A inteligência artificial (IA) tornou-se uma palavra da moda nos últimos anos, e por boas razões. A IA está transformando a forma como vivemos e trabalhamos, com o potencial de revolucionar setores desde a saúde até as finanças e o transporte. Mas com tantos termos técnicos e conceitos envolvidos, pode ser desafiador entender o que é a IA e como ela funciona. Neste artigo, vamos explicar os termos e ideias-chave que você precisa saber para começar com a IA.
Algoritmo
Um algoritmo é um conjunto de regras que uma máquina pode seguir para aprender a realizar uma tarefa. Algoritmos de IA são projetados para analisar padrões de dados e fazer previsões com base nos dados de entrada.
IA (Inteligência Artificial)
Inteligência Artificial refere-se à capacidade das máquinas de simular a inteligência humana ao realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como tomada de decisão, compreensão da linguagem e resolução de problemas. A IA pode ser dividida em duas categorias: IA estreita e IA geral.
API (Interface de Programação de Aplicativos)
Ferramentas essenciais para a construção de aplicativos de software, as APIs são protocolos e regras que ditam como diferentes componentes de software devem interagir.
Aprendizado Automático Automatizado (AutoML)
Revolutionizando a IA ao automatizar o processo de aplicar aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real.
Autônomo
Autônomo refere-se à capacidade das máquinas de operar sem intervenção humana. Máquinas autônomas podem realizar tarefas e tomar decisões sem orientação humana.
Retropropagação
Um método essencial para treinar redes neurais artificiais, melhorando a precisão do modelo otimizando a contribuição de cada neurônio para a saída final.
Compromisso Viés-Variância
No aprendizado de máquina, encontrar um equilíbrio entre viés (simplicidade) e variância (complexidade) é fundamental para evitar sobreajuste ou subajuste do modelo.
Big Data
Big Data refere-se a conjuntos de dados grandes e complexos que as aplicações tradicionais de processamento de dados não conseguem lidar. As ferramentas de IA são projetadas para analisar esses conjuntos massivos de dados e extrair insights que seriam impossíveis de identificar manualmente.
Chatbot
Revolutionizando a interação com o cliente, os chatbots automatizam conversas online por meio de texto ou voz, substituindo agentes humanos.
Classificação no Aprendizado de Máquina
Técnicas para categorizar dados em classes predefinidas, usadas em modelos de aprendizado supervisionado.
Agrupamento no Aprendizado de Máquina
Técnica de aprendizado não supervisionado usada para agrupar pontos de dados semelhantes, revelando padrões e estruturas nos dados.
CNNs (Redes Neurais Convolucionais)
Algoritmo de aprendizado profundo projetado para processar dados de pixels, ideal para tarefas de processamento de imagem e vídeo.
Visão Computacional
Fazendo com que as máquinas vejam e entendam dados visuais como os humanos, impulsionando inovações em segurança, veículos autônomos e muito mais.
Aumento de Dados
Aprimoramento de modelos de aprendizado de máquina criando novas versões modificadas dos dados, melhorando assim o desempenho e a precisão do modelo.
Mineração de Dados
Uso de algoritmos para descobrir padrões em grandes conjuntos de dados, uma técnica que combina aprendizado de máquina, estatística e sistemas de banco de dados.
Preparação de Dados
Transformação e mapeamento de dados brutos para outro formato para consumo mais conveniente e processos de tomada de decisão aprimorados.
Aprendizado Profundo
Aprendizado Profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais artificiais para simular a estrutura e a função do cérebro humano. Algoritmos de Aprendizado Profundo podem identificar padrões e fazer previsões com base em conjuntos de dados complexos.
Redução de Dimensionalidade
Técnica usada para reduzir a complexidade dos dados, preservando sua estrutura e utilidade.
IA de Borda
Pioneirando a transferência de processamento de inteligência artificial para dispositivos de borda, melhorando velocidade, confiabilidade e segurança, além de reduzir o uso de largura de banda.
Métodos de Conjunto no Aprendizado de Máquina
Combinação de previsões de vários modelos de aprendizado de máquina para melhorar o desempenho geral e a robustez.
Extração de Recursos no Aprendizado de Máquina
O processo de identificar atributos-chave a partir de dados brutos que permitem que algoritmos de aprendizado de máquina detectem padrões.
