{"id":4197,"date":"2022-04-22T17:35:30","date_gmt":"2022-04-22T20:35:30","guid":{"rendered":"oficinadevalor.com.br\/?p=4197"},"modified":"2023-01-30T15:14:19","modified_gmt":"2023-01-30T18:14:19","slug":"i-a-machine-learning-e-deep-learning-replicar-memorizar-e-aprender","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/oficinadevalor.com.br\/ng\/i-a-machine-learning-e-deep-learning-replicar-memorizar-e-aprender\/","title":{"rendered":"I.A., Machine Learning e Deep Learning: Replicar, Memorizar e Aprender"},"content":{"rendered":"\n

Intelig\u00eancia Artificial: um tema novo?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

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Intelig\u00eancia Artificial \u00e9 um t\u00f3pico amplamente discutido h\u00e1 muito<\/strong> tempo, o termo foi cunhado em 1956 e j\u00e1 de in\u00edcio apresentava um objetivo audacioso e bastante otimista, afinal, sem otimismo, a ci\u00eancia n\u00e3o evolui.<\/p>\n\n\n\n

\"Extrato
Extrato da carta onde originou o termo \u201cIntelig\u00eancia artificial\u201d na Confer\u00eancia de Intelig\u00eancia Artificial na Darthmouth College, em New Hampshire, nos Estados Unidos.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

De l\u00e1 para c\u00e1 a evolu\u00e7\u00e3o foi enorme, muito por conta da evolu\u00e7\u00e3o das m\u00e1quinas com alta capacidade de armazenamento e processamento e do \u201cboom\u201d de dados trazido pela dissemina\u00e7\u00e3o e evolu\u00e7\u00e3o da internet. Hoje j\u00e1 se fala de \u201cIntelig\u00eancia artificial\u201d at\u00e9 nas propagandas comerciais dos Bancos para a grande massa, utilizando de seu significado \u201catraente\u201d e muitas vezes mistificado como sin\u00f4nimo de inova\u00e7\u00e3o e disrup\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

H\u00e1, entre o p\u00fablico geral, a preocupa\u00e7\u00e3o de que a intelig\u00eancia artificial substitui empregos, por tornar poss\u00edvel a realiza\u00e7\u00e3o de tarefas antes executadas por um ser humano, por uma m\u00e1quina. Mas, como dizia um livrinho bem antigo do prof. Roberto Feldman (1988) : Rob\u00f4 – Ruim Com Ele – Pior Sem Ele.<\/p>\n\n\n\n

Entretanto, Rob\u00f4s \u201chumanos\u201d, onde todas as fun\u00e7\u00f5es seriam executadas em conjunto, \u00e9 mais obra de fic\u00e7\u00e3o ou pesquisa \u2013 o que mais temos hoje s\u00e3o aplica\u00e7\u00f5es executando fun\u00e7\u00f5es em separado \u2013 para resolver problemas espec\u00edficos \u2013 denominada Intelig\u00eancia Artificial Restrita.  <\/p>\n\n\n\n

A Intelig\u00eancia Artificial pode ser implementada a partir de instru\u00e7\u00f5es de um especialista, programada para orientar decis\u00f5es por um rob\u00f4 (que quase sempre n\u00e3o tem formato esperado pelas mente das pessoas). S\u00e3o \u201cprogramas\u201d e “m\u00e1quinas”  que performam como se fossem aut\u00f4nomos, replicando fun\u00e7\u00f5es normalmente associadas \u00e0 mente humana, como a percep\u00e7\u00e3o e a decis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 importante destacar que a Intelig\u00eancia Artificial nem sempre usa dados para gerar processos automatizados e robotizados. Vemos muitos \u201cbots\u201d que se baseiam exclusivamente em regras \u2013 sujeitas \u00e0s falhas humanas e vieses. Ent\u00e3o \u2013 n\u00e3o \u00e9 pelo fato de algu\u00e9m falar que usa Intelig\u00eancia Artificial que possamos crer em algo realmente confi\u00e1vel ou at\u00e9 \u201cinteligente\u201d. Aprecie com modera\u00e7\u00e3o e pense que o modismo pode levar aos excessos para tornar algo trivial em grandioso. Entretanto, vale salientar que \u201cas regras baseadas em conhecimento humano t\u00eam seu valor  e algumas vezes \u00e9 \u201co que se tem\u201d num dado momento. Assim, \u00e9 necess\u00e1rio muita l\u00f3gica pessoal e ajuda de especialistas para a programa\u00e7\u00e3o dos Rob\u00f4s (ou bots). Muitas vezes fala-se em AI dependente de humanos \u2013 e isso tem sido muito comum nos Bots com atendimento que dizem usar Intelig\u00eancia Artificial. J\u00e1 se fala at\u00e9 numa nova profiss\u00e3o : treinador de \u201cbots\u201d.<\/p>\n\n\n\n

J\u00e1 Machine e Deep Learning, que tamb\u00e9m s\u00e3o um bra\u00e7o de AI,  dependem dos dados para \u201caprender\u201d . Este \u201ctermo\u201d tamb\u00e9m consideramos exagerado. Poderia ser : dependem dos dados para ser programado. Neste sentido se os dados foram mal coletados, teremos solu\u00e7\u00f5es duvidosas.<\/p>\n\n\n\n

