Por Bruno Rezende, CEO da 4intelligence.
Em uma sociedade que gera mais e mais dados a cada dia, o uso de modelos de machine learning para solução de problemas de classificação tem se tornado cada vez mais comum no mundo empresarial.
Empresas de diversos segmentos, desde finanças até saúde, têm se beneficiado do uso desses algoritmos para automatizar processos, otimizar o desempenho de equipes e até mesmo tomar decisões estratégicas.
Os modelos de machine learning para classificação são capazes de identificar padrões em dados, aprender com eles e utilizar esse conhecimento para prever a classe de novos dados.
Alguma das aplicações são:
- Detecção de fraude: as empresas podem usar técnicas de classificação para identificar transações fraudulentas, como transações de cartão de crédito, transações bancárias suspeitas ou pedidos de reembolso fraudulentos;
- Classificação de clientes: as empresas podem usar técnicas de classificação para segmentar seus clientes com base em diferentes critérios, como idade, renda, histórico de compras e outros fatores relevantes. Isso pode ajudar a na personalização das ofertas de produtos e serviços para diferentes grupos de clientes;
- Detecção de defeitos de produção: as empresas podem usar técnicas de classificação para identificar defeitos em produtos fabricados em uma linha de produção.
Além disso, os modelos de classificação podem ser utilizados para uma ampla variedade de casos, como identificação de doenças a partir de sintomas, classificação de imagens, análise de sentimento em relação a um produto ou serviço, entre outros.
Isso permite que as empresas tomem decisões mais informadas sobre concessão de crédito, definam limites de crédito, ofereçam taxas de juros personalizadas e reduzam a incidência de inadimplência.
Em resumo, o uso do machine learning ajuda grandes empresas a reduzir o risco de crédito, aumentar a eficiência e tomar decisões mais precisas e informadas em relação a seus clientes, com base em dados. Além de ajudar a automatizar o processo de análise de crédito, tornando-o mais rápido e eficiente.
É importante destacar que a utilização de modelos de machine learning para classificação deve ser sempre acompanhada de uma análise crítica dos resultados obtidos. É fundamental verificar se as previsões feitas pelo modelo estão de acordo com o esperado e, em caso contrário, investigar os motivos e buscar melhorias no modelo ou nos dados utilizados.
