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A convergência de IA e Big Data na análise de dados
A colaboração entre Inteligência Artificial (IA) e Big Data está pavimentando o caminho para avanços significativos na análise de dados.
Com o Big Data fornecendo o volume necessário de informações e a IA aplicando técnicas de aprendizado de máquina para processar e analisar esses dados, as organizações agora estão equipadas para automatizar tarefas complexas, melhorar a precisão das previsões e tomar decisões baseadas em dados mais rápidas do que nunca.
Este duo dinâmico está transformando áreas como segurança pública, análise de mercado e otimização de campanhas de marketing, evidenciando a necessidade de estratégias especializadas para maximizar o seu potencial.

IA Transformando o Desenvolvimento de BI

Para desenvolvedores de Business Intelligence (BI), a IA promete ser um divisor de águas por automatizar tarefas de rotina e possibilitar análises e visualizações de dados mais sofisticadas. Este avanço não só aumenta a eficiência, mas também a qualidade dos insights gerados, permitindo que as organizações aproveitem ao máximo seus dados.
 A integração da IA nas ferramentas de BI está estabelecendo um novo padrão para análise e inteligência de negócios, destacando o papel crucial da tecnologia no aprimoramento da tomada de decisão e na inovação empresarial.
Continue lendo esse artigo pois vamos explorar algumas das capacidades mais recentes da IA aliada ao Big Data e suas aplicações emergentes.

Análise de texto em escala

Isso envolve o uso de algoritmos de processamento de linguagem natural (NLP) para analisar grandes volumes de texto de maneira eficiente.
Pode incluir tarefas como classificação de texto, extração de informações, sumarização automática, análise de sentimento, entre outras.
Essa análise pode ser útil em uma variedade de aplicações, desde monitoramento de mídia social até análise de feedback do cliente.

Reconhecimento de fala em tempo real

Essa é a capacidade de converter a fala humana em texto de forma instantânea, permitindo interações em tempo real.
É amplamente utilizado em sistemas de reconhecimento de voz em assistentes virtuais, transcrição de áudio em tempo real em ambientes como salas de reunião e legendagem automática em transmissões ao vivo.

Reconhecimento de imagem

O reconhecimento de imagem envolve o uso de algoritmos de visão computacional para identificar e interpretar objetos, padrões e características em imagens digitais.
Isso é utilizado em uma variedade de aplicações, como identificação facial, detecção de objetos em imagens médicas, veículos autônomos, entre outros.

Extrair dados de documentos

Isso envolve o uso de técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para extrair informações específicas de documentos não estruturados, como textos, PDFs ou imagens de documentos.
Essas informações podem incluir datas, nomes, números, eventos, e assim por diante. Essa extração automatizada de dados é útil em processos como gerenciamento de registros, digitalização de documentos e automação de fluxos de trabalho.

Previsões de séries temporais com explicabilidade

Isso refere-se à capacidade de prever tendências ou padrões em conjuntos de dados que variam ao longo do tempo, como vendas, preços de ações ou dados climáticos.
Além de fazer previsões precisas, é importante entender o raciocínio por trás dessas previsões. Modelos com explicabilidade permitem que os usuários compreendam como certos eventos ou variáveis influenciam as previsões, facilitando a tomada de decisões informadas.

Detecção de anomalias

Isso envolve a identificação de padrões incomuns ou discrepantes em conjuntos de dados.
Pode ser utilizado em uma variedade de domínios, como detecção de fraudes em transações financeiras, monitoramento de redes para identificar atividades suspeitas, ou até mesmo na área da saúde para identificar sintomas anômalos em pacientes.
A detecção de anomalias é frequentemente realizada por meio de técnicas de aprendizado de máquina, onde o modelo é treinado para identificar padrões normais e alertar sobre desvios significativos.

