Modelos de classificação categorizam as coisas. A primeira vista, as vantagens dessa capacidade podem não ser tão claras. Mas, com poucos exemplos, seu poder fica evidente. Sistemas de classificação podem ser usados para classificar e-mails em spam ou não spam, ou identificar quais e-mails são urgentes e precisam de uma resposta imediata. A classificação também pode ser usada para desenvolver sistemas de recomendações e sugerir produtos para os clientes do seu site. Modelos de classificação podem auxiliar na tomada de decisão sobre empréstimos, diagnósticos, linhas de tratamentos, estratégias de investimentos e muito mais.

Modelos de regressão podem ser treinados para prever valores futuros com base em dados históricos. Por exemplo, eles podem ser usados para prever variações de preços, juros ou rotatividade de clientes. Eles também podem ser usados para prever variações nos padrões de consumo de seus clientes e auxiliar na decisão das melhores épocas para oferecer descontos e promoções.

Esses exemplos são apenas algumas possibilidades. As aplicações de machine learning são infinitas. Para aplicá-las, o mais fundamental é possuir dados para treinamento de um modelo, criatividade para desenhar um pipeline adequado para o seu caso e a capacidade técnica para executá-la.