Machine Learning: 6 Empresas que usam a tecnologia de forma eficiente

O empreendedor milionário Elon Musk já disse em entrevista que a tecnologia de Machine Learning superará seu desenvolvedor e nos veria como não mais uma parte essencial do processo.

E como poucas tecnologias são mais progressivas ou disruptivas em seu avanço, ele pode ter razão!

Mas antes que o Machine Learning acabe conosco, ele está sacudindo o cenário corporativo, desbloqueando mercados antes fechados e nivelando os campos de atuação ao fornecer soluções inovadoras para problemas antigos.

Isso tudo torna mais fácil para que os pequenos compitam com os Golias corporativos.

Neste artigo, vamos descobrir como isso está acontecendo e apresentaremos 6 empresas que estão usando Machine Learning de maneiras realmente interessantes.

1. Facebook: A ascensão dos Chatbots!

Os chatbots não apenas substituem humanos quando se trata de atendimento ao cliente. As máquinas têm o potencial de nos superar em muito, e o Facebook está liderando o caminho para descobrir como.

O Facebook Messenger agora é um campo de testes para chatbots e, se você o usar, talvez nem tenha notado!

Os chatbots estão rapidamente se tornando indistinguíveis dos humanos ao conversar via texto, porque eles têm acesso a um número incomensurável de pontos de dados relacionados ao cliente e podem detectar problemas repetitivos, padrões e prever problemas do usuário.

O que significa que eles estão perfeitamente equipados para as funções de agente de atendimento ao cliente e são uma adição inestimável para os negócios modernos.

Portanto, mesmo que seus recursos sejam limitados, você ainda pode fornecer um excelente nível de serviço ao cliente aproveitando os chatbots.

2. O feed do algoritmo do Twitter pode estar perdendo o foco

Contencioso, controverso e limítrofe são alguns dos termos; os usuários optaram por descrever os cronogramas do Twitter com curadoria de algoritmos.

Então, por que isso é legal?É assim que a tecnologia de Machine Learning do Twitter determina quais tweets promover primeiro.

A Inteligência Artificial do Twitter avalia seus tweets em tempo real e os classifica de acordo com várias métricas e suas preferências individuais.

Feeds com curadoria de algoritmos são um assunto controverso. Embora o Machine Learning do Twitter seja altamente inovador, é muitas vezes criticado por fazer com que o Twitter perca seu principal ponto forte, pois os usuários amam a plataforma por sua espontaneidade.

3. Google: Dreaming Of Neural Networks

A missão do Google é permitir que todas as empresas tenham acesso à tecnologia de Machine Learning.

E eles estão usando a pesquisa da Rede Neural (sistemas de computação vagamente baseados nas redes neurais biológicas do cérebro de um animal) para garantir que isso aconteça.

Uma pesquisa recente que ganhou atenção foi o programa de visão computacional Deep Dream do Google (lançado em 2014), que usa sua rede neural para desenvolver imagens psicodélicas semelhantes a sonhos.

Mas suas pesquisas nesta área vão muito mais fundo. O Google chama isso de “algoritmos clássicos” e alcança praticamente todos os aspectos do aprendizado de máquina, como:

• Tradução de fala;
• Processamento de linguagem;
• Pesquisa de câncer de mama;
• Tecnologia de parques eólicos;
• Sistemas de classificação de pesquisa preditiva.

4. Yelp: Dizendo isso com uma imagem

Embora outros sites de avaliação tenham surgido e desaparecido, o Yelp manteve-se o favorito dos críticos.

E agora, eles estão reforçando sua posição ao incorporar o Machine Learning em sua plataforma. Seu objetivo é aprimorar a experiência do usuário ainda mais, melhorando seus recursos de processamento de imagem.

Seus algoritmos permitem que o elemento humano da empresa, sua equipe, use sua tecnologia de classificação de imagens para categorizar e rotular milhões de fotos em uma fração do tempo.

O Yelp diz que as empresas com mais de dez fotos em suas páginas obtêm 12 vezes mais conexões mensais de clientes.

Além disso, você pode usar suas imagens para mostrar aos clientes em potencial o lado pessoal de sua empresa e destacar seus produtos e serviços.

5. Tailor Brands: Designers de IA na ponta dos seus dedos

Desde sua chegada em 2014, a Tailor Brands rapidamente se tornou uma campeã para PMEs que desejam criar ou melhorar seus logotipos.

Em 2018, a Tailor Brands levar ou sua plataforma para o próximo nível, recebendo US$ 15,5 milhões para crescer e expandi-la com a tecnologia de IA, o resultado sendo uma plataforma que faz muito mais do que logotipos.

A TailorBrands usa Machine Learning para combinar designs de logotipo, fontes e cores com as marcas e seus mercados. Você fornece a plataforma com informações relevantes sobre a empresa e o mercado.

Ele usa seu sistema extenso e auto atualizado para encontrar e combinar quais elementos comprovadamente funcionam para você.É um excelente exemplo de como a IA pode nivelar o  jogo e tornar os produtos e serviços acessíveis a todos.

6. Baidu: Tecnologia de voz

Baidu é o equivalente chinês do Google. Eles também estão aumentando o uso da tecnologia de Machine Learning; um desses desenvolvimentos é sua tecnologia de voz profunda, que pode criar vozes humanas sintéticas usando redes neurais.

O sistema de Machine Learning do laboratório de pesquisa e desenvolvimento da Baidu pode aprender a replicar e reproduzir os componentes que constituem a voz humana.

Entre as características que o sistema reproduz estão o sotaque, tom e pronúncia, em apenas três segundos.

E, aparentemente, é quase impossível distinguir de uma voz real. A tecnologia tem o potencial de aprimorar assistentes virtuais como Alexa, Google Assistant e Siri.

No entanto, a área central é a saúde, como o Baidu afirma que ajudará aqueles que perderam a voz a se comunicarem novamente, e isso é muito legal.