é o processo de uso do processamento de linguagem natural para analisar dados de texto e determinar se o sentimento geral é positivo, negativo ou neutro. É útil para empresas que querem receber o feedback do cliente porque pode analisar uma variedade de fontes de dados (como tweets no Twitter, comentários no Facebook e avaliações de produtos) para avaliar as opiniões dos clientes e os níveis de satisfação.
Detecção de anomalia é o processo de uso de algoritmos para identificar padrões incomuns ou discrepâncias nos dados que podem indicar um problema. A detecção de anomalia é usada para monitorar a infraestrutura de TI, aplicações online e redes, e para identificar atividades que sinalizem uma possível violação de segurança ou possam levar a uma interrupção da rede posteriormente. A detecção de anomalia também é usada para detectar transações bancárias fraudulentas. Saiba mais sobre AIOps.
O reconhecimento de imagem analisa imagens e identifica objetos, rostos ou outras características nas imagens. Tem uma variedade de aplicações além de ferramentas comumente usadas como a busca de imagens do Google. Por exemplo, pode ser usado na agricultura para monitorar a saúde das safras e identificar pragas ou doenças. Carros autônomos, imagens médicas, sistemas de vigilância e jogos de realidade aumentada usam reconhecimento de imagem.
A análise preditiva analisa dados históricos e identifica padrões que podem ser usados para fazer previsões sobre eventos futuros ou tendências. Isso pode ajudar as empresas a otimizar suas operações, prever a demanda ou identificar possíveis riscos ou oportunidades. Entre os exemplos, incluem-se previsões de demanda de produtos, atrasos no tráfego e por quanto tempo os equipamentos de fabricação podem funcionar com segurança.
Saiba mais sobre manutenção preditiva