A concentração da IA e do BIG Data aumenta a eficiência dos negócios

À medida que nos aprofundamos na era digital, a fusão de IA, Big Data e BI está definindo novos horizontes para a análise de dados e inteligência empresarial. Essas tecnologias não são apenas ferramentas operacionais, mas catalisadores para inovação e crescimento, ou seja, impulsionam o aumento acelerado de novas formas inteligentes de aperfeiçoar os processos.
As organizações que souberem navegar neste cenário emergente serão as líderes na próxima onda de transformação digital, marcada por insights mais profundos, decisões mais rápidas e uma maior capacidade de adaptação às mudanças do mercado.
A Wiser Tecnologia é uma empresa focada em trabalhar para proporcionar inovação e crescimento para as empresas, tornando-se um parceiro tecnológico para os negócios.
Com profissionais qualificados e em constante atualização de mercado, os processos operacionais das organizações que confiam sua empresa à Wiser possuem um excelente desempenho, impulsionando o aumento de resultados esperados pela organização.
 

Sobre o autor
Eduardo Viana é head de Analytics da Wiser Tecnologia | Executivo de Dados com mais de 10 anos de experiência em Business Intelligence. 

Por: Eduardo Viana VER MAIS
A Sinergia entre Business Intelligence e Inteligência Artificial: Transformando Dados em Insights Poderosos
No mundo empresarial moderno, dados são considerados o novo petróleo. Empresas que sabem como coletar, analisar e utilizar dados de forma eficaz têm uma vantagem competitiva significativa. Duas tecnologias que desempenham um papel crucial nesse processo são o Business Intelligence (BI) e a Inteligência Artificial (IA).
Neste artigo, exploraremos a relação entre essas duas disciplinas e como elas podem trabalhar juntas para impulsionar o sucesso empresarial.

Business Intelligence: Uma geral

O BI envolve a coleta e análise de dados históricos para fornecer insights acionáveis aos tomadores de decisão. Tradicionalmente, o BI se concentra em relatórios e painéis que resumem informações de negócios. Ele é valioso para monitorar o desempenho, identificar tendências e tomar decisões baseadas em dados.

Inteligência Artificial: Capacitando a transformação de dados

A IA, por outro lado, é uma disciplina que permite que os sistemas aprendam com dados e tomem decisões independentes. Ela inclui técnicas como aprendizado de máquina (ML), processamento de linguagem natural (PLN) e visão computacional. A IA permite a automação de tarefas complexas, a previsão de tendências futuras e a personalização de experiências para os clientes.

A Integração de BI e IA

A sinergia entre BI e IA está se tornando cada vez mais evidente. Aqui estão algumas maneiras pelas quais essas duas disciplinas podem trabalhar juntas:
Análise Preditiva: A IA pode ser usada para aprimorar a capacidade do BI de prever tendências futuras com base em dados históricos. Isso é especialmente valioso para previsões de demanda, planejamento de produção e gerenciamento de estoque.
Personalização de Relatórios: A IA pode ajudar a personalizar relatórios de BI com base nas preferências do usuário, entregando informações relevantes de maneira mais eficaz. Atualmente ferramentas como Power BI e Tableau já disponibilizam em seus sistemas a possibilidade do usuário fazer perguntas sobre seus dados, onde a ferramenta interpreta e gera visualizações de acordo com a dúvida apresentada.
Detecção de Anomalias: A IA pode identificar automaticamente anomalias nos dados, alertando os usuários sobre problemas potenciais, o que pode ser uma parte crítica da análise de BI.
Processamento de Linguagem Natural: A IA pode ser usada para analisar dados não estruturados, como feedback de clientes em redes sociais, incorporando essas informações nos relatórios de BI.

Cases importantes da sinergia entre BI e IA

Amazon: Aperfeiçoando recomendações com IA

A Amazon é um dos melhores exemplos de como a integração de Business Intelligence e Inteligência Artificial pode impulsionar os negócios. A empresa utiliza IA em sua plataforma para analisar o histórico de compras e comportamentos de navegação de seus clientes. Com base nesses dados, a Amazon gera recomendações personalizadas de produtos para cada usuário. A IA é capaz de identificar padrões de compra, preferências individuais e até mesmo tendências emergentes.
Por meio do aprendizado de máquina, a Amazon aprimora continuamente suas recomendações, aumentando a probabilidade de que os clientes comprem produtos sugeridos. Isso resulta em uma experiência de compra mais agradável e aumenta as taxas de conversão, contribuindo significativamente para os lucros da empresa.

