Treinar seu próprio modelo de IA pode parecer ciência de foguetes, mas é mais simples do que você imagina. Trata-se de fornecer os dados corretos a um sistema para que ele aprenda a reconhecer padrões, resolver problemas e fazer previsões - semelhante a ensinar um aluno brilhante!
Os modelos personalizados de IA são incrivelmente impactantes porque podem ser adaptados às suas necessidades específicas. Você pode automatizar várias tarefas em todos os setores, desde a análise de dados para pontuação de crédito ou diagnósticos médicos até atendimento ao cliente e marketing.
Os principais participantes também estão entrando no movimento: A PwC tem comprometeu-se a investir US$ 1 bilhão ao longo de três anos para treinar funcionários em IA e implementar assistentes de chatbot. O objetivo é aumentar a produtividade, incentivar a inovação e automatizar tarefas repetitivas.
A melhor parte? Você também pode fazer isso!
Vamos explorar as etapas para treinar sua própria IA e os tipos de modelos de IA que atendem a várias necessidades.
⏰Resumo de 60 segundos
- O treinamento de seu próprio modelo de IA envolve a alimentação de dados em um sistema para ajudá-lo a reconhecer padrões, resolver problemas e fazer previsões. Esse processo é semelhante a ensinar um aluno, permitindo que a IA aprenda e se adapte com o tempo
- Os modelos personalizados de IA podem ser adaptados a necessidades específicas, automatizando tarefas em setores como pontuação de crédito, diagnósticos médicos, atendimento ao cliente e marketing. Eles melhoram com o tempo, automatizam tarefas repetitivas, descobrem insights ocultos, apoiam decisões mais inteligentes e se adaptam a novos desafios
- Etapas para treinar a IA:
- Reunir dados de várias fontes
- Limpar e formatar os dados para prepará-los para o treinamento. Remova as tendências para evitar previsões imprecisas
- Escolha o modelo de IA correto com base em sua tarefa (por exemplo, aprendizagem por reforço para simulações, aprendizagem profunda para reconhecimento de padrões)
- Execute testes em que a IA faça previsões, compare-as com os resultados esperados e ajuste seus algoritmos para melhorar a precisão
- Teste a IA em tarefas do mundo real. Se o desempenho for bom, prossiga; se não for, treine novamente e repita. A avaliação regular mantém o modelo preciso e confiável
- O treinamento de modelos de IA envolve complexidade técnica, problemas de qualidade de dados, altos custos, preocupações éticas e conformidade normativa. A abordagem desses desafios é fundamental para o sucesso da implementação da IA
- ClickUp O Brain oferece ferramentas baseadas em IA integradas ao ClickUp, proporcionando benefícios de produtividade sem a complexidade de treinar sua própria IA. Ele oferece recursos como AI Knowledge Manager, AI Project Manager e AI Writer for Work, aumentando a eficiência e a segurança
- O ClickUp Brain ajuda a automatizar tarefas, responder perguntas, criar automações personalizadas e fornecer assistência de escrita específica para a função. Ele simplifica os fluxos de trabalho e aumenta a produtividade sem exigir conhecimento técnico
Você aprenderá como a IA pode ajudá-lo usar a IA para automatizar tarefas aumentar a eficiência e gerar melhores resultados.
Entendendo a IA e o aprendizado de máquina
A Inteligência Artificial (IA) refere-se a tecnologias que permitem que os sistemas executem tarefas que exigem inteligência semelhante à humana. Essas tarefas incluem a tomada de decisões, a solução de problemas e o aprendizado com a experiência. Os modelos de IA são algoritmos treinados em grandes conjuntos de dados. Eles reconhecem padrões e fazem previsões sem serem explicitamente programados para cada tarefa.
O aprendizado de máquina (ML) é um dos maiores subconjuntos de IA. Ele se concentra na criação de algoritmos que aprendem com os dados e tomam decisões com base neles. Ao contrário da programação tradicional, os modelos de ML melhoram com o tempo à medida que processam mais dados.
por exemplo, Aprendizado de máquina com IA podem prever tendências, detectar fraudes ou recomendar produtos. Em geral, esses modelos são mais simples do que os baseados em aprendizagem profunda (DL) e são menos exigentes em termos de computação. Os modelos comuns de ML incluem modelos de regressão linear, árvores de decisão e k-nearest neighbors, que são frequentemente aplicados em tarefas de previsão e segmentação. Técnicas de IA como essas ajudam as empresas a obter o máximo da IA permitindo a automação e a tomada de decisões orientadas por dados.
