Utiliza-se Inteligência Artificial (AI) para tornar a experiência do cliente cada vez mais personalizada e melhor. Por meio dela, conseguimos infor...

Machine Learning é uma técnica de Inteligência Artificial que permite que os computadores aprendam a partir de dados, sem serem explicitamente programados. Através do Machine Learning, é possível identificar padrões e tendências em grandes conjuntos de dados, permitindo que as organizações tomem decisões mais informadas e precisas. Existem várias metodologias de Machine Learning, sendo as principais: Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado e Aprendizado por Reforço. No Aprendizado Supervisionado, o algoritmo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, dados que já possuem uma classificação ou resposta conhecida. O objetivo é que o algoritmo aprenda a associar as entradas aos resultados corretos, para que possa prever a resposta correta para novos dados. No Aprendizado Não Supervisionado, o algoritmo é treinado com um conjunto de dados não rotulados, ou seja, dados que não possuem uma classificação ou resposta conhecida. O objetivo é que o algoritmo encontre padrões e estruturas nos dados, permitindo que os dados sejam agrupados ou classificados de forma mais eficiente. No Aprendizado por Reforço, o algoritmo é treinado através de tentativa e erro, recebendo feedback positivo ou negativo com base nas ações que toma. O objetivo é que o algoritmo aprenda a tomar as melhores decisões em um ambiente dinâmico e em constante mudança. Em resumo, o Machine Learning é uma ferramenta poderosa que permite que as organizações analisem grandes conjuntos de dados e tomem decisões mais informadas e precisas. As metodologias de Machine Learning permitem que os algoritmos aprendam a partir de dados rotulados ou não rotulados, ou através de tentativa e erro, permitindo que as organizações escolham a melhor abordagem para seus dados e objetivos.