Netflix: Personalização de conteúdo para uma audiência global

A Netflix é outro exemplo notável de como a IA e o BI se combinam para oferecer uma experiência altamente personalizada aos clientes. A empresa coleta dados sobre os hábitos de visualização de seus assinantes, incluindo os filmes e séries assistidos, as classificações dadas e o tempo gasto em cada conteúdo. Com esses dados em mãos, a Netflix utiliza algoritmos de IA para criar recomendações altamente precisas.
A IA da Netflix analisa esses dados para entender o que os usuários gostam e o que é relevante para eles. Ela é capaz de prever com precisão quais títulos os assinantes provavelmente assistiram a seguir. Isso não apenas melhora a satisfação do cliente, mas também mantém os usuários envolvidos e retidos na plataforma, resultando em uma base de assinantes mais sólida.

Desafios e Considerações Éticas

Embora a integração de BI e IA tenha inúmeras vantagens, também apresenta desafios, como a privacidade dos dados e questões éticas.
A IA depende de grandes conjuntos de dados para aprender e melhorar suas habilidades. Empresas e organizações coletam uma quantidade significativa de dados pessoais, o que levanta preocupações sobre a privacidade e a necessidade de consentimento dos indivíduos.
Além das preocupações legais, há desafios éticos envolvidos na utilização da IA, como a responsabilidade de garantir que a tecnologia não seja usada de maneira discriminatória ou injusta.

Conclusão

A combinação de Business Intelligence e Inteligência Artificial oferece um potencial significativo para empresas que desejam tomar decisões baseadas em dados e permanecer competitivas no mercado. À medida que essas tecnologias continuam a evoluir, a colaboração entre BI e IA se tornará cada vez mais essencial para o sucesso empresarial no século XXI.
Por: Eduardo Viana VER MAIS
Vantagens de integrar sistemas com o ChatGPT
Com a crescente demanda por experiências de atendimento ao cliente cada vez mais personalizadas e eficientes, a integração do ChatGPT com os sistemas de empresas tornou-se uma solução cada vez mais popular e eficaz.
Ao permitir que o ChatGPT trabalhe em conjunto com outros sistemas, como chatbots, assistentes virtuais e plataformas de atendimento ao cliente, as empresas podem proporcionar uma experiência de atendimento ao cliente mais fluida e satisfatória.

A integração é importante pois traz diversos benefícios à organização, desde o planejamento de processos, a execução e no resultado final. Dentre as vantagens de integrar sistemas com o ChatGPT, destacamos

Personalização do atendimento

Com o uso de técnicas de processamento de linguagem natural e análise de dados, o ChatGPT é capaz de interpretar as perguntas e comentários dos clientes com maior precisão, oferecendo respostas mais relevantes e personalizadas. Isso resulta em uma experiência de atendimento ao cliente mais satisfatória e eficiente, que pode aumentar a fidelidade dos clientes e melhorar a reputação da empresa.

Automatizar processos de atendimento

Por meio de chatbots integrados à plataforma de Inteligência Artificial (IA) as empresas podem oferecer respostas instantâneas a perguntas frequentes, reduzindo a necessidade de intervenção humana. Isso permite que os funcionários da empresa se dediquem a tarefas mais complexas e estratégicas, enquanto as tarefas rotineiras são executadas pelo ChatGPT.

Análise de dados em tempo real

Com o uso de técnicas de análise de dados e aprendizado de máquina, o ChatGPT é capaz de coletar e analisar informações sobre as interações dos clientes, identificando padrões e insights relevantes para a melhoria contínua do atendimento.
Por meio disso, empresas podem entender melhor as necessidades dos clientes, antecipar seus problemas e oferecer soluções personalizadas e eficazes.

