Vamos apontar aqui as principais diferenças entre machine learning e deep learning, para você se informar sobre estas novas soluções tecnológicas que crescem exponencialmente e pouca gente vê.

O que é machine learning?

Machine learning nada mais é do que uma forma de utilização de algoritmos para efetuar a coleta de dados e, através dessa coleta, determinar algum padrão de comportamento.

Através deste mapeamento comportamental do usuário, é possível prever algum fato que ainda irá acontecer.

Isso é extremamente relevante para traçar estratégias empresariais em diversas áreas, como segurança da informação, marketing digital, desenvolvimento de softwares, entre outros.

E o que dizem sobre a informação ser a moeda mais valiosa do mundo atual é realmente verdade. Pois se uma empresa consegue antever o que seu público deseja, as chances de ser bem-sucedida no empreendimento aumentam bastante.

O nome surgiu logo quando se iniciaram os estudos e desenvolvimento da inteligência artificial. A aprendizagem das máquinas através de algoritmos inclui algumas técnicas como programação lógica indutiva, árvore de aprendizado, redes bayesianas, agrupamento, dentre outros.

Com isso, não há mais necessidade de implementar rotinas de software, com instruções individualizadas para cada tarefa em particular.

Em vez disso, a máquina recebe uma espécie de treinamento utilizando uma enorme quantia de dados coletados e algoritmos, que fazem com que a máquina aprenda como a tarefa deva ser executada, dispensando instruções.

A área de visão computacional, sem dúvida, sofreu uma enorme evolução em razão do machine learning, ainda que seja necessário um intenso trabalho manual para que uma tarefa seja realizada.

Para que fosse possível identificar o início e o fim de um objeto, por exemplo, era necessário que alguém escrevesse classificadores como filtros detectores de extremidades de imagens para que o software reconhecesse o limite dimensional do objeto.

Em seguida era necessário haver detectores de formato, para que a máquina reconhecesse uma imagem específica de um objeto e compreendesse que em razão de seu formato octogonal e de seus dizeres, tratava-se, por exemplo de uma placa de trânsito.

A partir de classificadores desenvolvidos manualmente é que foi possível construir algoritmos que reconhecessem uma imagem de um objeto e aprendessem a informação nele contida.

O que é Deep Learning?

Inicialmente, vale dizer que deep learning é uma técnica para que se implemente o machine learning, baseada em redes neurais.

Redes neurais artificiais, por óbvio foram inspiradas nas redes neurais autênticas de nossos próprios cérebros, e compreendem nossas interconexões de informações, nossos neurônios e demais componentes.

Estas redes neurais possuem camadas discretas sem contar as conexões e direções para que dados sejam propagados. O que se distingue de nosso cérebro, onde um neurônio qualquer pode se conectar com outro até determinada distância física.

Na primeira camada do deep learning, uma imagem, por exemplo, pode ser fracionada em pedaços menores recebidos pela rede neural.

Em seguida, neurônios individuais transmitem os dados à segunda camada, que executa sua tarefa e transmite para a terceira camada, e assim sucessivamente até a saída na camada final.

Essas redes neurais, quando se tornaram gigantescas, com uma quantidade absurda de dados tornam-se ferramentas imprescindíveis às organizações empresariais.

Se retornarmos ao exemplo da placa de trânsito, a rede neural precisa ser treinada com milhares de imagens para que o algoritmo seja calibrado para reconhecer com mais exatidão do que um humano a informação de forma correta.

Essa taxa de acerto em razão do deep learning, pode identificar desde memes de redes sociais até células cancerosas no sangue de uma pessoa. Isso torna a segurança da informação, o marketing digital e outros softwares muito mais precisos.

Assim o deep learning divide um bloco de dados e informações em várias tarefas menores que podem estender todo o campo de atuação do machine learning. Seja para prever a hora em que seu bebê vai chorar, seja para dirigir um carro sozinho.

Sabemos que para protegermos as nossas contas virtuais, geralmente utilizamos senhas de acesso, cujo método é um dos mais tradicionais no contexto atual em que vivemos.

Sendo assim, entendemos que a maior parte dos processos que envolvem a segurança em nosso dia a dia, são geralmente utilizados por senhas, de forma que seja possível barrar o acesso de terceiros.

Contudo, recentemente a Microsoft anunciou que pretende retirar as senhas dos usuários a partir de 2021, substituindo-as por métodos mais modernos e seguros.

Quer saber mais sobre o assunto? Então, confira o nosso post até o final e saiba mais sobre esses novos modelos de segurança e acesso.

O papel da Microsoft no encerramento de senhas em 2021

Antes de tudo, seguindo a mesma linha de outras empresas altamente tecnológicas, a Microsoft também deseja eliminar a utilização de senhas pelos usuários ainda neste ano. Sendo assim, a empresa tem buscado inserir métodos e tecnologias alternativas para realizar a autenticação

Por esse motivo, de acordo com a própria empresa, a ideia é tornar o acesso prático e rápido, sem a necessidade de passwords, e de forma que seja uma realidade para todos os clientes em 2021. Assim, a ideia é que os processos de autenticação sejam rápidos, práticos e acessíveis para todos os usuários.

