Como Algoritimos de Machine Learning podem ser trabalhados com Modelos de Otimização
É importante entender que tanto Machine Learning quanto Otimização e IA Generativa são ferramentas que podem ser agrupadas de forma estratégica para gerar ganhos relevantes para empresas e profissionais. As ferramentas não competem entre si mas quando agrupadas podem gerar ganhos expressivos de produtividade e resultados.
Wellington Nascimento
1/1/20251 min read
Um primeiro ponto a destacar aqui é o entendimento de que as 3 ferramentas não competem entre si. Cada uma das ferramentas tem um papel e uma não pode substituir a outra em plenitude.
Um profissional pode usar a IA para prever a chegada de passageiros de aviões em dado aeroporto num dado período de ano e isso será feito usando uma base histórica e um bom algoritmo de Machine Learning.
Tendo os parâmetros previstos quanto a chegada de aeronaves e passageiros, pode-se utilizar tais dados gerados pelo algoritmo de Machine Learning, para que a partir dos mesmos e de outras referências disponíveis seja desenvolvido e aplicado um modelo de otimização de forma a garantir recursos ótimos em tal aeroporto, evitando gastos maiores do que o devido, desperdício de recursos e falta ou excesso de mão-de-obra.
Obtidos os parâmetros ótimos, chegamos a fase onde entra em ação o poder da IA Generativa com os agentes de IA para nos auxiliarem a desenvolver procedimentos, formas de operar que permitam maximizar a performance e garantia da obtenção dos resultados do modelo de otimização pretendidos e alinhamento de todas as áreas, times de trabalho e atendimento ao que foi estabelecido.
Assim, o que se pode perceber é que as 3 ferramentas se agrupadas da forma correta, conforme o exemplo acima indicado podem de forma efetiva e conforme já mencionado, potencializar os resultados esperados, aumentar produtividade e reduzir drasticamente os desperdícios de recursos.
Este espaço pretende agrupar o uso de tais técnicas seja por meio de materiais aqui disponíveis, cursos a serem disponibilizados aos interessados, de forma a demonstrar como o uso de cada parcela se dá e como é possível agrupar as 3 ferramentas a partir do uso de linguagens de programação como Python e R de forma simples e prática.