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Intelig\u00eancia artificial, Machine Learning e Deep Learning: quais s\u00e3o as defini\u00e7\u00f5es e diferen\u00e7as?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

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No diagrama abaixo apresenta a Intelig\u00eancia Artificial como um arcabou\u00e7o, onde temos contidos o Aprendizado de M\u00e1quina (Machine Learning) e o Aprendizado Profundo (Deep Learning).<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

O Machine Learning, frequentemente, \u00e9 usado como um sin\u00f4nimo para Intelig\u00eancia artificial, o que n\u00e3o \u00e9 bem verdade – \u00e9 uma parte da Intelig\u00eancia Artificial. Machine Learning \u00e9 o conjunto de m\u00e9todos e algoritmos atrav\u00e9s dos quais as m\u00e1quinas podem \u201cperceber e agir\u201d utilizando dados como base. Implica no uso de algoritmos para decidir, otimizar processos repetitivos e mitigar erros.<\/p>\n\n\n\n

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Machine learning: uma aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica no Marketing e Vendas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

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Com base no comportamento de compra dos clientes, desenvolvemos modelos para prever quem voltar\u00e1 a comprar<\/strong>, bem como para segmentar a base de clientes<\/strong>, definindo grupos ou clusters<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Isso auxilia a otimizar as estrat\u00e9gias e  campanhas de marketing, permitindo fazer a\u00e7\u00f5es segmentadas para grupos de clientes espec\u00edficos e com menor probabilidade de voltar nos pr\u00f3ximos meses. Pode-se tamb\u00e9m decidir impactar aqueles que j\u00e1 t\u00eam chances de voltar a comprar informando sobre um produto em estoque, otimizando os investimentos. An\u00fancios on-line  podem ser direcionados e otimizados. Utilizamos tamb\u00e9m machine learning<\/em> para definir qual a pr\u00f3xima melhor oferta<\/strong> para cada indiv\u00edduo, como recomenda\u00e7\u00f5es que fazem sentido para aquela pessoa.<\/p>\n\n\n\n

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Machine Learning na pr\u00e1tica – Oficina de Valor Consultoria<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Machine Learning \u00e9 algo muito \u00fatil no dia a dia das empresas. S\u00e3o modelos – que quando bem desenvolvidos \u2013 ajudam inicialmente a aprender, pensar e agir mediante incertezas. Entretanto, depois de implementados, os modelos passam a fazer parte importante do motor de execu\u00e7\u00e3o e automa\u00e7\u00e3o, liberando as pessoas para que usem ainda mais sua criatividade.<\/p>\n\n\n\n

Deep Learning, \u00e9 um conceito que vem apresentando grande desenvolvimento e impacto. Este conceito surgiu de um desdobramento do Machine Learning e permite atuar de forma autom\u00e1tica em situa\u00e7\u00f5es bastante especializadas, como por exemplo reconhecer v\u00eddeos de gatinhos dentro de um acervo de v\u00eddeos do YouTube.<\/p>\n\n\n\n\n\n

O reconhecimento facial \u00e9 um exemplo de deep learning<\/em>, est\u00e1 cada dia mais presente \u2013 atuando tamb\u00e9m como uma forma de assegurar que a pessoa que est\u00e1 interagindo com um app seja ela mesma.<\/p>\n\n\n\n

Abaixo temos os resultados de um estudo publicado na Harvard Business Review (2017) que mostra a incr\u00edvel diminui\u00e7\u00e3o da taxa de erro ao reconhecer imagens dos humanos comparados \u00e0 efici\u00eancia de Algoritmos de Deep Learning.<\/p>\n\n\n\n

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\"\"<\/figure>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n<\/figure>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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As m\u00e1quinas tiveram avan\u00e7os reais para distinguir entre categorias de imagens com apar\u00eancia similar. A partir de 2015 observa-se que as m\u00e1quinas superaram humanos, com erro abaixo de 5% no reconhecimento de imagens.<\/p>\n\n\n\n

No Machine Learning e Deep Learning muitas aplica\u00e7\u00f5es s\u00e3o poss\u00edveis e precisam ser avaliadas com crit\u00e9rio pelas empresas \u2013 pois podem envolver dados pessoais. Ent\u00e3o todo cuidado e zelo s\u00e3o necess\u00e1rios. Est\u00e1 a\u00ed a Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados trazendo novos desafios.<\/p>\n\n\n\n

Se voc\u00ea ficou com alguma d\u00favida sobre os tr\u00eas m\u00e9todos, entre em contato.<\/p>\n\n\n\n

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Refer\u00eancias:<\/h4>\n\n\n\n

http:\/\/medium.com\/cantors-paradise\/the-birthplace-of-ai-9ab7d4e5fb00<\/a><\/p>\n\n\n\n

http:\/\/www.wired.com\/2012\/06\/google-x-neural-network\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

http:\/\/medium.com\/data-science-brigade\/a-diferen%C3%A7a-entre-intelig%C3%AAncia-artificial-machine-learning-e-deep-learning-930b5cc2aa42<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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