Em um comunicado realizado em seu site oficial, o vice-presidente corporativo do programa Microsoft Identify, Alex Simons, mencionou o seguinte:

Antes de tudo, sabemos que as senhas tradicionais podem ser incômodas quando são utilizadas, e além de tudo, podem oferecer riscos de segurança para organizações e utilizações de várias dimensões, tendo uma média de 1 em cada 250 contas empresariais comprometidas durante todos os meses. De acordo com a Gartner, 20 a 50% de todas as chamadas direcionadas help desk são justamente para que as senhas sejam redefinidas com palavras-passe.”

Além disso, ele ainda finaliza a questão da seguinte forma: “Nossa equipe tem trabalhado arduamente neste ano para nos juntarmos a parceiros estratégicos, e assim, fazer com que as senhas tradicionais virem algo do passado”.

Através da junção da nova UX e APIs para realizar o gerenciamento das chaves de segurança FIDO2, fazendo com que os nossos clientes consigam desenvolver ferramentas e soluções personalizadas, estamos planejando em fazer a criação de um portal de registro convergente no ano de 2021. Assim, todos os usuários irão conseguir gerenciar credenciais sem senhas através do portal my Apps, contribuindo com a segurança da informação”

Mas agora, quando a negatividade de estar associado a imagem do Presidente Trump é maior que os ganhos conseguidos através das suas postagens duvidosas, chegou a hora de banir sua conta.

As redes sociais são empresas privadas e tem o direito de buscar o lucro, entretanto, quando elas servem de plataforma política para uma sociedade inteira, as normas que se aplicam a esse sistema precisam ser mais rígidas, mas também precisam ser do conhecimento de todos.

Conclusão

Embora as senhas ainda estejam predominando em boa parte de nossas contas, podemos pensar que a sua substituição poderá solucionar diversos problemas em nosso dia a dia, especialmente em questões relacionadas à acessibilidade e segurança.

Ter meios mais eficientes de acessar nossas contas sem a necessidade de redefinição de senhas já é um avanço tecnológico eficiente.

Portanto, agora que você já está por dentro das novidades da Microsoft sobre a substituição de senhas por meios mais práticos de acesso, compartilhe esse post ou marque seus amigos nos comentários para que possam estar por dentro dessa nova tendência em um futuro bem próximo.

O atendimento ao cliente é um dos pilares essenciais de qualquer negócio. Um bom atendimento pode criar boas impressões da marca na memória coletiva, auxilia a fidelizar um cliente, cria terreno a boas recomendações e muito mais. Hoje em dia, as pessoas esperam serem atendidas em menos tempo e com informações completas, porém, o formato que é feito esse atendimento pode variar. Então, confira nossas dicas abaixo! Atendimento humanizado Vale ressaltar que, assim como tudo na vida, ambos possuem suas vantagens e desvantagens. O atendimento humanizado é aquele que o cliente fala diretamente com pessoas, seja da equipe de vendas, telemarketing ou um outro representante da empresa. Porém, não é porque a pessoa é atendida por oura que é considerado dentro do atendimento humanizado. Ser cordial e prestativo são requisitos necessários nessa categoria.

Vantagens e desvantagens do atendimento humanizado

São muitas as vantagens que podemos citar como um atendimento personalizado, preencher a necessidade de o cliente ser ouvido e se sentir mais cuidado e com isso maior facilidade em ganhar confiança. Porém, esse modelo de negócio requer um investimento maior por parte das empresas, com treinamento de equipe e um setor encarregado de cuidar das tarefas.

Atendimento por chatbot

É uma forma de atendimento que utiliza a inteligência artificial para sua estratégia, ou seja, o atendimento é feito online e por robôs. Normalmente, o próprio software vai se adaptando e readaptando a referências, perguntas e questões, possuindo uma interface bem complexa. Podem atuar em diversos canais e ganharam muitos adeptos no mercado.

Vantagens e desvantagens do atendimento por chatbots

Uma das vantagens que mais chama a atenção é que, apesar de ter uma interface complexa, o custo de investimento não é alto e a eficiência de uso já está comprovada. Porém, caso o cliente receba uma pergunta nunca feita por um cliente, provavelmente a resposta será “Desculpa, não entendi sua pergunta”. Isso acontece porque os chatbots precisam receber instruções prévias e programas. Uma das desvantagens enfrentadas por esse modelo é proporcionar um atendimento um pouco mais frio para as pessoas.

Qual a melhor escolha para seu negócio?

Antes de tudo, você precisa conhecer seu público e responder algumas perguntas específicas do seu negócio: As pessoas possuem um padrão de perguntas ou na grande maioria é personalizada? Seu público utiliza muito os meios digitais ou são pessoas que preferem um contato próximo?

O quanto de orçamento e tempo sua empresa está disposta a investir atendimento ao público?

É muito importante que você responda essas perguntas e descubra o que mais se adequa a seu público e estudar as possibilidades. Há também a oportunidade de testar um atendimento híbrido, e navegar no melhor dos dois mundos e proporcionar tanto um alívio da carga e demanda para o setor de atendimento quando o cliente opta por um atendimento rápido e recorre aos chatbots quanto ao cliente que deseja mais atenção e tem dúvidas específicas.

Agora é sua vez! Conta para gente, como você prefere ser atendido, por pessoas ou máquinas? Você ou um amigo tem alguma história que vale a pena compartilhar? Fala com a gente aqui nos comentários, marque seu amigo e vamos conversar!