Data Science e Inteligência Artificial: como essa dupla pode ajudar no reconhecimento de padrões
Se os dados são o novo petróleo, saber como utilizá-los é ainda mais valioso que isso. Mas como reconhecer padrões? É aí que entra a Inteligência Artificial. Acompanhe para entender como DS + IA podem gerar valor para o seu negócio!
Você já deve ter ouvido falar dessa célebre frase: dados são o novo petróleo. Aqui mesmo, em nossos conteúdos, já repetimos isso várias vezes. E sabe o que mais pode ser valioso: o reconhecimento de padrões. Calma, vamos chegar lá.
Apesar de ter tudo a ver com a realidade aqui da MJV, essa frase não é nossa. O autor é Clive Humby, matemático britânico do ramo da ciência de dados.
“Os dados são o novo petróleo. É valioso, mas se não refinado, não pode realmente ser usado. Ele precisa ser transformado em gás, plástico, produtos químicos etc., para criar uma entidade valiosa que impulsiona atividades lucrativas; portanto, os dados também devem ser detalhados, analisados para que tenham valor”.
Nós concordamos… Pelo menos, em partes. Calma, Clive não está errado. Vamos explicar.
Aqui na MJV, sabemos o quanto os dados são valiosos. Até porque isso é algo que nossos cientistas de dados nunca nos deixam esquecer. Temos, inclusive, um laboratório de inovação que une design, dados, tecnologia e arte para apoiar a criação do futuro dos negócios. Mas falaremos dele mais adiante, junto com nosso case de sucesso.
Porém, nossa visão é que dados são a nova kryptonita. Sim, a pedra das histórias do Super-Homem. É muito poderosa, mas capaz de enfraquecer e tornar vulnerável quem não a manipula corretamente.
Se você não souber manipular seus dados de acordo com ela, estará enfraquecido e fadado a perder seu ativo mais valioso: o cliente.
É aí que entra a Inteligência Artificial. Na verdade, é o casamento de Data Science + Inteligência Artificial que vai te ajudar a capturar dados, limpar seus dados e entendê-los, extraindo informações e insights valiosos para decisões inteligentes e eficientes. E, a partir disso, gerar valor para o negócio.
Confira esse artigo para entender como a IA utiliza o Reconhecimento de Padrões para te ajudar – e como de vilã ela não tem nada!
O que é reconhecimento de padrões?
O reconhecimento de padrões é a tarefa de identificar, dentro de um grupo de elementos diferentes, combinações que se repetem. E aqui podemos falar de um sem número de elementos: desde um código binário até comportamentos que indicam fraude em um sistema.
“Sem dados você é apenas mais uma pessoa com uma opinião”.
Essa frase é de W. Edward Deming, estatístico, professor universitário, autor, palestrante e consultor estadunidense.
O que ele quer dizer com isso é que, hoje, não há mais espaço para suposições. Isso significa que tudo é baseado em dados. Dados estão em todos os lugares e, sim, tudo se resume a eles.
Porém, para consumir dados e tirar insights valiosos é preciso saber tratá-los da forma adequada. De nada adianta ter um mar de dados se você não consegue pegar a onda certa e é afogado por eles.
Nesse sentido, o reconhecimento de padrões ajuda a separar o joio do trigo. Isso porque identifica um conjunto de características semelhantes. Com isso, consegue reconhecer um padrão pré-estabelecido e tomar uma atitude quando isso acontecer.
O reconhecimento de padrões é um dos ramos da Aprendizagem de Máquina, que, por sua vez, é um subcampo da Inteligência Artificial. E, talvez, seja um dos ramos da IA que mais temos contato todos os dias.
Por ser bem simples e mais comum do que a maioria das pessoas imagina, ele acaba passando despercebido. Mas, acredite: provavelmente hoje mesmo você já usou IA e nem sabe.
Vamos te contar no próximo tópico. Acompanhe!
Data-first: Guia completo para tornar sua empresa orientada a dados
Como funciona reconhecer padrões
Quando pensamos em Reconhecimento de Padrões por humanos parece uma tarefa fácil, certo? Basta coletar informações e fazer um simples comparativo para chegar a um resultado final.
Para a Inteligência Artificial, que não tem a mesma capacidade do cérebro humano, esse processo é um pouco mais difícil. Vamos explicar através de dois exemplos que são bem comuns em nosso cotidiano.
Você certamente possui uma conta de email e um smartphone. Logo, podemos afirmar que você está em contato com o reconhecimento de padrões por Inteligência Artificial todos os dias.
- O filtro anti-spam do seu email
Ele funciona todos os dias, o tempo todo, separando o que ele identifica como spam do que é realmente útil e importante para você. Provavelmente, você agradece bastante por não ter que começar seu dia vendo uma caixa lotada de e-mails que não são relevantes.
E como a Inteligência Artificial faz isso para você? Simples: basta checar o número de destinatários de um email. De acordo com as configurações previamente programadas, o gerenciador identifica que aquela mensagem deve ser classificada como outra categoria: lixo, spam, promoção, social e por aí vai.
- Reconhecimento de rostos em fotos
Você já deve ter se deparado com um álbum em seu celular onde aparecem fotos somente de determinada pessoa. O rosto é um padrão que pode ser facilmente lido como uma sequência de dados e categorizado em um grupo.
Sabe como isso acontece? O classificador vai procurar padrões (ou seja, dados) que estão em todas faces humanas: olhos, boca, nariz, orelhas.
Ao encontrar, passa para a segunda etapa: proporções. Checar a simetria dos olhos e a distância deles até a boca vai garantir que o padrão encontrado seja de um humano e não de um animal, por exemplo.
Se tudo estiver dentro do esperado, voilà: reconhecimento de padrão feito com sucesso!