Seleção de Recursos no Aprendizado de Máquina
Redução do tamanho do conjunto de dados selecionando as variáveis de entrada mais relevantes para melhorar o desempenho do modelo.
GANs (Redes Generativas Adversariais)
Modelos de aprendizado profundo usados para gerar dados sintéticos que possam ser confundidos com dados reais, desempenhando um papel importante na criação de deepfakes.
Arte Generativa
Combinando criatividade e IA, a arte generativa usa sistemas autônomos, muitas vezes algoritmos de aprendizado de máquina, para criar obras de arte únicas.
Descida de Gradiente
O método principal para otimizar funções em modelos de aprendizado de máquina, usado para minimizar erros e melhorar a precisão.
Ajuste de Hiperparâmetros
A arte de ajustar as configurações dos modelos de aprendizado de máquina para melhorar seu desempenho.
Hiperparâmetros no Aprendizado de Máquina
Configurações definidas pelo usuário em modelos de aprendizado de máquina que ditam como o processo de aprendizado deve ser conduzido.
Aprendizado de Máquina
Aprendizado de Máquina é um subconjunto da IA que usa algoritmos para analisar dados e identificar padrões. Algoritmos de Aprendizado de Máquina podem melhorar sua precisão ao longo do tempo, aprendendo com os dados que analisam.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Processamento de Linguagem Natural é um subconjunto da IA que lida com a interação entre computadores e linguagem humana. Algoritmos de PL
N podem entender a linguagem humana e responder adequadamente.
Rede Neural
Uma Rede Neural é um algoritmo de IA projetado para simular a estrutura e a função do cérebro humano. Redes Neurais são usadas para tarefas como reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural.
Detecção de Objetos em Visão Computacional
Uma tarefa de identificar objetos específicos em uma imagem ou vídeo, impulsionando avanços em vigilância e veículos autônomos.
Sobreajuste no Aprendizado de Máquina
Uma armadilha comum no aprendizado de máquina em que um modelo aprende demais os dados de treinamento, resultando em baixo desempenho em dados não vistos.
Prompt em IA
Entrada que o usuário fornece a um modelo de IA, como GPT-3 ou GPT-4, que então gera uma saída correspondente.
Aprendizado de Máquina Quântica
A fusão da física quântica e do aprendizado de máquina, prometendo avanços na velocidade de processamento e no manuseio de dados.
Aprendizado por Reforço
Aprendizado por Reforço é um tipo de aprendizado de máquina que usa tentativa e erro para melhorar sua precisão. Algoritmos de Aprendizado por Reforço recebem feedback sobre seu desempenho e ajustam seu comportamento de acordo.
Análise de Regressão
Uma técnica de modelagem preditiva usada para investigar a relação entre uma variável dependente e uma variável independente.
RPA (Automação de Processos Robóticos)
O uso de robôs de software ou "bots" para automatizar tarefas rotineiras, acelerando processos empresariais.
Segmentação Semântica em Visão Computacional
O processo de classificar cada pixel em uma imagem para uma classe específica, auxiliando em tarefas como direção autônoma e edição de imagem.
Difusão Estável
Técnica de aprendizado de máquina para tarefas generativas que usa modelos de difusão para produzir amostras de alta qualidade.
Aprendizado Supervisionado
Uma categoria de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado com dados rotulados, aprendendo a prever resultados a partir de entradas fornecidas.
Transferência de Aprendizado
Uma técnica de aprendizado de máquina em que um modelo pré-treinado é usado em uma nova tarefa relacionada, economizando tempo e recursos significativos.
Subajuste no Aprendizado de Máquina
Um cenário em que um modelo de aprendizado de máquina é muito simples para capturar padrões complexos nos dados.
Aprendizado Não Supervisionado
Um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo encontra padrões ocultos nos dados sem orientação específica.
Conclusão
A inteligência artificial é um campo complexo e em rápida evolução, mas tem o potencial de revolucionar a forma como vivemos e trabalhamos. Ao entender os termos e conceitos-chave envolvidos, você pode se manter informado sobre os últimos desenvolvimentos em IA e tomar decisões informadas sobre como usar essa tecnologia a seu favor.
Portanto, se você é um empresário em busca de melhorar o atendimento ao cliente ou um cientista de dados em busca de construir a próxima geração de ferramentas de IA, nunca houve um momento melhor para começar com a inteligência artificial.