Inteligência artificial & Machine Learning

A deteção de anomalias identifica padrões de dados que se desviam significativamente da norma, indicando eventos incomuns como fraudes ou erros de sistema. Utiliza técnicas estatísticas, de machine learning e de deep learning para identificar outliers em várias aplicações, desde cibersegurança a saúde e manufatura, garantindo a deteção proativa de problemas e uma maior fiabilidade do sistema.

Stable Diffusion é um modelo de deep learning de código aberto lançado pela primeira vez em 2022 que gera imagens de alta qualidade a partir de texto. Desenvolvido pela Stability AI, aproveita a difusão latente para criar visuais a partir de prompts de texto, tornando a geração de imagens por IA acessível a artistas, designers e entusiastas em hardware de consumo.

O MLOps, ou Machine Learning Operations, revoluciona a implementação e a manutenção dos modelos ML ao fundir os princípios DevOps com o ciclo de vida do machine learning. Engloba formação, testes, implementação e monitorização, com o objetivo de automatizar estes processos para uma maior fiabilidade e eficiência.

Os supercomputadores são computadores extremamente rápidos e poderosos que podem resolver problemas complexos que os computadores normais não conseguem tratar. São usados em várias áreas, como ciência, engenharia e negócios, para pesquisa, design e análise de dados.

A engenharia baseada em inteligência artificial combina arte e ciência, orientando modelos de linguagem para produzir os melhores resultados. É como escolher palavras cuidadosamente para ensinar a um amigo brilhante mas com uma mente literal. Os engenheiros informáticos devem aplicar a sua compreensão e criatividade em matéria de IA para elaborar consultas com vista à geração de texto, tradução de idiomas e muito mais, assegurando respostas informativas e inventivas.

A IA generativa, um ramo da IA que se centra na criação de conteúdos, utiliza redes neuronais para gerar novos resultados a partir de prompts, ou instruções. A partir de uma vasta quantidade de dados, aprende a produzir texto, imagens e muito mais, imitando a criatividade humana. As empresas utilizam-na para marketing, apoio ao cliente e Data Analytics, o que melhora a produtividade e a tomada de decisões.

Algoritmos de aprendizagem não supervisionados descobrem padrões ocultos em dados não classificados. Sem resultados predefinidos, eles identificam estruturas inerentes, agrupamentos ou relacionamentos. Os tipos mais importantes são a agregação, a redução de dimensionalidade e a deteção de anomalias, utilizadas para a segmentação de clientes, a simplificação de dados e a deteção de fraudes.

A aprendizagem supervisionada é um tipo de machine learning onde os algoritmos aprendem a partir de dados classificados, tal como um aluno aprende com um professor. O objetivo é prever as saídas para novos dados não vistos, identificando padrões nos exemplos fornecidos.

A aprendizagem por reforço a partir de feedback humano (RLHF) refina os modelos de IA, em particular os LLM, utilizando as preferências humanas. Isto treina um modelo de recompensa separado baseado na resposta humana e depois utiliza este modelo num algoritmo de aprendizagem por reforço para orientar a IA central no sentido de um comportamento mais útil e alinhado.

A aprendizagem por reforço (RL) é uma técnica de aprendizagem por máquina em que os agentes aprendem a tomar decisões interagindo com um ambiente e recebendo recompensas por ações positivas. Esta abordagem de tentativa e erro permite que os agentes de URL otimizem o seu comportamento ao longo do tempo, conduzindo a conquistas impressionantes em robótica, jogos, saúde e finanças.

O Machine Learning quântico é uma fusão entre a aprendizagem automática e a computação quântica, que utiliza computadores quânticos para analisar dados complexos e resolver problemas a uma velocidade sem precedentes, abrindo assim novas perspetivas em áreas como a indústria farmacêutica, financeira e tecnológica.

A computação quântica tem o potencial de mudar o paradigma, ao mesmo tempo que revoluciona a paisagem computacional. Embora possa resolver rapidamente problemas complexos com que a computação convencional não consegue lidar de forma eficaz, a computação quântica está longe de responder às expetativas e ainda restam muitos desafios.

A análise preditiva otimiza dados históricos, algoritmos estatísticos e machine learning para prever eventos, tendências ou comportamentos futuros. Ele muda o foco de ocorrências passadas para possíveis resultados futuros, respondendo "O que está por vir?". Assim, as organizações podem tomar decisões proativas baseadas em dados.

Este artigo oferece uma visão abrangente da adaptação excessiva no machine learning, explicando o que é, por que acontece, suas consequências, como detetá-lo e estratégias para evitá-lo.

