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Um dos pilares da Inteligência Artificial é a sua relação com os dados. A conexão entre dados e Inteligência Artificial permite entender perfeitamente como os modelos inteligentes funcionam e operam. Assim, as empresas conseguem saber como aplicar essa tecnologia para melhorias consideráveis.
Neste conteúdo, a ideia é falar um pouco sobre como esses conceitos estão próximos e tentar desenvolver as tendências na conexão entre dados e IA.
Confira!
Relação entre dados e Inteligência Artificial
Os dados são a base de um modelo de IA. São eles que fundamentam o aprendizado e o treinamento.
Todo treinamento deve começar com uma base de dados, de preferência uma que não seja muito grande, para melhorar a precisão. Os dados devem estar limpos; caso não estejam, é preciso uma etapa anterior de processamento de limpeza.
A partir desses dados, os algoritmos devem tentar entender padrões e correlações para saber como se estruturam. Então, em uma situação comum, o modelo sabe solucionar desafios de forma autônoma, pois já aprendeu com os dados.
A qualidade dos dados que passamos como treinamento define a qualidade do modelo. Se os dados refletem, por exemplo, uma amostra pouco significativa do cenário que queremos analisar, a tendência é que o modelo seja falho na maioria dos casos.
Hoje, é comum que os modelos de IA precisem naturalmente ser realimentados, pois os dados constantemente são atualizados. Tudo muda em tempo de internet, e os dados devem ser constantemente revisados.
Nesse sentido, muitas empresas usam como solução uma ferramenta de automação de treinamento de IA. Isso ajuda a garantir que esse processo de alimentação e treinamento seja também aperfeiçoado constantemente.
Esse fator só ressalta o quanto é importante pensar nos dados. Eles são o pilar. Sempre que pensamos em ramificações ou em possibilidades de avanço, temos que recorrer aos dados para compreender como isso pode ser feito.
Principais tendências para dados e IA nos negócios
Vamos seguir. Nesta seção, a ideia é falar um pouco sobre as tendências na relação de dados e IA.
1. Machine Learning e Deep Learning
Primeiro, vamos começar com a subárea mais relevante da Inteligência Artificial, o machine learning. Trata-se da área de aprendizado de máquina, em que o foco é analisar e processar dados para entender padrões e fazer predições.
O machine learning deve continuar crescendo, na medida em que se entende melhor como gerenciar os dados, a qualidade deles, o ciclo de vida etc.
Por outro lado, vemos também o boom do chamado Deep learning, uma subárea do Machine Learning que foca em problemas mais complexos. Ele aplica uma simulação dos neurônios humanos, com as redes neurais.
A ideia é especializar ainda mais o aprendizado com várias camadas especialistas, de modo a solucionar problemas mais intrincados e maiores. Nesse sentido, há a necessidade de ainda mais dados e de maior poder de processamento.
2. BI Self-Service
Para falar desse ponto, precisamos desenvolver o Business Intelligence. Trata-se de uma solução de análise de dados, com coleta, processamento e monitoramento.
É uma suíte que busca os dados nas fontes e transforma-os em insights, em forma de gráficos, relatórios e dashboards completos.
Pois bem, a tendência é justamente o BI Self-Service, em que as análises de IA embutidas se tornam simples de fazer por qualquer pessoa.
Ou seja, pessoas não técnicas, sem conhecimento profundo sobre dados, conseguem realizar suas análises, entender os dados e usá-los para a tomada de decisão.
3. Análise de sentimentos
Outra aplicação importante é a análise de sentimentos. Ela consiste em tentar entender os dados para identificar sentimentos em um texto ou documento. Assim, é possível interagir em uma conversa, por exemplo, ou ser capaz de prever o sentimento de uma população.
Novamente, os dados são importantes. Eles são a base para uma análise mais inteligente, que capta melhor os sentimentos e as emoções e consegue oferecer respostas otimizadas e personalizadas.
4. Reconhecimento de voz
Outra aplicação importante dentro dessa relação de dados e IA é o reconhecimento de voz. Inclusive, é possível usar os avanços da análise de sentimento e do processamento de linguagem natural, bem como o Deep Learning.
O reconhecimento de voz depende muito de dados em boa qualidade, pois é uma aplicação ainda mais complexa do que as aplicações típicas de IA.
5. Metaverso
O metaverso é um novo universo que consiste em um mix de realidades aumentada e virtual para gerar uma simulação perfeita e consistente. Nesse sentido, os dados e a IA estão intrinsecamente relacionados, fornecendo uma base teórica e prática para esse conceito.
Nesse novo mundo, há uma malha de tecnologias e inovações que cooperam para gerar uma simulação mais precisa e imersiva.
6. Detecção de fraudes
Outra aplicação importante é a detecção de fraudes. A IA tem evoluído bastante com a ajuda dos dados nesse sentido, permitindo um monitoramento ainda mais preciso e otimizado.
Nesse sentido, percebemos que os modelos são capazes de detectar padrões e identificar tendências com maior profundidade, de modo a evitar riscos logo no início.
Se a empresa dispõe de dados com ataques já existentes e informações precisas sobre esses riscos, ela pode entender melhor como utilizá-los e saber como garantir a segurança e a proteção.
Como as tendências podem ser implementadas dentro das empresas
Para implantar essas tecnologias, é preciso ter em mente a necessidade de qualidade e segurança. A gestão dos dados é muito importante, visto que as organizações precisam priorizar a clareza e a transparência.
Também é importante estruturar o próprio setor, pensando em como sustentar essas inovações de forma ampla e abrangente. O setor de TI deve estar bem-organizado, com as tecnologias maduras e perfeitamente governadas e gerenciadas.
A relação de dados e Inteligência Artificial gera uma série de ramificações interessantes e lucrativas para as empresas. Com essas tecnologias, é viável reduzir custos, aumentar a produtividade, otimizar a inovação, estimular o crescimento constante e reduzir os erros.
Falamos da interconexão entre machine learning, reconhecimento de voz, metaverso, detecção de fraudes e BI Self-Service. Mas muitos outros conceitos e inovações podem ser mencionados nessa área. Nesse sentido, é importante continuar conectado e entender melhor essa questão.
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