Resolva seus problemas de negócios mais difíceis com análises e aprendizado de máquina
Primeiramente, a IA e o aprendizado de máquina estão permitindo que as organizações orientadas por dados acelerem sua jornada para insights e decisões.
Com todos os avanços mais recentes, a IA não está mais limitada apenas àqueles com profundo conhecimento ou um cache de cientistas de dados, e muitas organizações agora podem adotar IA e aprendizado de máquina para obter uma melhor vantagem competitiva.
Assim os clientes com práticas de análise que desejam adotar o aprendizado de máquina podem ler este relatório, Aboard The Analytics Train? A sua próxima parada do aprendizado de máquina , para começar. Dessa forma o relatório contém um modelo de maturidade e exemplos de clientes para ajudar a acelerar sua jornada com IA.
O aprendizado de máquina tem muitas aplicações em um amplo conjunto de setores e cenários. Usando o aprendizado de máquina além da análise tradicional, as organizações podem, por exemplo, prever sua previsão de vendas, identificar sua próxima nova oportunidade de crescimento de receita, obter insights sobre seus produtos mais lucrativos e muito mais, resultando em um retorno do investimento (ROI) muito maior.
Leve IA e aprendizado de máquina para todos
O Azure Machine Learning é um serviço de aprendizado de máquina de nível empresarial para criar e implantar modelos com recursos de operações de aprendizado de máquina (MLOps) para simplificar o ciclo de vida do aprendizado de máquina e ajudar a automatizá-lo. Ele fornece integração profunda com o Azure Synapse Analytics, um serviço de análise ilimitado que reúne integração de dados, armazenamento de dados corporativos e análise de big data. O Azure Machine Learning e o Azure Synapse Analytics juntos ajudam a permitir uma colaboração mais forte entre engenheiros de dados e cientistas de dados, para que eles possam criar modelos com facilidade, enriquecer os dados da empresa e criar resultados ainda melhores com seus dados.
IA na prática
Os clientes que investem em análise normalmente já têm processos de dados, fluxos de trabalho e equipes simplificados e, embora haja sinergias ao adicionar aprendizado de máquina ao mix, também há áreas em que serão necessários investimentos adicionais. AGL é um desses clientes do Azure e líder no setor de energia da Austrália.
A AGL configurou análises combinadas e o Centro de Excelência de Aprendizado de Máquina (CoE) para criar valor escalável e sustentável significativo por meio de dados e análises para casos de uso que abrangem a otimização de compras para usinas de energia, previsão de demanda, melhoria das experiências do cliente e muito mais.
Eles usaram o Azure Synapse Analytics e o Azure Databricks para engenharia e análise de dados e o Azure Machine Learning para treinamento, implantação e gerenciamento de ciclo de vida rápidos e econômicos para milhares de modelos paralelos. A arquitetura incorpora treinamento sob demanda em escala, modelo de ponta a ponta e gerenciamento de código, implantações de MLOps automatizadas, hospedagem de modelo e monitoramento de desempenho.
“Com o Azure Machine Learning, estamos aumentando a velocidade para o valor e reduzindo o custo para o valor.” — Sarah Dods, chefe de análise avançada, AGL
Ademais outro cliente do Azure, a BRF, uma das maiores empresas de alimentos do mundo, tinha uma forte prática de análise e já havia experimentado um caso de uso de aprendizado de máquina bem-sucedido. Eles se basearam nisso ao longo do tempo e estabeleceram um CoE para análises avançadas e aprendizado de máquina. Usando o Azure Synapse Analytics e o Azure Machine Learning com seus recursos de MLOps integrados, eles resolveram muitos outros casos de uso, como previsão de doenças entre gado, recomendações de compra de clientes, riscos de tráfego e muito mais.
“Já tínhamos uma forte prática de análise e, com a ajuda do Azure Machine Learning, conseguimos nos alinhar melhor a novos casos de uso e desenvolver rapidamente soluções inovadoras de recomendação de produtos para nossos clientes.”— Wellington Monteiro, Global Data Science Chapter Lead, BRF
Inclusive, a empresa espera que o alinhamento contínuo de suas práticas de análise e aprendizado de máquina gere vantagens comerciais e operacionais à medida que avança nos níveis de maturidade do ciclo de vida combinado de análise e Machine Learning.
Por que usar o Azure Machine Learning?
Dessa forma com integrações perfeitas e recursos avançados, o Azure Machine Learning e o Azure Synapse Analytics facilitam para as organizações criar uma prática de Machine Learning para atingir seus objetivos de negócios. E as organizações podem acelerar seu sucesso aumentando a análise com aprendizado de máquina por meio de uma abordagem de maturidade em vários estágios.
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