Machine Learning para melhorar a otimização de decisões
O IBM Decision Optimization for Watson Studio ajuda equipes de ciência de dados a aumentar o poder da análise prescritiva.
A solução permite que as equipes combinem técnicas de otimização e aprendizado de máquina com gerenciamento de modelos, implementação e outros recursos de ciência de dados para desenvolver soluções ideais que melhoram a eficiência operacional.
Como o Machine Learning complementa o Decision Optimization?
Na tecnologia de Machine Learning você sabe o resultado e treina o máquina para encontrar esse resultado esperado. Uma vez que ele termina de ser treinada ela pode gerar novos insights criar predições, determinar resultados, realizar classificação ou identificar padrões.
Na otimização de problemas, em um primeiro momento não se sabe a resposta correta, porém podemos determinar se uma solução dada é boa ou não. A otimização de problemas é o seguinte passo para utilizar os insights gerados pelo Machine Learning.
O software de otimização levará em conta os dados que serão proporcionados ao modelo, como metas da empresa, as limitações e os detalhes a serem levados em consideração. E no final do processo você terá as respostas do software para as decisões a serem tomadas.