Democratização da Inteligência Artificial

Inteligência Artificial, apesar de ser um tema da moda ainda causa grande estranheza em boa parte dos profissionais do mercado, inclusive aqueles imersos na Tecnologia da Informação. Neste texto, falo principalmente da necessidade de democratizar essa tecnologia tão importante para nossos negócios e nossas profissões.

Democratização da Inteligência Artificial

 

Há algum tempo venho falando da democratização da Inteligência Artificial, quanto mais eu estudo essas tecnologias, mais conhecimento eu tenho para desenvolver minhas ferramentas de IA, seja com NLP, Machine Learning ou Deep Learning.

Mas, ao mesmo tempo, eu tenho adquirido conhecimentos para julgar as ofertas de Inteligência Artificial em cloud, como é o caso da Azure e do Google, por exemplo.

Imagino que muitas empresas gostariam de resolver algum problema com IA, seja ele de Machine Learning ou mais complexo, com Deep Learning. E acabam não fazendo por não ter ou querer manter essas tecnologias em casa, tanto por questões financeiras ou de conhecimento, logo não usufruem dessas tecnologias. Aqui entram as ofertas de AutoML (Auto Machine Learning).

Como o nome indica, o AutoML é um campo de aprendizado de máquina relacionado à automação de tarefas repetitivas do processo de ML (Machine Learning). O objetivo dele é automatizar o número máximo de etapas no fluxo de trabalho do ML sem comprometer o desempenho do modelo.

 

Por meio da automação inteligente, o AutoML cumpre uma missão importante: permitir que mais pessoas colham os benefícios do uso do ML para resolver problemas do mundo real, democratizando-o e tornando-o acessível a não especialistas, o que aumenta concomitantemente a produtividade dos profissionais.

Nem todas as aplicações permitem o uso de tecnologias em nuvem, como também essas tecnologias não permitem tantos refinamentos (ajustes de hiperparâmetros) quanto podemos necessitar para algumas demandas, mas posso afirmar que muitos processos podem ser resolvidos com Inteligência Artificial, com zero codificação de algoritmos, apenas utilizando os recursos em forma de API.

Meu destaque vai para os recursos de Cloud AutoML do Google, que se beneficiam de mais de 10 anos dessas tecnologias por utilizá-las em seus produtos internos, e são caracterizados por um conjunto de serviços de Inteligência Artificial que você pode adotar, com os modelos já treinados (dados) do próprio Google ou criar seus próprios modelos com seus dados de treinamento, com zero código, e empregar em forma de API REST.

 

Como o Cloud AutoML funciona?

O que posso fazer com o AutoML?

Visão Computacional

Extraia insights de imagens, como objetos, textos e marcas de modelos já treinados ou de seus próprios modelos.

Faça a descoberta de conteúdos e experiências de vídeos, indexe seus vídeos baseado no seu conteúdo.

 

Idioma

Detecte o idioma dos textos, promova a tradução para outros idiomas e extraia insights de sentenças através de NLP (Processamento de Linguagem Natural).

 

Dados estruturados

Crie e implante modelos de Machine Learning em dados estruturados e faça predições com classificações e/ou regressão de alto desempenho, sem se preocupar com a infraestrutura necessária.

Leia mais: A Transformação Digital no atendimento: Quem precisa atender novas demandas?

 

Mas e o cientista de dados, preciso dele?

A resposta é SIM! O cientista de dados que sabe julgar qual e se a oferta em cloud pode atender as demandas.

Abaixo, uma lista de algumas funções do cientista de dados.

  • Identificar os problemas no mundo real, que podem ser analisados ​​por meio das tecnologias da ciência de dados;
  • Enquadrar o problema como um problema de ciência de dados (por exemplo, o problema deve ser tratado como uma tarefa de aprendizado supervisionado, não supervisionado ou de reforço? Ou as estatísticas tradicionais são suficientes?);
  • Antecipar riscos e elaborar estratégias para gerenciá-los;
  • Projetar a metodologia de coleta de dados, realizando anotação e avaliação da qualidade dos dados, se nenhuma informação rotulada estiver disponível;
  • Analisar criticamente e avaliar os resultados de um modelo;
  • Explicar as decisões do modelo de uma maneira interpretável pelo homem;
  • Comunicação eficaz dos resultados às partes interessadas.

Inteligência Artificial mais próxima da sua empresa

Agora que você já sabe que existem ofertas de Inteligência Artificial em formato de serviço, veja sua necessidade, que problema quer resolver, contrate um especialista que saiba escolher a melhor ferramenta e usufrua dessas tecnologias que estão revolucionando a indústria e que está ao alcance de todos.

     

    Edison Figueira Junior

    Head of Innovation @Fortics

    #SZ.chat #Fortics

     

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