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Ao ouvir as pessoas falarem sobre Inteligência Artificial (IA) hoje, você pode ter a impressão de que é um fenômeno novo. Embora existam pessoas que elogiam a IA por facilitar a execução de alguns trabalhos anteriormente impossíveis, há outros que culpam a tecnologia pela perda de empregos e privacidade. Além disso, há pessoas que levantam questões éticas sobre a estreita relação entre máquinas e seres humanos.
A IA não é um fenômeno novo. Talvez a única razão pela qual se fala tanto sobre IA hoje seja por causa da ampla disponibilidade e uso de supercomputadores. Já em meados do século 20, o conceito de substituir humanos por máquinas para realizar determinadas tarefas já estava bem desenvolvido. Embora os computadores disponíveis na época fossem limitados em capacidade e também muito caros, os avanços tecnológicos nos deram computadores de melhor desempenho e acessíveis.
Hoje, é impossível imaginar uma indústria que não utilize alguma forma de IA. Vivendo na era do “big data”, pense nas enormes quantidades de informações que podemos coletar agora e imagine como poderíamos processá-las sem o uso de máquinas. No futuro, podemos apenas esperar que o uso de máquinas inteligentes se torne mais difundido e, dependendo do setor em que você trabalha, você precisará identificar o modelo de IA adequado às suas necessidades. Antes de discutir os diferentes tipos de modelos de IA que você precisa conhecer hoje, vamos primeiro descobrir o que é um modelo de IA.
O que é um modelo de IA?
Um modelo de IA é um software programa treinado para executar tarefas específicas. O programa de software geralmente é treinado usando dados específicos para reconhecer certos padrões e usa essas informações para executar a tarefa em questão. Os modelos de IA são usados para resolver problemas e usam algoritmos predefinidos para aprender e raciocinar a partir dos dados disponíveis para produzir os resultados desejados. A modelagem de IA ajuda na tomada de decisões, produzindo resultados tão bons quanto os produzidos por seres humanos.
Hoje, você encontrará modelos de IA usados em quase todos os setores. A complexidade do modelo de IA usado em um determinado cenário varia de acordo com a complexidade da tarefa. A IA agora é usada para tarefas como reconhecimento facial, assistência por voz, compras personalizadas, redação, prevenção de fraudes e gerenciamento de recursos humanos, entre muitas outras.
AI é especialmente útil para visualização de análise de big data e pode ser usado para extrair previsões estratégicas para negócios, finanças, internet das coisas.
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Os diferentes modelos de IA que você precisa entender hoje
Os modelos de IA usados hoje diferem dependendo das tarefas necessárias atuar. Como os modelos de IA usam algoritmos para entender as entradas antes de produzir uma saída, é possível que os desenvolvedores de IA usem vários algoritmos ao mesmo tempo.
Os modelos de IA diferem dependendo de como são criados. Os desenvolvedores de IA podem usar vários métodos de criação, incluindo aprendizado supervisionado, aprendizado semissupervisionado e aprendizado não supervisionado. Abaixo estão os modelos de IA mais comuns em uso atualmente.
#1. Regressão linear
A regressão linear é o modelo de IA amplamente utilizado em estatísticas. O modelo usa dados conhecidos para prever o valor de dados desconhecidos. Ao criar equações lineares, os desenvolvedores podem prever com precisão o valor de variáveis desconhecidas usando a variável conhecida ou independente.
Nos negócios, a regressão linear é amplamente usada para fornecer insights inteligentes. Ao usar dados disponíveis (conhecidos), a empresa pode prever tendências futuras para ajudá-la a tomar decisões cruciais. A regressão linear é o modelo de IA que você encontrará amplamente utilizado por bancos, seguradoras, cientistas ambientais e até mesmo indivíduos que desejam descobrir o que os dados disponíveis predizem sobre as mudanças no futuro. A regressão linear se enquadra nos modelos de IA de aprendizado supervisionado.
#2. Regressão logística
A regressão logística está intimamente relacionada à regressão linear e também se enquadra nos modelos de aprendizado supervisionado. É usado para calcular os valores ou probabilidades de equações binárias. Uma equação binária tem uma resposta “sim” ou “não”.
