O que a IA pode fazer por mim?
A IA possui uma capacidade notável de automatizar tarefas que anteriormente exigiam atenção humana e pode até enfrentar desafios que vão além das capacidades humanas. Vários campos estão colhendo os benefícios da IA, incluindo:
- Cuidados de saúde: a IA está a ajudar as práticas médicas, melhorando a precisão do diagnóstico, auxiliando no planeamento do tratamento e facilitando a descoberta de medicamentos.
- Finanças: a IA desempenha um papel crucial na deteção de fraudes, na gestão de riscos e na análise de investimentos no setor financeiro.
- Fabricação: a IA otimiza os processos de produção e reduz defeitos analisando dados e identificando padrões para aumentar a eficiência geral.
- Varejo e comércio eletrônico: a IA está potencializando recomendações personalizadas para clientes, oferecendo chatbots para melhorar o atendimento ao cliente.
- Transportes: a IA está a transformar a indústria dos transportes, ajudando na navegação e sendo uma parte fundamental do desenvolvimento de veículos autónomos.
Como você pode ver, a gama de aplicações é vasta. Então, vamos apenas escolher alguns exemplos que podem valer a pena mencionar porque abordam tarefas extremamente difíceis que antes eram exclusivamente humanas (visão e linguagem) ou têm um impacto potencial na saúde humana (pesquisa sobre o câncer) ou tornam a vida “mais fácil”. e mais personalizado para necessidades individuais (sistemas de recomendação)
Agora, vamos nos aprofundar em alguns desses exemplos do mundo real.
Rotular um raio-x como canceroso ou não
O aprendizado de máquina fez avanços significativos no campo do diagnóstico médico, especialmente na detecção de tumores cancerígenos a partir de imagens médicas, como raios-X. Tradicionalmente, a identificação de tecido canceroso em raios X exigia a experiência de um radiologista. No entanto, os investigadores estão agora a desenvolver modelos de aprendizagem automática para automatizar este processo, visando fornecer diagnósticos precisos e eficientes.
O processo para determinar se um raio X mostra sinais de câncer envolve várias etapas. Primeiramente, uma coleção de imagens de raios X é reunida e rotulada com seus respectivos diagnósticos (classes: cancerosas ou não cancerosas). Este conjunto de dados é então usado para treinar um modelo de aprendizado de máquina para distinguir entre essas classes de ponta a ponta, sem definir recursos manualmente, mas deixando o algoritmo extrair e usar aqueles que considera mais relevantes para o objetivo de classificação diferencial.
Sistema de recomendação Amazon
O sistema de recomendação da Amazon é um ótimo exemplo de como o aprendizado de máquina pode ser empregado de maneira eficaz. Este sistema foi projetado para fornecer recomendações personalizadas, aprendendo com o comportamento do cliente. Para conseguir isso, a Amazon coleta dados de diversas fontes, incluindo histórico de compras do cliente, visualizações de produtos, classificações e comentários.
Uma vez coletados os dados, diferentes modelos de Machine Learning são treinados e, uma vez treinados, esses modelos são usados ​​para gerar recomendações personalizadas para cada cliente, empregando técnicas como recomendações item a item e usuário a item.
O sistema não para de aprender, mas coletará e analisará continuamente as informações dos clientes por meio de classificações, avaliações, cliques e compras. Esse feedback serve como um recurso valioso, permitindo que os modelos melhorem à medida que mais comportamentos dos usuários são coletados.
ChatGPT é um impressionante sistema de IA criado pela OpenAI que usa aprendizado de máquina para iniciar conversas “inteligentes” com os usuários. Ele foi projetado para “entender” e responder às mensagens de bate-papo de maneira natural e útil. A tecnologia por trás do ChatGPT é construída sobre o modelo GPT-3.5, um dos modelos de linguagem mais avançados atualmente disponíveis e baseado na arquitetura de rede neural Transformer que revolucionou o campo desde o seu início.
Este sistema de IA emprega um algoritmo sofisticado de aprendizagem profunda para analisar a entrada de texto e gerar respostas relevantes e significativas. Ele foi extensivamente treinado em uma enorme quantidade de dados de texto, o que lhe permitiu compreender as complexidades e o contexto da linguagem humana.
Em resumo, a IA tem atualmente um grande número de utilizações diferentes, desde cuidados de saúde até transportes. Além disso, à medida que a tecnologia de IA se desenvolve, os diferentes usos surgem cada vez mais. Volte em um ano e este artigo poderá parecer completamente diferente.