Introdução
Ciência de dados e Inteligência artificial (AO) estão superando a era moderna e transformando-a no campo mais excitante.
Mas você sabe por que há tanta demanda por IA?
A maioria das pessoas curiosas para aprender ciência de dados e / ou não tem experiência, também tem essa dúvida. para encontrar uma resposta, vamos dar uma olhada em algumas aplicações gloriosas e reais da ciência de dados e inteligência artificial.
autocompletar
Autocomplete é uma função que prevê o resto de uma palavra enquanto o usuário ainda está digitando. em smartphones, chama-se texto preditivo.
No instantâneo anterior, um usuário começa a digitar “qual é o cli …” e recebe algumas previsões como consequência de Processamento de linguagem natural. O usuário pressiona a tecla tab para aceitar sugestões ou a tecla de seta para baixo para selecionar uma opção apropriada. através do uso Seq2Seq e ele mecanismo de atenção, os cientistas de dados podem obter alta precisão e baixa perda para previsões.
Para processamento de linguagem natural, tiro zero e um gole Existem também técnicas de aprendizagem. O aprendizado one-shot é uma alternativa perfeita para implementação e operação com menos recursos de treinamento em outros aplicativos que usam sistemas embarcados.. A previsão da próxima palavra personalizada para um usuário específico, conhecendo os hábitos de mensagens do usuário, poderia economizar muito tempo. Este método é usado nos assistentes virtuais atualmente disponíveis.
Bloqueio de rosto inteligente
O credenciamento facial é um procedimento para verificar a identidade de uma pessoa usando seu rosto, com detecção de rosto como um passo importante. A detecção de rosto distingue o rosto humano do fundo e de outras obstruções, o que é uma tarefa mais fácil.
Para realizar a detecção de rosto e detectar com precisão vários rostos no quadro, DataScientist costuma usar Classificador de Cascata Haar – um arquivo XML usado com um módulo open-cv para ler e detectar rostos. redes neurais profundas (DNN) eles também podem ser usados para credenciamento facial e são conhecidos por funcionar bem. a Aprendizagem de transferência modelos como VGG-16, RESNET-50 arquitetura, rosto vermelho A arquitetura pode ajudar a construir um sistema de credenciamento facial de alta qualidade.
Os modelos atuais são muito precisos e podem fornecer mais de 90% precisão para conjuntos de dados rotulados. Modelos de credenciamento facial são usados com sistemas de segurança, vigilância e aplicação da lei, e muitos outros aplicativos do mundo real.
assistente virtual
Um assistente virtual é ainda estabelecido como um assistente de inteligência artificial, um programa aplicativo que entende comandos de voz e executa tarefas para o usuário. Assistentes virtuais alimentados por inteligência artificial estão se tornando cada vez mais comuns e estão dominando o mundo de assalto.
Alguns exemplos populares de assistentes virtuais são IA do Google, maçã siri, Microsoft Alexae muitos outros assistentes virtuais semelhantes. Com a ajuda desses assistentes, comandos de voz podem ser traduzidos e atribuídos ao trabalho prático automatizado. Como um exemplo, um usuário pode fazer chamadas, envie mensagens ou navegue na web com um simples comando de voz. Os usuários também podem conversar com esses assistentes virtuais, para que também possam atuar como chatbots.
O poder dos assistentes virtuais não se limita a smartphones ou dispositivos de computação. Eles também podem ser usados em dispositivos IoT e sistemas embarcados para executar tarefas com eficiência e monitorar o mundo ao seu redor.. Um exemplo disso pode ser a automação residencial com o Raspberry Pi, onde você pode controlar toda a casa com um comando de voz.
Finança
Os avanços e avanços da Inteligência Artificial e Data Science na área de finanças também são imensos. As empresas financeiras há muito usam sistemas de redes neurais artificiais para identificar acusações ou alegações além da norma., marcando-os para pesquisa humana. O uso de inteligência artificial no setor bancário remonta especificamente a 1987, quando o Banco de Segurança Nacional do Pacífico dos EUA. UU. Estabeleceu uma Força-Tarefa de Prevenção de Fraudes de EE. UU. Para combater o uso fraudulento de cartões de débito.
