Por Ricardo Recchi*
Embora o tema Inteligência Artificial não seja novo, houve uma explosão desta frente nos últimos anos. Isso se deve, sobretudo, às melhorias na utilização da rede neural a partir de novas técnicas computacionais adotadas no Machine Learning, como o Deep Learning, que promove o aprendizado estruturado, incluindo fala, identificação de imagem e previsões. [read more=”Continuar lendo…” less=”Menos”]
Somado a esse cenário, tivemos o aumento do poder computacional das CPUs (Central Processing Unit) e GPUs (Graphics Processing Unit) e a redução dos custos associados, que ajudam a viabilizar as aplicações de Inteligência Artificial.
Como resultado dessa evolução estruturada, surgiram ferramentas que auxiliam no desenvolvimento de aplicativos voltados ao aprendizado de máquinas, assim como surgiram novas frentes de serviços que tornam possível usar essa tecnologia com muita facilidade.
Entre as vantagens que encontramos nesses sistemas, há uma série de problemas que a Inteligência Artificial e o Machine Learning podem resolver juntas. Reunindo uma série de informações, os dados são inseridos nos programas de aprendizagem, ou Machine Learning.
Após aprender sobre os dados ou imagens inseridas, o programa entra no modo de operação utilizando a rede neural, ou seja, a Inteligência Artificial treinada anteriormente, que se soma aos dados transacionais e aos algoritmos.
É aí que entram os provedores de tecnologia, que têm soluções como serviço para atender esses processos e trazem a facilidade para resolver problemas do dia a dia. Entenda como a Inteligência Artificial somada ao Machine Learning podem resolver tarefas, como:
– Detecção e tradução de idioma, ou seja, a partir de um texto é possível saber em qual idioma está escrito e obter a tradução para a língua que desejar, assim como analisar o seu sentimento, tais como raiva, alegria etc. Isso permite, por exemplo, analisar a linha do tempo do Twitter em busca de reações a um novo produto;
– Classificar e reconhecer imagens a partir daquilo que é visto nela, reconhecendo pessoas e, ou, objetos, identificando-os em alguns casos;
– Reconhecimento de texto em imagens como, por exemplo, cartazes em uma rota;
– Transcrição de áudio a partir de uma gravação em que uma ou mais pessoas são ouvidas, realizando a conversão da conversa em texto;
– Conversão de texto em voz, produzindo um arquivo de áudio no qual uma voz é ouvida, recitando o texto original.
O número de problemas que podem ser resolvidos usando as duas tecnologias juntas está aumentando, assim como a precisão obtida por essas soluções. Consequentemente, há um aumento no número de serviços que incorporam soluções já empacotadas para os diversos tipos de problemas, tirando das empresas a necessidade de treinar modelos ou de se preocuparem com os algoritmos ou a arquitetura das redes neurais a serem usadas, o que permite sanar facilmente alguns dos seus problemas de negócio.
A evolução da Indústria 4.0 está ai. Basta utilizá-la!
* Ricardo Recchi é country manager da Genexus no Brasil, desenvolvedora global de produtos para software baseados em Inteligência Artificial.
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