Conversational analytics transforma trabalho com machine learning
São Paulo — InkDesign News — O uso de machine learning e deep learning está se tornando cada vez mais relevante no campo da análise de dados, com o surgimento de novas metodologias que prometem transformar a forma como os profissionais de dados extraem insights.
Arquitetura de modelo
Modelos de análise conversacional estão emergindo como uma solução central na evolução das ferramentas de BI. Eles operam em todas as etapas da análise, permitindo que os usuários façam perguntas, entendam o contexto e recebam recomendações. A arquitetura desse modelo inclui cinco componentes principais: Descritivo, Diagnóstico, Predictivo, Prescritivo e Conversacional, que conecta todos esses elementos.
“A análise conversacional opera em todas as etapas da análise, permitindo que os usuários façam perguntas, entendam o contexto e recebam recomendações.”
(“Conversational analytics operates across all stages of analytics, allowing users to ask questions, understand context, and receive recommendations.”)— Autor, Artigo Original
Treinamento e otimização
A implementação de sistemas de recomendação se torna uma característica intrínseca na análise conversacional. O treinamento deve ser colaborativo entre equipes, garantindo que as saídas dos modelos estejam alinhadas com o contexto de negócios. As recomendações precisam Ser discutidas com especialistas do setor para integrar fatores como mudanças populacionais e ações de marketing.
“O profissional de dados deverá colaborar com especialistas para entender que tipo de contexto de negócios deve informar a próxima recomendação.”
(“The data professional will partner with subject matter experts to understand what type of business context should inform the recommended next step.”)— Autor, Artigo Original
Resultados e métricas
À medida que as organizações transitam para uma abordagem baseada em IA, os profissionais de dados devem focar em fornecer análises com precisão e clareza. A necessidade de infraestrutura para monitorar a saída e a precisão da IA se torna imperativa, trazendo à tona a importância de documentação clara sobre métricas e definições.
“A equipe de dados precisará construir infraestrutura para monitorar a saída e a precisão da IA gerativa.”
(“The data team will need to build infrastructure to monitor the output and accuracy of generative AI.”)— Autor, Artigo Original
A integração de machine learning e ferramentas de análise conversacional promete transformar a dinâmica de como insights são gerados, permitindo que a análise de dados seja mais acessível e eficaz. O futuro será moldado por um esforço contínuo em otimizar essas tecnologias e integrá-las de forma coesa em ambientes de negócios.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