Se, por exemplo, você deseja descobrir se uma pessoa tem probabilidade de sofrer de doença cardíaca, você pode usar a regressão logística, pois existem apenas duas possibilidades – sim ou não. Para determinar se a pessoa que você está analisando é um possível candidato a doença cardíaca, você pode observar fatores como idade, nacionalidade, estilo de vida (ele fuma e bebe? etc.) Esses fatores são variáveis independentes e ajudarão a prever o resultado ou variável dependente.
Além do setor de saúde (como em nosso exemplo acima), a regressão logística também é amplamente usada em marketing. As empresas de comércio eletrônico consideram útil prever a probabilidade de capturar um público-alvo-o público gostará da nossa coleção de verão? Devemos comercializar para as pessoas no país X?
#3. Redes neurais profundas
Para entender as redes neurais profundas, seria bom primeiro explicar o que é uma rede neural. O termo rede neural refere-se à tecnologia desenvolvida para simular as atividades do cérebro humano. O cérebro humano é complexo e possui várias camadas de conexões neurais. Uma rede neural profunda refere-se a uma rede com várias redes neurais e é, portanto, de complexidade considerável.
Como as redes neurais profundas devem funcionar em pé de igualdade com o cérebro humano, elas são capazes de processar dados em as formas mais complexas. Com redes neurais profundas, você não lida apenas com protocolos simples de entrada e saída, mas também lida com dados não estruturados e não rotulados. As camadas em uma rede neural profunda têm funções específicas, mas todas devem funcionar em conjunto para fornecer resultados.
Assim como os cérebros humanos diferem, as redes neurais profundas também diferem. Uma rede com mais camadas é mais profunda (e melhor) do que uma com menos camadas. Devido à sua complexidade e semelhança com o cérebro humano, as redes neurais profundas foram aplicadas em situações em que podem substituir o trabalho humano sem comprometer o desempenho.
Várias indústrias descobriram que o uso de redes neurais profundas é benéfico. As agências governamentais usam essa tecnologia para capturar criminosos usando recursos de reconhecimento facial. Hoje, você encontrará até robôs que entendem comandos de voz humanos ou conversam com humanos. Graças ao uso de redes neurais profundas, estamos caminhando para um futuro em que os caças não serão tripulados e os veículos não exigirão motoristas.
#4. Árvores de decisão
Árvores de decisão são comumente usadas para resolver problemas de classificação e regressão.
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Fazendo parte dos algoritmos de aprendizado supervisionado, o modelo AI de árvores de decisão é amplamente usado para resolver problemas de classificação e regressão. O modelo de árvores de decisão é bastante direto e depende de dados usados para tomar decisões passadas. As árvores de decisão receberam esse nome devido à maneira como são organizadas hierarquicamente. Seguindo a estrutura de uma árvore, uma árvore de decisão terá uma raiz, ramos, nós internos e folhas.
O nó raiz é o início de uma árvore de decisão que tem ramos de saída. As ramificações de saída contêm nós internos (também conhecidos como nós de decisão). Dependendo dos dados disponíveis nos nós internos, todos os resultados possíveis são entregues nas notas das folhas e, portanto, serão usados para tomar decisões.
Embora as árvores de decisão simples sejam fáceis de gerenciar, algumas árvores se tornam tão grandes que eles podem se tornar incontroláveis ou complexos demais para serem interpretados. A complexidade aumenta com o crescimento do tamanho da árvore e, como acontece na vida real, deve chegar o momento em que a árvore será podada.
Árvores de decisão são usadas por empresas de diferentes setores como auxílio na tomada de decisões. Como eles comparam todas as possíveis consequências de uma decisão, eles ajudam as empresas a escolher o melhor curso de ação.
#5. Floresta Aleatória
Seguindo a ideia de árvores de decisão está o modelo de IA de floresta aleatória. Se sua organização está usando uma única árvore para tomar decisões, você não acha que seria melhor servida por uma floresta aleatória de árvores?
