Como o Machine Learning da Google pode otimizar o trabalho da equipe de TI?

Desde a apresentação da sua nova plataforma de Machine Learning, a Google vem conquistando um número cada vez maior de usuários desse sistema. Seja para empresas ou desenvolvedores e pesquisadores autônomos, esse salto na evolução tecnológica tem trazido diversos benefícios para quem utiliza suas ferramentas.

Porém, nem todo mundo sabe do grande potencial oferecido por essa plataforma para otimização dos processos de uma equipe de TI. Por isso, mostraremos aqui de que forma o Machine Learning da Google pode ser um diferencial no desempenho de seu time. Confira!

Diminuição de encargos nos processos de TI

A utilização de Machine Learning para processos corporativos não é nenhuma novidade. Empresas que investem em tecnologia inovadora já tiram proveito dessa ferramenta há algum tempo. Entretanto, os avanços têm se mostrado tão eficientes, que uma equipe de TI que não tire proveito disso torna-se quase obsoleta.

É possível dividir o funcionamento da plataforma em duas partes. Na primeira, os desenvolvedores podem utilizar dados próprios para criação de modelos, enquanto na segunda eles usam estruturas pré-treinadas para coleta e manipulação de dados.

Isso reflete diretamente no processo de configuração da inteligência artificial utilizada pelo time de TI. Em vez de realizar uma definição de parâmetros completamente do zero, é possível utilizar estruturas predeterminadas, ganhando tempo e economizando recursos da empresa.

Redução de gastos com manutenção e identificação de problemas

Uma das principais características do Machine Learning da Google é sua alta performance no ambiente da Google Cloud Platform. Ao acessar as ferramentas desse sistema, sua equipe de TI conta com um poder muito maior de controle sobre os projetos desenvolvidos.

Isso ocorre pois o próprio Machine Learning realiza rotinas de manutenção e identificação de problemas dentro da plataforma. O resultado é uma redução de custos direta em sua empresa e otimização do tempo dos desenvolvedores, que poderão focar a aplicação de melhorias no sistema.

Otimização da criação de modelos mais sofisticados

Um time de TI eficiente deve encontrar ferramentas que potencializem sua capacidade de ação. A Google Cloud Machine Learning Engine torna muito mais fácil o treinamento de seus modelos de larga escala em desenvolvimento.

Seu funcionamento abrange um conjunto de vários cenários ao mesmo tempo, incluindo a construção de modelos de regressão mais sofisticados e até mesmo a classificação de imagens.

Vale destacar que, assim como todos os serviços da Google, o Machine Learning tem um alto grau de integração com outras plataformas, como Google Cloud Dataflow, Google Cloud Storage e Google Cloud Datalab.

Potencialização de sistemas de reconhecimento e análise

Já famosos há algum tempo, os sistemas de reconhecimento de voz, análise de imagem e de vídeo estão integrados às plataformas do Google Cloud. Isso significa que é possível realizar pesquisa, identificação e extração de metadados nos mais variados formatos, sem a necessidade de um grande investimento interno em sua empresa.

A performance desses processos ocorre de forma integrada nas APIs da Google Cloud Speech, Google Cloud Vision e Google Cloud Video Intelligence, respectivamente. O aumento na capacidade de atuação de seus modelos alcança um patamar extremamente satisfatório simplesmente por possuir o que há de mais avançado em tecnologias de inteligência artificial.

Implemente a utilização do machine learning da Google em sua equipe de TI, e os resultados positivos virão rapidamente!

Gostou do post? Então deixe seu comentário e conte-nos que ferramentas de Machine Learning você mais utiliza em sua equipe de TI!

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Jorge Oliveira

Jorge Oliveira

Jorge Oliveira é líder técnico da Qi Network. Graduado em Ciências da Computação e Sistemas Computacionais pela Universidade Nove de Julho. Especialista em Arquiteturas Cloud e web.