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Tendências Emergentes em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina para 2024

Aprendizado de Máquina
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A Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (Machine Learning – ML) são campos que evoluem em velocidade, com novas tecnologias e tendências emergindo constantemente. Neste artigo, Dicas TOP apresenta algumas tendências promissoras em IA e ML para 2024, discutindo seu potencial impacto e aplicações em vários segmentos.

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Aprendizado Federado – Aprendizado de Máquina com Privacidade

O aprendizado federado (Federated Learning – FL) é uma abordagem distribuída para treinar modelos de aprendizado de máquina (Machine Learning), onde os dados permanecem nos dispositivos ou servidores locais, e apenas as atualizações do modelo são compartilhadas. Nesse sentido, essa tecnologia oferece vantagens de privacidade, sendo adequada para cenários nos quais os dados não podem ser facilmente centralizados, como saúde ou finanças.

Redes Generativas Adversárias (GANs)

As GANs são uma modalidade de aprendizado profundo que consiste em duas redes neurais, um gerador (aprendizado individualizado) e um discriminador (aprendizado nas fronteiras das classes de dados), assim, trabalham juntos para gerar dados realistas. GANs têm aplicações sintetizando imagem e vídeo, bem como aumento de dados, entre outros seguimentos: fala, música e até mesmo composições em prosa.

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IA Explicável (XAI)

A XAI (EXplainable Artificial Intelligence) concentra-se no desenvolvimento de modelos e sistemas de IA que possam fornecer explicações para suas decisões e ações. Sendo assim, é tecnologia fundamental para construir confiança em IA, especialmente em domínios onde transparência e responsabilidade são essenciais, como fundos de investimento ou governo.

Aprendizado por Reforço – Buscando a Excelência em Aprendizado de Máquina

O aprendizado por reforço é um tipo de Aprendizado de Máquina onde o agente aprende a interagir com um ambiente e maximizar recompensas por tentativa e erro. Essa tecnologia tem aplicações em robótica, jogos e problemas de otimização. Imagine um veículo autônomo programado com Aprendizado por Reforço, tendo que buscar um passageiro e levá-lo ao destino solicitado? Intrigante como isso é possível e real atualmente, não é mesmo!?

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Aprendizado por Transferência

Essa modalidade treina um modelo em uma tarefa e, em seguida, usando o conhecimento adquirido, melhora o desempenho em uma tarefa diferente, mas relacionada. Essa abordagem possibilita treinamento mais ágil e eficiente de modelos, com aplicações em processamento de linguagem natural e visão computacional, por exemplo.

Essas tendências emergentes em IA e ML têm o poder de revolucionar várias aplicações de aprendizado de máquina, do reconhecimento de imagem até jogos, oferecendo oportunidades empolgantes para pesquisadores e desenvolvedores. Atualizar-se sobre essas tendências e entender suas implicações auxiliam os profissionais de tecnologia da informação a se manterem à frente e aproveitar o poder da IA e da ML no desempenho de suas atividades.

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