A inteligência artificial (IA) aplica análise avançada e técnicas baseadas em lógica – incluindo aprendizado de máquina – para interpretar eventos, dar suporte, automatizar decisões e executar ações.
Crie o maior impacto que seus clientes já tiveram através do machine learning e do desenvolvimento de softwares de Inteligência Artificial – alimentando, assim, a automação de projetos e permitindo novos modelos de negócios. Impulsione o engajamento dos clientes através da automação de tarefas, processamento de linguagem natural (NLP) e reconhecimento de fala.
Inove com Machine Learning e Soluções de IA
Representação
como representar o conhecimento: árvores de decisão, conjuntos de regras, instâncias, modelos gráficos, redes neurais, máquinas de vetores de suporte, conjuntos de modelos e outros.
Avaliação
a maneira de avaliar os programas candidatos (hipóteses). Os exemplos incluem precisão, previsão e recuperação, erro ao quadrado, probabilidade, probabilidade posterior, custo, margem, divergência de entropia em KL e outros.
Otimização
como os programas candidatos são gerados, conhecido como processo de pesquisa – por exemplo, otimização combinatória, convexa ou restrita.
Elementos - Chave do Aprendizado de Máquina
A Inteligência Artificial, em sua essência, permite que os sistemas tomem decisões de forma independente, precisa e apoiada em dados digitais.
O que, numa visão otimista, multiplica a capacidade racional do ser humano de resolver problemas práticos, simular situações, pensar em respostas ou, de forma mais ampla, potencializa a capacidade de ser inteligente.
Qual é a importância da inteligência artificial?
A IA automatiza a aprendizagem repetitiva e a descoberta a partir dos dados.
Mas a inteligência artificial é diferente da automação robótica guiada por hardwares. Em vez de automatizar tarefas manuais, a IA realiza tarefas frequentes, volumosas e computadorizadas de modo confiável e sem fadiga. Para este tipo de automação, a interferência humana ainda é essencial na configuração do sistema e para fazer as perguntas certas.
Analisa mais dados, e em maior profundidade usando redes neurais que possuem muitas camadas escondidas. Construir um sistema de detecção de fraudes com cinco camadas escondidas era quase impossível alguns anos atrás. Tudo isso mudou com um poderio computacional impressionante e big data. Você precisa de muitos dados para treinar modelos de deep learning porque eles aprendem diretamente com os dados. Quanto mais dados você puder colocar neles, mais precisos eles se tornam.
Enquanto a IA atinge uma precisão incrível através de redes neurais profundas – o que antes era impossível. Na área médica, técnicas de IA baseadas em deep learning, classificação de imagens e reconhecimento de objetos podem agora ser usadas para encontrar cânceres em ressonâncias com a mesma precisão de radiologistas bem treinados.
A IA obtém o máximo dos dados. Quando algoritmos aprendem sozinhos, os dados em si podem se tornar propriedade intelectual. As respostas estão nos dados; você só precisa aplicar IA para extraí-las. Uma vez que o papel dos dados é mais importante do que nunca, eles podem criar uma vantagem competitiva. Se você possuir dados numa indústria competitiva, e ainda que todos estiverem colocando técnicas semelhantes em prática, ganha quem tiver o melhor conjunto de dados.
