O imenso volume de dados a serem codificados e a complexidade dessa tarefa fazem com que seja quase impraticável que o trabalho seja executado por seres humanos. Além disso, os profissionais dedicados a analisar os dados — matemáticos, estatísticos, programadores —, embora altamente preparados e capacitados em suas áreas de interesse, nem sempre têm as habilidades ou a experiência necessária para resolver os problemas no mundo real dos negócios.
Com o machine learning, analistas são capazes de reunir milhares — e até milhões — de dados coletados em múltiplas fontes e processá-los a fim de transformá-los em modelos preditivos altamente precisos que possibilitam às empresas reduzir custos, aumentar a produtividade e otimizar as operações. E mais: a construção dos modelos preditivos demora uma fração do tempo em relação aos métodos tradicionais.
Com os algoritmos e um grande volume de dados (big data), o machine learning estabelece padrões e cria conexões entre os dados de modo que seja possível a execução de uma tarefa sem qualquer interferência humana. Tais algoritmos utilizam análises estatísticas para desenvolver modelos preditivos com chance mínima de erros.
Total gerado por Machine Learning até o momento, segundo a Venture Scanner
Taxa de crescimento (Compound Annual Growth Rate - CAGR) das patentes de Machine Learning entre 2013 e 2017, de acordo com a Forbes
Crescimento dos gastos com Inteligência Artificial e Machine Learning de 2017 para 2021, segundo a IDC
