Inteligência Artificial – Máquinas que aprendem
- 12 de abril de 2021
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Inteligência artificial (IA) pode ser definida como sendo a capacidade de um computador imitar a inteligência humana.
Áreas da Inteligência Artificial
A Inteligência Artificial pode ser dividida em múltiplas áreas, de acordo com as técnicas aplicadas ou de acordo com os problemas a serem resolvidos.
Resumidamente, temos que as principais áreas da Inteligência Artificial são:
- Machine Learning (Aprendizado de máquina);
- Processamento de Linguagem Natural;
- Robótica;
- Visão de máquina;
- Sistemas especialistas;
- Fala;
- Planejamento e otimização.
Aprendizado de máquina
Como vimos a IA possui muitas áreas com diferentes tipos de aplicações.
Neste artigo vamos nos concentrar na área de Machine Learning e suas aplicações para negócios.
O que é Machine Learning?
Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é uma área da Inteligência Artificial que torna possível aos computadores aprenderem sem serem explicitamente programados.
Infográfico: Machine Learning
Para facilitar o entendimento sobre Inteligência Artificial e Machine Learning, observe o infográfico a seguir.
Aplicações de Machine Learning
A seguir veremos alguns exemplos de aplicação da Inteligência Artificial usando as principais áreas de Machine Learning (Aprendizado de Máquina).
O aprendizado de máquina (Machine Learning) tem duas sub-áreas principais, são elas:
- Deep Learning;
- Análise preditiva;
Deep Learning
Deep Learning (Aprendizagem Profunda) é um ramo de Machine Learning que utiliza algoritmos avançados para treinar computadores para realizar tarefas de forma semelhante aos seres humanos.
Robô colaborativo
É um tipo de robô que usa inteligência artificial do tipo Deep Learning para aprender sem ser programado diretamente com código, no entanto, ele é treinado por humano até “aprender” a fazer as operações.
Principais aplicações de Deep Learning
Deep Learning permite às máquinas aprender a realizar tarefas complexas e possui diversas aplicações tais como:
- Classificação de imagens;
- Identificação de objetos;
- Reconhecimento de imagens;
- Análise de imagens médicas;
- Previsão de mercado de ações;
- Chatbots para interação com o cliente;
- Recomendações personalizadas de produtos;
- Veículos autônomos, etc.
Vídeo – Deep Learning – Veículo Autônomo
Análise Preditiva
Análise preditiva é uma técnica de inteligência artificial que utiliza dados, algoritmos e machine learning (aprendizado de máquina) para analisar tendências e fazer projeções.
A Análise preditiva é baseada utiliza técnicas estatísticas avançadas e por isso consegue determinar o que é provável que aconteça.
Aplicações da Análise Preditiva
- Prever as movimentações de um determinado segmento;
- Identificar oportunidades;
- Prevenir falhas;
- Mapear o comportamento de consumidores;
- Melhorar as operações;
- Aumentar a eficiência;
Vídeo: Análise Preditiva – Elevador inteligente
A seguir temos um vídeo sobre o Elevador Inteligente da Thysen Krupp que utiliza diversas tecnologias como:
- Análise Preditiva;
- Realidade Aumentada;
- Computação em Nuvem.
Conclusão
Machine Learning é uma área da Inteligência Artificial em franco crescimento e com inúmeras aplicações práticas como robôs colaborativos, carros autônomos, elevadores inteligentes, etc.
Além das aplicações vistas neste artigo, o uso da IA pode beneficiar as empresas de muitas outras formas auxiliando a organização a automatizar a operação ou a realizar tarefas complexas, como por exemplo:
- Atendimento ao consumidor usando chatbots ou telefone;
- Anúncios personalizados e mensagens de marketing;
- Detecção de fraude;
- Recomendações personalizadas de produtos;
- Transferência e referência cruzada de dados;
O futuro do trabalho é a união da expertise dos humanos com as máquinas, de tal forma que as tarefas repetitivas ficarão com as máquinas, e o ser humano vai ficar mais livre para exercer sua capacidade criativa e análise crítica.
Eduardo Casavella
Especialista em Gestão Estratégica de Negócios
