OPINIÃO

Aplicações inteligentes com Machine Learning

Por Rodrigo Kruger*
17/10/2019 ... Convergência Digital

Vivemos na era do excesso de informações, onde diariamente são gerados cerca de 2.5 exabytes de informação (um exabyte = um milhão de terabytes), e segundo estimativas do IDC, empresa líder em inteligência de mercado e consultoria nas indústrias de tecnologia da informação, telecomunicações e mercados de consumo em massa e tecnologia, em 2025, cerca de 175 zetabytes serão gerados em um único ano.

Até o final de 2025 a estimativa é que atinja um zetabyte, que representa mil exabytes. O fato é que a quantidade de dados gerada pela humanidade dobrará a cada dois anos, e cerca de 80% desses dados serão “não estruturados”. Como exemplo estão: fotos, sons, vídeos, e-mails, documentos, apresentações ou páginas da internet, que não são facilmente processados pelos computadores.

Segundo estudos da Neurociência, o cérebro humano é capaz de armazenar e processar cerca de 2.5 petabytes de informação (um petabyte = mil terabytes). Comparado com o ritmo de crescimento dos dados, significa que uma pessoa tem a capacidade de processar somente dois minutos de informações gerados diariamente. Mas, se fizermos a mesma comparação em 2025, a proporção será reduzida para menos de um segundo de informação.

Por isso, as tecnologias de Big Data e Inteligência Artificial são tão importantes para a humanidade. Por meio delas, é possível construir aplicações inteligentes, que conseguem processar um volume de dados com melhor precisão, se comparado ao que o ser humano seria capaz fazer, o que facilita a vida cotidiana.

Atenta a tais possibilidades, a FH criou uma plataforma de Machine Learning e Big Data, com o objetivo de auxiliar as empresas a construírem aplicações que consigam processar dados não estruturados e sem a intervenção humana. A solução ainda permite aos seus usuários a melhor decisão a ser tomada, com base em um cenário real.

Entre os exemplos de aplicações inteligentes já fornecidos pela plataforma estão: o processamento automático de Notas Fiscais de Serviços de Entrada, a apuração do potencial de recuperação de créditos tributários e a validação da tributação de uma nota fiscal. Uma decisão humana equivocada nesses exemplos poderia acarretar em grandes prejuízos. Por essa razão, o uso de aplicações inteligentes, fornecidas por meio de uma plataforma de Machine Learning, traz segurança para as empresas.

*Rodrigo Kruger é Delivery Manager da FH, empresa de tecnologia especializada em processos de negócios e software.

 




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