Ações do Machine Learning no cotidiano.

O uso do Machine Learning já se estende e faz presente em muitos aspectos da vida cotidiana. Podendo ser útil para memorizarmos vários exemplos do impacto nas industrias. Em exemplos, podemos pensar em uma detecção de fraude como um exemplo canônico de máquinas no setor financeiro. Ou, os motores de recomendação da Netflix e Amazon. Nos cuidados da saúde, a abordagem cognitiva de Watson para a oncologia. Certamente, são grandes demonstrações do poder da tecnologia. Em conjunto, dão uma sensação da presença generalizada de aprendizagem mecânica em nossos dias. Porém, a convivência com esses exemplos podem trazer um custo. Podendo nos impedir que percebamos a diversidade de uso das máquinas em setores individuais.

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Esse post tem como objetivo, mostrar 3 exemplos do aprendizado sobre Machine Learning, que está possibilitando vários setores.

1- Machine Learning para a proteção ambiental.

Assim como em qualquer setor comercial, o governo sofre pressão constante para fazer mais com menos, e servir a todos de forma eficaz e inteligente. Incluindo nisso agências encarregadas na proteção ambiental, como o DCMR Milieudienst Rijnmond, que combate a poluição, o desperdício, e outras ameaças ambientais na região de Rotterdam na Holanda.Pela combinação de vários softwares, a IBM Analytics, é uma forte parceira da empresa de segurança holandesa DataExpert. Um conjunto de sensores remotos, foi desenvolvido e, a equipe pode usar a aprendizagem automática para ajudar na identificação e avaliação de riscos em tempo real, podendo assim classificar os perigos pelo nível de gravidade. O sistema age identificando os principais riscos e a falta de conformidade, automatizando e melhorando o aspecto do trabalho. Com isso consegue-se mais tempo ao DCMR e também energia para as outras ações aumentarem a segurança pública.

2- Machine Learning na segurança de empregos.

Na Bélgica, uma agência de emprego chamada VDAB está trabalhando para oferecer aos trabalhadores da região de Flanders, informações e recursos aos que precisam encontrar e manter trabalho. Felizmente, o desemprego na Bélgica está em queda, de 8,2% para 6,8%. Um dos principais objetivos da agência é reduzir a duração do desemprego para os jovens trabalhadores, ao mesmo tempo, em descobrir maneiras de direcionar recursos limitados desses jovens, onde são realmente necessários. A solução de aprendizagem da máquina é um modelo de machine learning elaborado pela IBM, que cruza os dados anteriores para prever a duração do desemprego para cada candidato à determinada vaga. Concentrando a atenção nos jovens belgas mais em risco, a agência pode fazer mais para interromper os padrões de desemprego e dar início a passos para a segurança do índice de emprego, um fator favorável a longo prazo para a economia em geral.

3- Machine Learning na ajuda a crianças

Na America do sul, encontramos na Colômbia, o Instituto Colombiano de Bienestar Familiar, como uma organização de assistência social para crianças e famílias. Trabalhando em todo o país para prevenção e proteção das crianças. Mesmo com um orçamento apertado, a organização ainda consegue atingir mais de 8 milhões de colombianos com seus programas e serviços de apoio. Dentro desses 8 milhões, 38.730 eram crianças com baixa nutrição. E receberam 29.552 alimentos de emergência e mais de 5 milhões de suplementos dietéticos. Esse trabalho não aconteceu por acidente, nos bastidores, a empresa analítica Infórmese, usou o IBM SPSS Modeler para fornecer recursos analíticos preditivos e capacidades de micro direcionamento que otimizem a distribuição de ajuda às áreas mais pobres e remotas da Colômbia.

Os governos e suas agências em todo o mundo estão usando o aprendizado de máquinas a nível nacional e local. Para fazer mais do que processar declarações de impostos ou fazer com que os ônibus funcionem no horário.

 

FONTE: https://medium.com/inside-machine-learning/new-mental-models-for-machine-learning-part-1-7eaa7130fab

 

About Andoni Campos

Analista de projetos na NGR Solutions.