O Machine Learning, ou aprendizagem automática, é um subdomínio da inteligência artificial (IA). Foca-se no desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que permitem a um sistema informático realizar tarefas sem programação específica para as mesmas. Por outras palavras, em vez de codificar cada instrução, permite-se que a máquina aprenda a partir da informação e que melhore o seu desempenho ao longo do tempo.

Este guia analisa os diferentes tipos de algoritmos de machine learning: supervisionados, não supervisionados, e aprendizagem por reforço, cada um adaptado para tarefas distintas. Também explora casos de uso como a previsão de perda de clientes, previsão de vendas, reconhecimento de imagens, sistemas de recomendação e deteção de fraude, destacando algoritmos relevantes.

Um grande modelo de linguagem (LLM) é um sistema avançado de inteligência artificial, especializado no processamento de linguagem natural, capaz de entender, gerar e interagir com o texto humano graças à aprendizagem com recurso a grandes conjuntos de dados textuais.

O deep learning é um método de aprendizagem profundo, através do qual a máquina é capaz de aprender e melhorar por si própria. Esta técnica baseia-se, por exemplo, em neurónios artificiais, tecnologias de reconhecimento de imagem ou de reconhecimento de linguagem.

A visão computacional é um campo da IA que permite às máquinas interpretar informação visual como humanos. Tem diversas aplicações, desde imagiologia médica e carros autopilotados até fabrico e realidade aumentada. A aprendizagem de recursos como OpenCV, TensorFlow e cursos online pode ajudá-lo a começar.

A pesquisa cognitiva utiliza a IA para compreender a intenção do utilizador, indo além da correspondência de palavras-chave. O processamento de linguagem natural, o machine learning e os gráficos do conhecimento permitem resultados perspicazes. Melhora a relevância, a precisão e a experiência do utilizador nos domínios da saúde, das finanças, do direito, entre outros, transformando os dados em informações práticas.

O PLN (Processamento de Linguagem Natural) é um campo especializado em inteligência artificial que permite às máquinas compreender, interpretar e gerar linguagem humana. Ao utilizar técnicas computacionais e linguísticas, o PLN facilita aplicações como assistentes virtuais, análise de texto e tradução automática, transformando grandes quantidades de dados não estruturados em informações significativas.

O Machine Learning automatizado (AutoML) simplifica e acelera a criação de modelos de machine learning através da automatização de tarefas como o pré-processamento de dados, a engenharia de funcionalidades, a seleção de algoritmos e a otimização de hiperparâmetros. Isto torna a IA mais acessível, eficiente e melhora potencialmente o desempenho do modelo com uma intervenção humana mínima.

Cada vez mais ligada às tecnologias digitais do dia a dia, a inteligência artificial (IA) ainda não parou de lhes multiplicar a eficácia. A IA assimila uma grande quantidade de informações graças aos dados emitidos e depois analisa-as para realizar a melhor ação possível.

A Inteligência Geral Artificial (AGI) tem como objetivo criar máquinas com capacidades cognitivas semelhantes às do homem. A pesquisa AGI explora o machine learning, o processamento de linguagem natural e implicações éticas. Enquanto a inteligência artificial continua a ser uma ilusão, os avanços aproximam-nos de um futuro onde as máquinas possuem inteligência de nível humano.

O AI inference usa modelos treinados para fazer predições sobre novos dados. Trata-se de introduzir dados, processá-los com base em padrões aprendidos e gerar um resultado tal como uma classificação ou predição. Este processo é utilizado em várias aplicações, tais como o reconhecimento de imagens e a deteção de fraudes.

Os agentes de IA estão a revolucionar a tecnologia, ao permitirem ações autónomas e um comportamento orientado para objetivos. São usados em várias aplicações, desde chatbots até carros autopilotados. A OVHcloud oferece soluções para apoiar o desenvolvimento e a implementação de IA.

A infraestrutura de inteligência artificial (IA) é a base tecnológica que permite às organizações implementar, gerir e otimizar soluções baseadas na IA. Isto, em grande escala. Quer se trate de dados massivos, de modelos complexos ou da necessidade de uma grande potência de cálculo através de GPU, cada projeto de IA requer uma infraestrutura robusta e adaptada.

O Machine Learning, um segmento da inteligência artificial, tem um enorme impacto na nossa vida e nas nossas tarefas diárias, e o seu papel revela-se cada vez mais importante à medida que a rede empresarial se torna mais sofisticada. O Machine Learning é definido como o processo de resolução de problemas por computador através de algoritmos.