Do curso: Como Usar o Aprendizado de Máquina para Agregar Valor à sua Empresa

Uso da detecção de anomalias

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Uso da detecção de anomalias

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A detecção de anomalias ajuda a identificar dados que diferem do resto e podem representar falhas, casos de fraude e comportamentos incomuns, que devem ser analisados para tomar decisões de negócios em geral. A identificação de fraudes no setor bancário é uma das tarefas em que esses modelos estão sendo mais aplicados. A transformação digital e o aumento da presença online do consumidor exigem mais medidas de segurança para as operações realizadas com cartões de crédito e débito nos serviços de venda na rede, transferências nacionais e internacionais, pagamentos por aproximação, etc. Os cibercriminosos trabalham e inovam em diferentes métodos para atingir, entre outros objetivos, o roubo de identidade. Um dos grandes desafios para as instituições financeiras é justamente identificar esse tipo de atividade fraudulenta o quanto antes. Além de zelar pela segurança e consistência das operações efetuadas, a detecção de anomalias também facilita a identificação de lavagens de dinheiro. Em relação ao cibercrime, outro grande domínio de aplicação está nos departamentos de TI. A detecção de variações e desvios em padrões cíclicos, como análise de logs e acesso a servidores, permite descobrir ingressos fraudulentos a sistemas e vazamentos de informações. Se focarmos na produção industrial, o estudo de anomalias pode ajudar a identificar quando é necessário realizar ações de manutenção em determinadas máquinas, além de melhorar os processos de controle de qualidade e otimizar as cadeias de suprimento. Por exemplo, o aprendizado de máquina pode reconhecer anomalias no tempo de inatividade e aprimorar todo o processo de produção. Também pode detectar produtos que não atendam aos padrões mínimos de qualidade. Nesse caso, os sensores e a IoT permitem lidar com grandes quantidades de fluxos de dados que alimentam esses algoritmos e encontram os valores discrepantes. Por fim, a detecção de anomalias também se aplica à área da saúde. Além de servir para a identificação precoce de doenças e o monitoramento de pacientes, ajuda a localizar novos surtos de epidemias, por exemplo.

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