O Que É Inteligência Artificial?

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Há uma montanha de exagero em volta dos grandes detalhes, Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado Automático. É como se beijando no pátio da escola, toda humanidade está dizendo sobre isto, no entanto poucos estão fazendo de fato, e ninguém está fazendo bem (eu li alguns amigos na Cloudera por essa frase). Sem dúvida, há um enorme consenso de que as organizações precisam monetizar seus detalhes. Mas com todo o ruído em redor dessas recentes tecnologias, eu acredito que muitos líderes empresariais que está esfregando a cabeça a respeito do que significa tudo isto.

Dada a enorme diversidade de aplicações e considerações a respeito de esse tema, podes ser uma loucura, porém eu gostaria de tentar fornecer uma descrição prática e proveitoso da Inteligência Artificial. Se bem que a minha explicação provavelmente não ganhe nenhum reconhecimento pela exatidão teórica, acho que proporcionará um quadro benéfico pra discutir a respeito as ações específicas que uma organização tem que tomar para aproveitar ao máximo os seus fatos. Se você perguntar a um cientista informático (ou Antonio Banderas), a IA é o que você obtém quando você cria um pc que é qualificado de pensar por si mesma.

É pela Odisséia no Espaço (2001: Uma odisséia no espaço. Os detalhes de Star Trek: A próxima formação (duas das melhores obras-primas de todos os tempos). Esses computadores são conscientes de si mesmas: máquinas pensantes e independentes que (infelizmente) são bem mais propensas a compreender o universo. Se bem que essa definição podes ser rigorosamente tem de uma torre de marfim, não é especificamente benéfico. Nenhum cientista criou tal coisa, e nenhum negócio realmente está pensando em usar essa entidade, em teu padrão de negócio. Deixando de lado essa descrição, então vamos visualizar alguma coisa muito mais prático que possa fazer avançar a discussão nos negócios. Há 2 conceitos principais, de acordo com as minhas definições, que são interessantes.

A IA é uma, e o definiré muito em breve. A Aprendizagem Automática é o segundo. Há muita desorganização sobre a descrição de Aprendizagem como sobre a IA, e eu acho que é respeitável notar que não são o mesmo. A Aprendizagem Automática é famoso com outros nomes. Harvard Business Review, chamou-lhe Ciência de Dados (Data Science), e chamou-lhe o emprego mais sexy do século XXI, o que é uma afirmativa bastante ousada, uma vez que ficam vários anos, até o século XXII. Há anos, se chamava de ‘estatísticas’ ou ‘modelos preditivos’ (lembre-se, homem do tempo). Como quer que o chame, a Aprendizagem Automática é um modo de utilizar fatos históricos para fazer previsões sobre o futuro.

A máquina de aprender desses exemplos históricos para elaborar um padrão que você pode utilizar pra fazer previsões sobre isto os novos fatos. Tendo como exemplo, as organizações de cartões de crédito devem detectar transações fraudulentas em tempo real para que possam bloqueá-los. Perder dinheiro por fraude é um amplo dificuldade pros fornecedores de cartões e detectar a fraude é um problema ideal de Aprendizagem Automática. Os fornecedores de cartões de crédito têm uma montanha de transações históricas, várias das quais são marcadas como fraudulentas. Usando o Aprendizado Automático, as transações históricas conseguem ser usadas para treinar um padrão.

Esse padrão é fundamentalmente uma máquina que analisa uma transação, e julga a possibilidade de que possa ser uma fraude. Outro modelo comum no espaço de saúde é de prever os resultados dos pacientes. Suponhamos que um paciente vai pra sala de emergência e acaba tendo uma infecção durante o tempo que estiver no hospital.

  • Exato e verificável: Sim
  • 1 Personagens principais
  • grau: gama
  • Correção do problema que faz voltar para o Windows Phone 8.1 pra atualizar pra recentes builds

Esse é um mau repercussão para o paciente (certamente), entretanto também pro hospital e as companhias de seguros, etc., É no interesse de todos para tentar impedir esse tipo de contratempos. Os modelos de Aprendizagem são acordados de forma mais estreita. Prevêem um evento ou um número. O paciente vai ficar mais doente?

Quanto vai gastar minha equipe de vendas no próximo trimestre? Será que esse cliente em potencial vai responder a minha mensagem de marketing? Os modelos são projetados pra responder a uma pergunta muito específica ao fazer uma suspeita muito específicas e, por tua vez, tornar-se entradas consideráveis pras soluções de inteligência artificial. Ter um modelo de Aprendizado de máquina (Machine Learning) é como ter um super-poder, ou uma bola de cristal.

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