Além disso...

A integração do ChatGPT com os sistemas de empresas também pode ser útil em diversas áreas, como saúde, educação e serviços públicos.

Saúde

Na área de saúde, o ChatGPT pode ser integrado a sistemas de diagnóstico e triagem de pacientes para fornecer informações precisas e personalizadas sobre condições médicas específicas. Isso pode ajudar a acelerar o processo de diagnóstico e tratamento, permitindo que os profissionais de saúde forneçam cuidados mais eficazes e eficientes aos pacientes. Em hospitais, pode ser integrado a sistemas de telemedicina, oferecendo atendimento remoto aos pacientes e auxiliando os profissionais de saúde no diagnóstico e tratamento de doenças.

Educação

Pode ser integrado a sistemas de aprendizado para fornecer suporte educacional personalizado aos alunos e professora em tempo real, o que pode ajudar a identificar áreas em que os alunos estão lutando e fornecer recursos relevantes para ajudá-los a progredir em suas áreas de estudo.

Serviços públicos

Neste segmento, o ChatGPT pode ser integrado a sistemas de atendimento ao cliente para ajudar a responder a perguntas e fornecer informações aos cidadãos. Isso auxilia na melhora da eficiência do atendimento ao cliente e na redução da necessidade de intervenção humana em tarefas rotineiras.

Como deve ser feita a integração do ChatGPT?

É importante lembrar que a integração do ChatGPT com os sistemas de empresas deve ser realizada de forma cuidadosa e estratégica. Pode ser feita de várias maneiras, dependendo do objetivo e do contexto da integração, sendo por meio de APIs, Plugins ou Interfaces de integração personalizadas.
É fundamental que as empresas realizem testes e monitoramento constante do desempenho do sistema, para garantir sua efetividade e aprimorar continuamente o atendimento ao cliente. Além disso, é necessário garantir que as informações dos clientes sejam tratadas de forma segura e responsável, protegendo a privacidade dos usuários durante e atendendo às regulamentações da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Outra preocupação importante é garantir que o ChatGPT seja integrado de forma harmoniosa com os sistemas de empresas existentes.
As integrações de sistema com o ChatGPT devem garantir experiência positiva e eficiente para o usuário e ainda garantir a segurança dos dados dos usuários, implementando medidas de segurança adequadas para proteger as informações coletadas durante as interações.
É preciso também considerar a importância da transparência e da ética no uso do ChatGPT, informando aos usuários sobre a presença do sistema e como ele é utilizado no atendimento ao cliente.
Com essas medidas em mente, as integrações de sistema com o ChatGPT podem ser uma ferramenta poderosa para melhorar a experiência do usuário e otimizar o atendimento ao cliente, contribuindo para o sucesso e crescimento das empresas.
Por: Stênio Oliveira VER MAIS
Redes Neurais Artificiais

2023 está sendo considerado por muitos como o ano da Inteligência Artificial. Isso se deve ao fato de muitas tecnologias que estavam em desenvolvimento, evolução e teste, passarem a fazer ainda mais parte do nosso cotidiano, a exemplo do tão falado e espetacular ChatGPT.

A base de tudo isso parte de um princípio muito simples, mas ao mesmo tempo muito complexo. O aprendizado. Aprender, para os seres humanos, exige muito mais do que imaginamos e ao mesmo tempo, na prática, nos parece algo simples.

Falar sobre Inteligência Artificial significa que devemos falar também sobre "neurônios artificiais".

Redes Neurais Artificiais

As Redes Neurais Artificiais (RNAs), também conhecidas como ANNs (Artificial Neural Networks), são um subconjunto da Inteligência Artificial (IA) que simula a anatomia e a fisiologia do cérebro humano para realizar tarefas desafiadoras, incluindo tomada de decisões, processamento de linguagem natural e identificação de imagens.

