Dados e Inteligência Artificial acelerando a Transformação Digital
Tags: machinelearning, datascience
Published: 2019-09-19 21:14:32

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title: Dados e Inteligência Artificial acelerando a Transformação Digital
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description: Com avanços gerados pela computação em nuvem e novas tecnologias para desenvolvimento de plataformas, o mercado está vivendo uma constante transformação.
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tags: #machinelearning #datascience
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Com avanços gerados pela computação em nuvem e novas tecnologias para desenvolvimento de plataformas, o mercado está vivendo uma constante transformação. Dois grande pilares desta transformação são os dados e a inteligência artificial, que juntos compõem o que chamamos de computação cognitiva.

O [Machine Learning](https://docs.microsoft.com/azure/machine-learning/service/?WT.mc_id=womakerscode-article-cyzanon) está potencializando a criação de aplicações relevantes para os consumidores e também definindo o futuro de bens e serviços, com base em dados históricos de sua atualização.

> Data is the new oil.

É uma frase utilizada por muitos especialistas, para exemplificar o quanto a utilização de dados é um pilar essencial para desenvolver uma inteligência de negócios mais assertiva e conectada à realidade de mercado.
Áreas como a medicina e o mercado financeiro, tem investido fortemente em machine learning, para poder extrair análises de preditivas. Essa visão de futuro é essencial para que, antecipadamente, seja possível tomar uma ação de investimentos em determinado nicho ou na contenção da evolução de uma doença, como é o caso do câncer. É importante ressaltar que para fazer uso destas tecnologias, você não precisa, obrigatoriamente pertencer à um grande mercado, basta ter acesso a uma base dados consistente e que faça sentido para o seu negócio.

# O processamento de Machine Learning
Todo este processamento de dados realizado pelo Machine Learning é baseado em algoritmos, que estão distribuídos em três principais grupos:

## Algoritmos supervisionados
O conjunto de dados de treinamento tem entradas, bem como a saída desejada. Durante a sessão de treinamento, o modelo irá ajustar suas variáveis para mapear entradas para a saída correspondente. Um exemplo prático de aplicação deste algoritmo seria a atribuição de uma imagem como, por exemplo, um gato ou um cachorro. Com base nesta rotulação, o software poderia identificar novas fotos com o animal correto.

## Algoritmos não supervisionados
Nesta categoria, não há um resultado-alvo. Os algoritmos irão organizar os dados definidos para grupos diferentes ou descrever sua estrutura. Isso pode significar agrupá-los em [clusters](https://docs.microsoft.com/pt-pt/azure/machine-learning/studio-module-reference/k-means-clustering/?WT.mc_id=womakerscode-article-cyzanon), como faz o K-means, ou encontrar diferentes maneiras de consultar dados complexos para que eles pareçam mais simples.

## Algoritmos de reforço
Estes algoritmos são treinados para tomar decisões. Portanto, com base nessas decisões, o algoritmo irá treinar-se com base no sucesso/erro de saída. Eventualmente, por experiência algoritmo será capaz de dar boas previsões. É uma abordagem comum em robótica, em que o conjunto de leituras do sensor, em um ponto no tempo, é um ponto de dados e o algoritmo deve escolher a próxima ação do robô. O algoritmo de aprendizado também recebe um sinal de recompensa pouco tempo depois, indicando se a decisão foi boa. Com base nisso, o algoritmo modifica sua estratégia para alcançar a recompensa mais alta.

# Inteligência Artificial é uma tecnologia para todos
Já a inteligência artificial, é a reflexão de uma inteligência similar a humana dentro de uma aplicação. Basicamente, isso significa trazer habilidades humanas, como compreensão e visão, para ampliar as funcionalidades e experiência de um software.

Muitas pessoas pensam que a inteligência artificial é algo distante da sua vida ou de sua empresa. Mas, na verdade, ela faz parte do nosso dia a dia há bastante tempo, como em buscadores, softwares de OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) e nos [chatbots](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/luis/luis-nodejs-tutorial-bf-v4/?WT.mc_id=womakerscode-article-cyzanon). Um fator crucial na democratização destas tecnologias é o Open Source, que através de uma rede mundial de pesquisas e desenvolvimento de projetos, é possível adicionar inteligência à aplicações, independente de sua stack.

Assim como o Machine Learning, a Inteligência Artificial está foco e com isso, trazendo questionamentos, como quais são seus riscos e benefícios ou se irá extinguir cargos de trabalho. A inteligência artificial, pode sim, automatizar muitas atividades e ao mesmo tempo, criar ou repaginar muitas carreiras profissionais, elas pertencendo ou não ao mercado de tecnologia da informação.
Além disso, podemos considerá-la como um fator de inclusão, quando pensamos em pessoas com deficiência motora, auditiva ou visual. Reconhecimento de imagens, vídeos, análise textual e sintetização de voz, podem tornar as pessoas mais capazes de realizar suas tarefas diárias e até ajudar a iniciar uma carreira profissional.

E você, o que espera da Inteligência Artificial?