{"id":977601,"date":"2024-08-23T05:56:02","date_gmt":"2024-08-23T12:56:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=977601"},"modified":"2024-08-23T05:56:46","modified_gmt":"2024-08-23T12:56:46","slug":"modelos-de-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/pt-br\/modelos-de-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Modelos de intelig\u00eancia artificial: tipos e o papel dos dados sint\u00e9ticos"},"content":{"rendered":"\n
O uso de modelos de intelig\u00eancia artificial (IA) est\u00e1 se tornando cada vez mais comum. Independentemente de sua experi\u00eancia como cientista de dados ou se voc\u00ea est\u00e1 apenas come\u00e7ando no mundo da IA, \u00e9 fundamental entender o que \u00e9 um modelo de IA e suas diversas aplica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n
Neste artigo, exploramos os modelos de IA, investigando seus diferentes tipos, usos e o papel crucial que os dados sint\u00e9ticos desempenham no desenvolvimento e na avalia\u00e7\u00e3o desses modelos.<\/p>\n\n\n\n\n\n
\u00c9 um sistema ou algoritmo projetado para realizar tarefas espec\u00edficas com base em dados e aprendizado autom\u00e1tico. Essencialmente, \u00e9 uma representa\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica que permite \u00e0 m\u00e1quina realizar previs\u00f5es, classifica\u00e7\u00f5es ou outras fun\u00e7\u00f5es complexas, simulando aspectos da intelig\u00eancia humana.<\/p>\n\n\n\n
Aqui est\u00e3o alguns aspectos-chave de um modelo de IA:<\/p>\n\n\n\n
Existem v\u00e1rios tipos de modelos de intelig\u00eancia artificial<\/a>, cada um com suas pr\u00f3prias caracter\u00edsticas e aplica\u00e7\u00f5es. Aqui est\u00e3o alguns dos principais tipos:<\/p>\n\n\n\n Estes modelos s\u00e3o treinados com dados rotulados, onde as respostas corretas s\u00e3o conhecidas. O objetivo \u00e9 fazer previs\u00f5es ou classifica\u00e7\u00f5es com base em novos dados.<\/p>\n\n\n\n Esses modelos lidam com dados n\u00e3o rotulados e tentam identificar padr\u00f5es ou estruturas ocultas.<\/p>\n\n\n\n Estes modelos aprendem a tomar decis\u00f5es atrav\u00e9s de tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades com base em suas a\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n Esses modelos utilizam uma combina\u00e7\u00e3o de dados rotulados e n\u00e3o rotulados para melhorar a precis\u00e3o da aprendizagem.<\/p>\n\n\n\n Um subcampo do aprendizado supervisionado que utiliza redes neurais com m\u00faltiplas camadas para modelar dados complexos.<\/p>\n\n\n\n Estes modelos geram novos dados semelhantes aos dados de treinamento.<\/p>\n\n\n\n Voc\u00ea pode se perguntar como os modelos de IA s\u00e3o aplicados no mundo real e como eles impactam diferentes aspectos da sua vida. Aqui est\u00e3o alguns exemplos de como esses modelos s\u00e3o utilizados em v\u00e1rios campos:<\/p>\n\n\n\n Intelig\u00eancia artificial e aprendizado de m\u00e1quina s\u00e3o termos que \u00e0s vezes s\u00e3o usados \u200b\u200bjuntos, mas representam conceitos diferentes nos mundos da tecnologia e da ci\u00eancia de dados<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Vamos ver as diferen\u00e7as:<\/p>\n\n\n\n1. Modelos de Aprendizado Supervisionado<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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2. Modelos de Aprendizado N\u00e3o Supervisionado<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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3. Modelos de Aprendizado por Refor\u00e7o<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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4. Modelos de Aprendizado Semi-Supervisionado<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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5. Modelos de Aprendizado Profundo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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6. Modelos de Aprendizado Generativo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Aplica\u00e7\u00f5es de modelos de intelig\u00eancia artificial<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Diferen\u00e7a entre modelos de IA e modelos de aprendizado de m\u00e1quina<\/strong><\/h2>\n\n\n\n