Um dos problemas aos quais as árvores de decisão são propensas é o viés. Ao usar uma floresta aleatória de árvores, você chegará a melhores decisões, especialmente quando as árvores não estiverem correlacionadas. Enquanto você confia em cada árvore para tomar a melhor decisão, quando você tem uma floresta de árvores tomando decisões independentes, você terá se beneficiado de muitas opiniões imparciais.
Para fazer o melhor uso das florestas aleatórias, a floresta é treinado através de um processo conhecido como bagging. Por meio desse processo, o modelo de IA de floresta aleatória obtém a média da saída de várias árvores de decisão e, a partir dessa média, você pode ver a decisão mais popular. O nível de precisão aumenta proporcionalmente ao número de árvores em uma floresta. Quando você usa florestas aleatórias, basicamente usa vários classificadores para encontrar a melhor solução para um problema complexo.
As florestas aleatórias são usadas em muitos setores, incluindo comércio eletrônico, finanças e saúde. Em finanças, por exemplo, os gerentes de crédito usam árvores aleatórias para avaliar os clientes e decidir se devem ou não dar crédito.
#6. Naïve Bayes
Naïve Bayes é um modelo de IA que opera com base na suposição de que as entradas iniciais em um algoritmo não têm relação. O modelo é baseado no Teorema de Bayes para cálculo de probabilidades condicionais. O modelo Naïve Bayes assume que cada entrada faz uma contribuição igual e independente para um resultado, daí o uso da palavra ingênuo. Comparado a outros modelos, o Naïve Bayes é fácil de aprender e implementar, mas oferece excelentes resultados. Além disso, esse modelo de IA ocupa muito pouco espaço de armazenamento. Naïve Bayes é amplamente usado para filtragem de spam e classificação de documentos, entre outros usos.
#7. K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor (KNN) pertence à família de modelos de IA supervisionados e geralmente é escolhido porque é fácil de implementar e é capaz de lidar com grandes quantidades de dados de treinamento.
O nome KNN deriva da forma como classifica os dados. Depois que os dados iniciais forem inseridos, todos os dados subsequentes serão classificados com base em sua semelhança com os dados existentes, daí o termo “vizinho mais próximo”. O KNN pode ser usado para regressão, mas é mais amplamente usado na classificação devido à forma como os dados de entrada são armazenados. Esse modelo de IA é usado por vários setores, incluindo estabelecimentos de saúde, instituições financeiras e aplicativos de processamento de dados.
#8. Análise Discriminante Linear
A Análise Discriminante Linear (LDA) também pertence à classe de modelos supervisionados de IA e é usada principalmente para fins de classificação. Esse modelo de IA é usado para encontrar o melhor discriminante linear, ou separador, entre duas classes de dados. Você começa ensinando ao algoritmo a função discriminante linear e, uma vez que essa função seja aprendida, ela será usada para prever a classificação dos dados subsequentes.
A maioria dos usuários do LDA gosta dele por sua capacidade de lidar com grandes quantidades de dados e também pela sua flexibilidade e precisão. Para ajudar a produzir os resultados mais precisos, o LDA geralmente se concentra nos recursos mais importantes dos dados. O LDA também é usado para redução de dimensionalidade – quando apresentado a conjuntos de dados com recursos quase semelhantes, o algoritmo trabalhará para reduzir esses recursos e destacar os mais cruciais. Este modelo de IA é usado em uma variedade de setores onde a precisão é crítica. É usado para reconhecimento facial e também ajuda na classificação de e-mails.
Conclusão
A IA veio para ficar e seu uso só aumentará no futuro. Qualquer que seja o negócio em que você esteja envolvido, deixar de investir em um ou vários modelos de IA só pode ser um desserviço para o seu negócio. Embora os modelos de IA funcionem de maneira diferente, eles são ativos inevitáveis no ambiente de negócios moderno (e futuro). Quando você deseja monitorar sua força de trabalho ou realizar pesquisas de histórico sobre novos funcionários, investir em IA pode economizar dinheiro e ajudar a evitar litígios. A IA também ajudará a melhorar a velocidade das operações de negócios, melhorar as relações com os clientes, reduzir o número de erros cometidos por erros humanos inevitáveis e ajudar a gerenciar e reter talentos. Em poucas palavras, a IA deve ser considerada um investimento comercial, e não um custo, e seus benefícios a longo prazo superam em muito os custos iniciais de desembolso de capital.
