Machine Learning para evitar cyberbullying, cyber-attacks e informações falsas nas redes sociais

As redes sociais mantem, literalmente, o mundo conectado, facilitando a comunicação entre as pessoas de forma rápida e abrangente. Infelizmente, também pode ser utilizado para ferir a reputação de pessoas (cyberbullying), disseminar rapidamente informações falsas e são portas de entrada para ataques cibernéticos (cyber-attacks). Uma pesquisa publicada na Nature Human Behaviour, “Limited individual attention and online virality of low-quality information”, mostra que as pessoas ficam vulneráveis com o excesso de informação que recebem nas redes sociais e acabam não conseguindo distinguir entre informações verdadeiras e falsas. Por esta razão, as informações falsas são viralizadas nas redes sociais. Continue lendo “Machine Learning para evitar cyberbullying, cyber-attacks e informações falsas nas redes sociais”

Aplicações de Machine Learning serão o contato inicial com os clientes

Em pouco tempo os consumidores começarão sua interação com as empresas através de soluções de Machine Learning. Isto já acontece com alguns serviços de relacionamento com bancos e companhias telefônicas (acho que o nome deveria ser provedores de Internet móvel). Estamos entrando no mundo dos Chatbots, assistentes digitais que estabelecem conversas via Chat entre os clientes e robôs. O Amazon Echo, assistente digital de conversação usando o software de inteligência artificial Alexa, já tem mais de três milhões de usuários. Isto sem falar do Siri da Apple, Cortana da Microsoft, Watson da IBM e Google Assistant, presentes nos smartphones e computadores. Ou seja, as máquinas inteligentes serão nossos representantes no futuro. Será que as empresas estão dando a devida atenção para isto? Continue lendo “Aplicações de Machine Learning serão o contato inicial com os clientes”

Revolução nas tomadas de decisão com Machine Learning

As tomadas de decisão podem seguir regras pré-definidas e resultados esperados ou tomadas a partir da intuição das pessoas. A primeira é planejada e testada, a segunda é utiliza nossa intuição a partir de um conjunto dados e experiência. Quanto maior o número de dados, maior será a qualidade das tomadas de decisão. Se questionarmos um motorista de táxi (ou Uber) qual o melhor trajeto para um determinado destino, provavelmente, ele usará o Waze para responder à pergunta, mesmo ele conhecendo várias alternativas. O fato é que ele não tem as informações em tempo real sobre os congestionamentos, acidentes, carros quebrados, blitz da polícia e outros dados, coletadas pelo Waze a partir de informações voluntárias dos motoristas. Ou seja, a qualidade da tomada de decisão depende dos dados que temos no momento. Continue lendo “Revolução nas tomadas de decisão com Machine Learning”