Guia dos modelos de IA:o que são e como funcionam
A inteligência artificial (IA) está transformando a maneira como as empresas operam, possibilitando decisões mais rápidas, insights mais detalhados e automação em escala. Este guia trata em detalhes quais são os modelos de IA, como eles se diferenciam do aprendizado de máquina (machine learning, ML) e do aprendizado profundo (deep learning, DL), e como as empresas líderes estão aplicando esses modelos para obter resultados.
- Visão geral
- Como os modelos de IA diferem dos modelos de ML e DL
- Modelos de IA mais conhecidos e suas aplicações práticas
- Recursos
Visão geral
A inteligência artificial vem se tornando um elemento essencial para o funcionamento das empresas modernas, em especial para aquelas que se baseiam em dados. Os modelos de IA agilizam o processo de compreensão e interpretação dos dados. Graças à sua capacidade de analisar os dados com rapidez, identificar padrões e fazer previsões, estes programas avançados tornaram-se essenciais para se chegar a decisões eficientes e, em alguns casos, automatizadas.
Como os modelos de IA diferem dos modelos de ML e DL
Inteligência artificial é um conceito amplo que se refere a um grupo de tecnologias que usam máquinas para simular o funcionamento da mente humana. O aprendizado de máquina (ML) e o aprendizado profundo (DL) são subconjuntos da IA. Cada um deles tem seu próprio conjunto de processos para treinar máquinas a fim de realizar processos cognitivos semelhantes ao do ser humano.
Modelos de ML
O aprendizado de máquina é uma ramificação da IA que treina as máquinas para aprender com a experiência. Os modelos de ML recebem dados de treinamento que foram rotulados (aprendizado supervisionado) ou dados brutos e não rotulados (aprendizado não supervisionado). Os modelos de ML imitam a forma como aprendemos, ou seja, por meio de tentativa e erro. Com o tempo, modelos bem treinados conseguirão realizar previsões cada vez mais precisas. Os modelos de ML são amplamente usados, com aplicações relacionadas à previsão (por exemplo, previsão de vendas para o próximo mês), segmentação (por exemplo, determinação se uma transação é fraudulenta ou não) e clustering (por exemplo, identificação de itens comprados por clientes semelhantes) e outros sistemas de recomendação.
Modelos de DL
O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina. Um modelo de DL é, essencialmente, uma rede neural de várias camadas, com cada camada composta por uma série de nós interconectados. A "profundidade" do modelo de aprendizado profundo depende da sua finalidade. Alguns modelos avançados de DL são compostos de uma ou mais camadas, sendo que cada camada posterior refina ainda mais a precisão das previsões do modelo. Esse tipo de modelo de IA viabiliza muitas aplicações que usam grandes volumes de dados não estruturados (por exemplo, imagens, vídeos e documentos), como tecnologias de veículos autônomos, assistentes de voz digitais e soluções de monitoramento de mídias sociais.
Modelos de IA mais conhecidos e suas aplicações práticas
Atualmente, há diversos modelos de IA em uso. Confira aqui seis dos modelos mais comuns, com uma breve descrição de como cada um funciona e casos de uso reais.
Regressão linear
A regressão linear é um modelo de ML desenvolvido para encontrar a relação linear entre as variáveis de entrada e as de saída. Ao identificar a linha reta que melhor se ajusta entre essas duas variáveis, os modelos de regressão linear podem ser treinados para prever com precisão o valor da variável de saída com base na variável de entrada fornecida. Os modelos de regressão linear são uma escolha comum para análise de riscos, desempenhando um papel importante para ajudar as instituições financeiras a avaliar riscos e identificar onde pode haver superexposição.
Regressão logística
Parecida com a regressão linear, a regressão logística é com frequência usada para resolver problemas baseados em classificação. Essa técnica é ideal para estimar a probabilidade de um evento ocorrer usando um conjunto de variáveis independentes. Uma aplicação da regressão logística é no campo da pesquisa médica. Os pesquisadores podem usá-la para entender como determinadas doenças, como o câncer, são influenciadas por fatores genéticos, possibilitando o desenvolvimento de testes mais precisos para essas condições.
Árvores de decisão
Árvores de decisão segmentam dados usando uma série de instruções do tipo "if-else". Em sua essência, as árvores de decisão são diagramas de fluxo gerados por algoritmos que categorizam ou tomam decisões com base nas respostas às perguntas anteriores. Essas ferramentas são especialmente úteis na geração de segmentos de clientes detalhados que podem ser usados para criar ofertas personalizadas, reduzir rotatividades e manter a competitividade.
Florestas aleatórias
As florestas aleatórias são uma série inteira de árvores de decisão vinculadas, cada qual gerando seu próprio resultado ou decisão. As informações de todas as árvores são agregadas depois para criar uma única decisão ou previsão mais precisa. As empresas varejistas podem usar florestas aleatórias para prever com mais precisão o comportamento do comprador usando os insights que esse modelo fornece para aumentar as vendas.
Redes neurais
As redes neurais são a base do aprendizado profundo. Esses modelos são compostos por várias camadas de nós interconectados. Cada um desses nós é uma unidade de processamento com pelo menos uma conexão de entrada ponderada, uma função de transferência que combina entradas e uma conexão de saída. Os nós são organizados em camadas conectadas, que refletem a estrutura das sinapses do cérebro humano. As redes neurais são excelentes para gerenciar a complexidade e incrivelmente úteis para analisar grandes volumes de dados diversificados. Com frequência, elas são usadas para oferecer suporte à tomada de decisões por gestores da cadeia de fornecedores, prever a demanda e otimizar os níveis de estoque.
Grandes modelos de linguagem
Os grandes modelos de linguagem (large language models, LLMs) são um tipo de aprendizado profundo capaz de compreender e gerar linguagem. Treinados usando enormes conjuntos de dados, esses modelos de IA são altamente versáteis e podem realizar uma série de tarefas, como gerar respostas por escrito para perguntas, traduzir outros idiomas, resumir documentos e muito mais. Empresas de diversos setores estão usando LLMs para melhorar o atendimento ao cliente, o que é extremamente útil para identificar sentimentos e emoções. As organizações podem usar os LLMs para analisar a atividade em mídias sociais, as avaliações online e as interações com o chat de atendimento ao cliente, a fim de alcançar uma compreensão mais profunda das opiniões dos clientes, monitorar a percepção da marca e melhorar os produtos e serviços oferecidos.