Os 8 modelos diferentes de IA que você precisa entender hoje Perguntas frequentes (frequentemente Perguntas feitas)
O que é um modelo de IA?
Um modelo de IA é uma estrutura matemática ou estrutura algorítmica usada em aprendizado de máquina e inteligência artificial que permite aos computadores para aprender com os dados e fazer previsões ou decisões. Um modelo de IA é projetado para imitar a inteligência humana, processando informações e identificando padrões ou relacionamentos nos dados. Isso pode ser feito usando uma variedade de técnicas, incluindo métodos estatísticos, redes neurais, árvores de decisão e máquinas de vetores de suporte. A precisão e a eficácia de um modelo de IA dependem da qualidade e quantidade dos dados de treinamento, bem como da complexidade do próprio modelo.
Por que os modelos de IA são importantes?
Os modelos de IA são importantes porque permitem que as máquinas aprendam e tomem decisões com base em dados, sem serem explicitamente programadas para isso. Esta capacidade tem uma ampla gama de aplicações e benefícios em vários setores e domínios. Os modelos de IA podem ser usados para resolver uma ampla gama de problemas em vários campos, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, análise preditiva, robótica e sistemas autônomos.
Os modelos de IA também podem ajudar a melhorar a precisão e eficácia da tomada de decisão, permitindo que as máquinas processem e analisem grandes quantidades de dados com mais rapidez e precisão do que os humanos. Isso pode ser particularmente útil em domínios como finanças, saúde e transporte, onde tomar a decisão certa com rapidez e precisão pode ter um impacto significativo nos resultados.
Qual é o valor da IA para as empresas ?
A IA é uma ferramenta valiosa para empresas em vários setores e domínios, oferecendo inúmeros benefícios que podem ajudar as empresas a otimizar suas operações e obter uma vantagem competitiva. Ao automatizar tarefas rotineiras, melhorar a tomada de decisões, aprimorar a experiência do cliente, aumentar a eficiência operacional, reduzir riscos e impulsionar a inovação, a IA tem o potencial de transformar a maneira como as empresas operam e interagem com seus clientes. À medida que o campo da IA continua a evoluir e avançar, as empresas que utilizam a IA de forma eficaz estarão bem posicionadas para ter sucesso em um cenário de negócios em rápida mudança.
Qual é a diferença entre IA e ML?
Inteligência Artificial (IA) é o amplo campo da ciência e engenharia da computação que lida com a criação de máquinas que podem simular a inteligência e o comportamento humano. A IA abrange uma ampla gama de técnicas, incluindo aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão computacional, robótica e muito mais. Por outro lado, o aprendizado de máquina (ML) é um subconjunto de IA que se concentra na criação de algoritmos e modelos que permitem que os computadores aprendam com os dados e façam previsões ou decisões sem serem explicitamente programados.
O que é o futuro da IA?
O futuro da IA é promissor e cheio de possibilidades. A tecnologia de IA continuará avançando, resultando em maior automação de várias tarefas, levando a maior eficiência e produtividade em setores como manufatura, logística e atendimento ao cliente. Os algoritmos de IA também ajudarão a melhorar a tomada de decisões em áreas como finanças, saúde e direito, fornecendo insights e recomendações com base em grandes quantidades de dados. Além disso, a IA desempenhará um papel crucial no desenvolvimento de robôs cada vez mais sofisticados, capazes de realizar tarefas complexas, como interagir com humanos em ambientes sociais, realizar cirurgias e explorar o espaço. Além disso, a IA pode fornecer uma experiência mais personalizada ao analisar dados sobre preferências e comportamentos individuais em áreas como marketing, entretenimento e educação.
No geral, o futuro da IA apresentará oportunidades e desafios, e será caberá aos humanos garantir que a IA seja usada de maneira responsável e ética.