Quais são os principais modelos de IA e para que servem?

A IA proporciona funcionalidades para lojistas virtuais, como oferecer recomendações personalizadas e negociar pagamentos com os consumidores. Outra biblioteca largamente utilizada é a TensorFlow, desenvolvida por uma divisão de pesquisas internas do Google. O seu foco é Machine Learning e Inteligência Artificial, e pode ser utilizada em Python, C + + e Java, entre outras linguagens.

Acesse, em primeira mão, nossos principais posts diretamente em seu email

67% das pequenas empresas entrevistadas em uma pesquisa recente da SEMRush já usam IA para conteúdo e SEO, e entre elas estão lojas virtuais. Mas o que muita gente não sabe é que os sistemas de Inteligência Artificial têm sido cada vez mais utilizados para extrair insights de enormes conjuntos de dados. E a análise e interpretação desses imensos conjuntos de informações é o que chamamos de Big Data. Cada dispositivo na IoT tem sensores embutidos que podem coletar dados, como temperatura, umidade ou até peso.

Como a IA cria novas imagens?

Portanto, entre vantagens e desvantagens da inteligência artificial, o que se pode dizer agora é que a IA não vem para tirar trabalho de ninguém, mas para reconfigurar o mercado de trabalho. Também vem sendo utilizada para analisar dados em decisões estratégicas, personalizar produtos e para aumentar a qualidade e eficiência das linhas de produção. Afinal, graças aos dados processados pela inteligência artificial, é possível ter um embasamento maior na hora de fazer escolhas e definir prioridades orçamentárias, por exemplo. Os exemplos de inteligência artificial no dia a dia já são tantos que às vezes fica até difícil distinguir realidade de ficção. Foi nessa época, por exemplo, que surgiu o campo da IA conhecido como “aprendizado profundo” (deep learning).

A IA é simplificada quando você pode preparar dados para análises, desenvolver modelos com algoritmos modernos de machine learning e integrar análises de texto em um único produto. Além disso, você pode codificar projetos que combinam SAS com outras linguagens, incluindo Python, R, Java ou Lua. Os sistemas de inteligência artificial de hoje são treinados para realizar tarefas bem definidas. Na verdade, um sistema de IA que detecta fraudes no setor de saúde não pode precisamente detectar fraudes fiscais ou sobre sinistros de garantia. Isso não vai acontecer com a tecnologia de inteligência artificial que temos em uso atualmente. Você com certeza faz ou já fez uso da Internet das Coisas em algum momento dos últimos anos.

Inteligência artificial nas empresas

Esse termo não se restringe ao uso de IA para aumentar as habilidades, mas ferramentas de IA certamente podem ser usadas com esse fim. A empresa usou uma plataforma de IA da DataRobot para construir modelos que identificaram os critérios de compra dos clientes e ajudaram as equipes de marketing e vendas a executar campanhas mais eficazes. Como resultado, a empresa teve um aumento Inteligência artificial de 10% nas vendas e um retorno sobre o investimento de 5 a 30 vezes. Para pessoas não desenvolvedoras, a IA até o momento tinha um impacto indireto, melhorando a qualidade e a eficiência de produtos e serviços que utilizam em suas vidas diárias.

Um dos grandes diferenciais aqui é a didática, que permite até iniciantes começarem do zero e evoluírem rapidamente. Além disso, você pode usar Synthesia para produzir vídeos explicativos com avatares gerados por IA, o que facilita a comunicação de ideias complexas. Por exemplo, combinar Google Trends com algoritmos de IA pode ajudar a prever tendências no seu setor, oferecendo insights valiosos para estratégias futuras. Além disso, ferramentas como Zapier ou Make podem integrar sistemas e automatizar fluxos de trabalho, como o envio automático de relatórios. Outra possibilidade é configurar modelos automáticos de e-mails com respostas rápidas baseadas em IA, o que economiza (muito) tempo nas comunicações.