O papel do aprendizado de máquina na indústria

O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial (IA) onde os computadores aprendem de forma independente a fazer algo

eles não foram explicitamente programados para fazer isso. Eles fazem isso aprendendo com a experiência - aproveitando algoritmos e

descobrindo padrões e insights a partir de dados. Isso significa que as máquinas não precisam ser programadas para executar exatamente

tarefas repetitivas, eles podem identificar e corrigir de forma independente quaisquer erros em um processo.

O aprendizado de máquina está sendo rapidamente adotado em vários setores - de acordo com a Research and Markets, a máquina

Prevê-se que o mercado de aprendizagem cresça para 8,81 mil milhões de dólares até 2022, a uma taxa composta de crescimento anual de 44,1 por cento. Um

uma das principais razões para o seu uso crescente é que as empresas estão coletando Big Data, dos quais precisam obter informações valiosas

percepções. O aprendizado de máquina é uma maneira eficiente de entender esses dados, por exemplo, os dados coletados pelos sensores no

condição das máquinas no chão de fábrica.

À medida que o mercado se desenvolve e cresce, novos tipos de aprendizado de máquina surgirão e permitirão a exploração de novas aplicações.

No entanto, muitos exemplos de aplicações atuais de aprendizado de máquina se enquadram em duas categorias; aprendizagem supervisionada e não supervisionada

aprendizado.

Não são mais apenas os humanos que conseguem pensar por si mesmos - máquinas, como o Duplex do Google, agora são capazes de passar pelo

Teste de Turing. Os fabricantes podem fazer uso do aprendizado de máquina para melhorar os processos de manutenção e capacitá-los a fazer

Decisões inteligentes e em tempo real baseadas em dados.

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