Os neurônios artificiais (perceptrons), os nós interconectados que compõem as redes neurais, processam e enviam dados à medida que as camadas da rede são construídas. A rede pode ser ensinada a reconhecer padrões e fazer previsões precisas alterando a força das conexões entre os neurônios.


Modelo de Neurônio Artificial - Perceptron


Modelo de Rede Neural - Perceptrons

Aprendizado

A capacidade das RNAs de aprender e se ajustar a novas informações é uma de suas principais características. Para aumentar sua precisão e desempenho ao longo do tempo, as RNAs podem ser treinadas usando uma variedade de técnicas, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.

Processamento de linguagem natural, carros sem motorista, reconhecimento de imagem e fala e outros campos fizeram uso de ANNs (Artificial Neural Networks).

Paralelismo

As RNAs também têm o benefício do processamento paralelo, o que lhes permite processar enormes volumes de dados de uma só vez. Com a ajuda de ANNs, empresas e organizações podem prever o futuro e produzir previsões com base na análise de dados.

As RNAs têm inúmeros benefícios, mas também apresentam várias desvantagens, como a necessidade de muitos dados de treinamento, o perigo de overfitting e o desafio de entender como eles tomam decisões.

Alguns Tipos

Uma variedade popular de RNAs é a rede neural feedforward, que possui uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída. Tarefas de classificação, regressão e reconhecimento de padrões são realizadas usando redes feedforward. A rede neural recorrente é um tipo adicional de RNAs que suporta loops de feedback e pode ser aplicada a projetos como modelagem de linguagem e previsão de séries temporais.
Função

A função de ativação, que baseia a saída de um nó em sua entrada, é uma parte crucial das RNAs. As funções sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit) e tanh são funções de ativação populares. As RNAs também podem modificar os pesos e vieses dos nós durante o treinamento usando vários métodos de otimização, como descida de gradiente estocástico.

Programação

Python é uma linguagem de programação popular para criar e treinar RNAs, e bibliotecas como TensorFlow e PyTorch oferecem recursos eficazes para criar redes complexas. Um número crescente de desenvolvedores de RNAs está usando JavaScript, graças a estruturas como TensorFlow.js e Brain.js, para criar Redes Neurais Artificiais que podem ser executadas diretamente no navegador.

Códigos

Vejamos logo abaixo como construir uma rede neural artificial utilizando as linguagens de programação Python e JavaScript.

Python

import tensorflow as t
import numpy as np

# Dados para treinamento
x_train = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_train = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# Arquiterura da rede neural
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(4, activation='sigmoid', input_shape=(2,)),
  tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Modelo com perda e otimização
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(),
              metrics=['accuracy'])

# Treine o modelo
model.fit(x_train, y_train, epochs=1000)

# Teste o modelo com novos dados
x_test = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_test = np.array([[0], [1], [1], [1]])
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
print('Precisão:', test_acc)

 

JavaScript

import * as tf from '@tensorflow/tfjs'

// Dados para treinamento
const xTrain = tf.tensor2d([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]);
const yTrain = tf.tensor2d([[0], [1], [1], [0]]);

// Arquiterura da rede neural
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 4, activation: 'sigmoid', inputShape: [2]}));
model.add(tf.layers.dense({units: 1, activation: 'sigmoid'}));

// Modelo com perdas e otimização
model.compile({optimizer: tf.train.adam(), loss: 'binaryCrossentropy', metrics: ['accuracy']});

// Treine o modelo
await model.fit(xTrain, yTrain, {epochs: 1000});

// Teste o modelo com novos  
const xTest = tf.tensor2d([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]);
const yTest = tf.tensor2d([[0], [1], [1], [1]]);
const [testLoss, testAcc] = await model.evaluate(xTest, yTest);

 

Apresentei neste artigo a "pontinha do iceberg" com relação ao assunto redes neurais artificiais. Há muito mais a saber e conhecer sobre esse fabuloso tema.

Estude e coloque em prática as suas ideias e projetos. 😉

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Por: Stênio Oliveira VER MAIS
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