O mesmo acontece em sites, aplicativos, leitores de retinas, biometria, leitura do código de barras de uma embalagem, reconhecimento por voz etc.
Esses são apenas dois exemplos simples, mas existem várias outras aplicações. Ciência, Medicina, Agricultura e até aplicações governamentais podem utilizar o Reconhecimento de Padrões. Vamos falar sobre isso aqui embaixo. Acompanhe!
Principais usos e aplicações do Reconhecimento de Padrões
Um sistema capaz de organizar informações de acordo com determinados dados.
Essa definição, por si só, já traz consigo um quantitativo quase infinito de possibilidades de uso.
Como mencionamos, esse é um subcampo da Aprendizagem de Máquina, que tem como objetivo desenvolver algoritmos e técnicas que permitam a um computador “aprender” e melhorar o seu desempenho em determinada tarefa. E, para isso, temos os algoritmos: uma lista de ações que devem ser executadas sequencialmente.
Certamente você já pensou em algumas aplicações para isso, certo? Vamos complementar com uma pequena lista de alguns dos principais usos do Reconhecimento de Padrões.
Aplicações científicas
Astronomia, Geologia, análise de dados de satélite, Arqueologia, cibernética, sistemas de gestão de informação, Biologia e botânica, Psicologia, Antropologia e até mesmo existência de vida em planetas remotos.
Aplicações industriais
Reconhecimento de caracteres, máquinas controladas por imagens, detecção de defeitos, análise e reconhecimento da fala, análise de assinaturas, identificação de retina, reconhecimento de faces, análise e descrição de cenas, sistemas automáticos de navegação.
Aplicações médicas
Análise de exames (como eletrocardiogramas, eletroencefalogramas, radiografias e tomografias), exames microscópicos, estudos genéticos, sistemas de diagnóstico clínico.
Aplicações na agricultura
Análise de colheitas, avaliação de solos, controle de processos, análise de fotografias de recursos terrestres.
Aplicações governamentais
Previsão meteorológica, análise e controle de tráfico, determinação de crescimento urbano, análise de poluição, análise sísmica, previsões econômicas, identificação de impressões digitais, sistemas de vigilância e alarme, análise de imagens via satélite.
Como as empresas podem utilizar o Reconhecimento de Padrões
Se chegou até aqui, deve estar se perguntando como pode trazer o Reconhecimento de Padrões para a realidade da sua empresa, como isso pode te ajudar no dia a dia e, principalmente, como pode gerar valor para o seu negócio, certo?
Vamos responder de forma simples: exemplos práticos. Como prometemos lá no início, vamos contar um pouco sobre como funciona o nosso MJV Lab. Depois, falaremos sobre o nosso case “Data Science e métodos anti-fraude com reconhecimentos de padrões”. Confira!
Em nosso Lab unimos design, dados, tecnologia e arte para apoiar a criação do futuro dos negócios.
Nós desenvolvemos experiências digitais e serviços que cativam as pessoas. Vamos explicar como fazemos isso com um passo a passo, mas já deixamos um spoiler: dados estão presentes em todas as etapas dos nossos processos. Confira!
1. Design de Experiência: criação de experiências memoráveis
Elaboramos e entregamos experiências memoráveis, evidenciando como as soluções irão superar as expectativas dos clientes ao longo de toda a sua jornada – que desenhamos a partir dos dados.
2. Medição da experiência do usuário: visão 360º do consumidor
Nossas soluções são informadas por uma visão abrangente dos consumidores, que considera dados de todos os pontos de contato, e utiliza tecnologias emergentes para medir e analisar suas interações através de múltiplos sentidos.
3. Prototipação e testes: validação de conceitos
Através desses dados, desenvolvemos PoCs (Prova de Conceito) para soluções digitais e físicas. Em tempos de distanciamento social, os protótipos são testados remotamente com usuários e outras partes interessadas, e os resultados são comunicados por meio de vídeos envolventes.
4. Design Driven Data Science – Inteligência Artificial + Analytics
Utilizamos o potencial de análises estatísticas avançadas em prol da automação, da produtividade e da precisão nas decisões. Nesse cenário, ajudamos nossos clientes a ter operações mais inteligentes e orientadas por dados. Isso tudo sem perder a visão humana.
Data Science e métodos anti-fraude com reconhecimentos de padrões
As fraudes são um grande problema para seguradoras e operadoras de plano de saúde, principalmente no Brasil.
Para ter ideia do prejuízo: segundo pesquisa realizada pelo Instituto de Estudos de Saúde Suplementar (IESS), em 2017, estima-se que foram gastos mais de R$ 27 bilhões com despesas hospitalares e pedidos de exame vindos de fraudes e processos desnecessários.
Diante desse cenário, uma das maiores seguradoras do país viu a necessidade de ir mais a fundo na análise dos milhares de pedidos diários de reembolso de seguro de saúde em busca de um padrão comportamental para uma fraude bem recorrente no mercado: a quebra de recibo.
O desafio era grande. Como reunir, ordenar, estruturar e visualizar dados que crescem a todo momento, como é o caso do universo de pedido de reembolso de seguro de saúde?
Para conferir o case completo, clique aqui. Vamos deixar um spoiler: o coração do projeto foi o processamento de dados e as irregularidades foram identificadas através da análise do comportamento das fraudes. Ou seja, dados + reconhecimento de padrões.
Nossa expertise em TI, Data Science, IA e Analytics, possibilitou transformar dados em valor e agilidade para a Seguradora.
E você? Conta para a gente qual o seu desafio? Conseguiu identificar como Data Science e Inteligência Artificial poderiam ajudar a sua corporação e no reconhecimento de padrões? Entre em contato conosco. Nossos especialistas podem ajudar a solucionar sua dor e gerar valor para o seu negócio.