Rápida tomada de decisão e resultados de qualidade alcançados para resolver problemas financeiros e econômicos complexos em tempo real, como previsões do mercado de ações, por meio da análise de séries temporais. Enfoques de aprendizado profundoAqui está o caminho de aprendizado para dominar o aprendizado profundo em, Uma subdisciplina da inteligência artificial, depende de redes neurais artificiais para analisar e processar grandes volumes de dados. Essa técnica permite que as máquinas aprendam padrões e executem tarefas complexas, como reconhecimento de fala e visão computacional. Sua capacidade de melhorar continuamente à medida que mais dados são fornecidos a ele o torna uma ferramenta fundamental em vários setores, da saúde... com LSTM Também são aplicáveis nesta área para alcançar projeções confiáveis do futuro das empresas..
Com tecnologia de inteligência artificial, os processos foram automatizados para lidar com atividades como interpretar novas regras e regulamentos ou gerar relatórios financeiros personalizados para indivíduos. Como um exemplo, Watson da IBM pode entender a legislação específica, como as disposições de relatórios adicionais da Diretiva de Mercados de Instrumentos Financeiros e a Lei de Divulgação de Hipoteca Doméstica.
Doutor
A aplicação de inteligência artificial e análise de dados nas ciências médicas é crucial e os avanços nesta área estão melhorando muito.. Com suas diversas aplicações, A IA tem um grande alcance no departamento médico.
Um dos primeiros problemas para iniciantes em ciência da computação é resolver um desafio de aprendizado de máquina de previsão para categorizar se um paciente tem um tumor ou não. Os dados de avaliação em geral têm uma série de características de entrada com diferentes variáveis e saída de amostra para pacientes. após a preparação, el algoritmo de aprendizaje automático puede reconocer estas características de entrada y de salida e intentar hallar la combinación adecuada a lo largo del TreinamentoO treinamento é um processo sistemático projetado para melhorar as habilidades, Conhecimento ou habilidades físicas. É aplicado em várias áreas, como esporte, Educação e desenvolvimento profissional. Um programa de treinamento eficaz inclui planejamento de metas, prática regular e avaliação do progresso. A adaptação às necessidades individuais e a motivação são fatores-chave para alcançar resultados bem-sucedidos e sustentáveis em qualquer disciplina..... Quando termine, o modelo pode medir com precisão e representar projeções sobre outros conjuntos de dados com maior precisão.
Apesar disto, este foi apenas um caso e há muitos usos na indústria médica. O aprendizado profundo e as redes neurais ajudam a obter resultados bem-sucedidos na digitalização e em outras aplicações médicas. Os avanços no poder de computação combinados com os grandes volumes de dados produzidos nos sistemas de saúde tornam problemas clínicos específicos perfeitos para aplicativos de IA.
Abaixo estão duas implementações recentes de algoritmos confiáveis e cientificamente aplicáveis que podem ajudar pacientes e médicos, facilitando o diagnóstico..
O primeiro desses algoritmos é um dos vários exemplos existentes de um algoritmo que supera os médicos em tarefas de detecção de imagens.. na queda de 2018, Pesquisadores do Hospital e Faculdade de Medicina da Universidade Nacional de Seul desenvolveram um algoritmo de IA chamado DLAD para examinar radiografias de tórax e identificar o crescimento celular irregular, como possíveis cânceres.
O segundo desses algoritmos vem de pesquisadores do Google AI Healthcare, Também no outono de 2018, que desenvolveu um algoritmo de aprendizado, LYNA (Assistente de linfonodo), que analisaram amostras de tecido coradas com lâminas de histologia para categorizar tumores metastáticos de câncer de mama a partir de biópsias de linfonodos. Não é o primeiro aplicativo de IA a tentar o exame histológico, mas deve-se notar que este algoritmo pode categorizar regiões suspeitas não identificáveis ao olho humano nas amostras de biópsia apresentadas.
Com muitos outros aplicativos inteligentes baseados em dados já disponíveis para nós, o futuro continuará a ver muito mais explorações neste campo crescente de ciência de dados e inteligência artificial.
conclusão
Neste post, meu objetivo era cobrir algumas das aplicações mais comuns da vida real de inteligência artificial e ciência de dados na geração atual do mundo avançado. Há muitos outros usos dessas tecnologias na IA, e levaria muito tempo para listar todas essas várias possibilidades.
Apesar disto, este post fornece uma compreensão justa dos aplicativos modernos da vida real descobertos por meio de inteligência artificial e ciência de dados. Se você está curioso sobre projetos mais complicados e avançados, Comente abaixo. Vou tentar cobrir isso com mais detalhes em um post futuro..
Espero que você tenha achado este post útil e tenha um ótimo dia, Obrigado.
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