Enquanto os modelos de ML são usados para tarefas como classificação e regressão, os modelos de DL se destacam em áreas como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e transcrição de fala. Por exemplo, os modelos de detecção de objetos, que são modelos de DL, podem identificar e localizar objetos específicos em imagens ou vídeos.
À medida que os modelos de DL continuam a evoluir, eles estão sendo usados em tecnologias inovadoras, como carros autônomos, imagens médicas e Plataformas de IA que oferecem recursos avançados para as empresas.
Fato divertido: A IA não dorme exatamente, mas pode "sonhar"!
"Generative Adversarial Networks" (GANs) são uma classe de modelos de ML projetados para produzir conteúdo novo e original após "aprender" com dados de treinamento, como imaginar novas pinturas ou até mesmo rostos humanos que nunca existiram.
O que significa treinar sua própria IA?
O treinamento de modelos de IA é como ensinar uma nova habilidade a uma criança. Em vez de simplesmente programar uma máquina para seguir instruções rígidas, você a ajuda a aprender com os dados, a se adaptar aos padrões e a tomar decisões por conta própria.
O processo é iterativo. Ele envolve alimentar o modelo com dados de alta qualidade, selecionar as ferramentas certas e ajustar os parâmetros para obter resultados precisos. Isso significa que sua estrutura de IA aprenderá, errará e melhorará com o tempo.
Em geral, os cientistas de dados conduzem o treinamento. No entanto, em alguns casos, os usuários corporativos também podem participar, especialmente em ambientes com pouco ou nenhum código.
Pense em ensinar a uma criança pequena a diferença entre cães e gatos. Inicialmente, você começaria com imagens básicas e conceitos simples, como: "Este é um cachorro; este é um gato" À medida que a criança aprende, você acrescenta mais detalhes - tamanho, sons e comportamentos - para que ela possa distinguir exemplos ainda mais complexos.
Na IA, o treinamento segue uma abordagem semelhante. O modelo começa com dados básicos e é refinado com o tempo, à medida que mais exemplos e feedback são introduzidos.
Fato divertido: Em março de 2016, o AlphaGo, uma IA desenvolvida pelo Google DeepMind, enfrentou Lee Sedol, um lendário jogador de Go com 18 títulos mundiais. A partida ocorreu em Seul, na Coreia do Sul, e a vitória do AlphaGo por 4 a 1 surpreendeu o mundo. Com mais de 200 milhões de pessoas assistindo globalmente, essa evento marcante foi uma década inteira à frente de seu tempo ao mostrar o poder da IA!
Benefícios de treinar sua própria IA
Treinar seu próprio sistema de IA traz inúmeras vantagens. Aqui estão algumas delas:
- Melhoria ao longo do tempo: A IA fica mais inteligente à medida que processa mais dados, tornando as previsões e decisões mais precisas
- Automação de tarefas repetitivas: A IA reduz o esforço manual e aumenta a produtividade geral ao lidar com processos de rotina
- Descoberta de insights ocultos: A IA identifica ineficiências ou oportunidades de crescimento que, de outra forma, poderiam passar despercebidas
- Apoio a decisões mais inteligentes: Com maior precisão, a IA aprimora as decisões de negócios, impulsionando o sucesso a longo prazo
- Adaptação e dimensionamento: Um modelo bem treinado cresce com suas necessidades, enfrentando novos desafios com eficiência
Casos de uso comuns de IA
A IA está causando impacto em vários setores, ajudando as empresas a se tornarem mais eficientes e econômicas. A Pesquisa da Deloitte com 2.620 líderes empresariais globais revelou os usos mais comuns da IA.
Aqui está uma olhada em alguns deles:
1. Otimização de preços na nuvem
As empresas estão usando IA para otimizar os custos da nuvem.
Por exemplo, o Dropbox reduziu sua dependência da AWS, economizando quase US$ 75 milhões usando IA para encontrar soluções econômicas de nuvem.
Dessa forma, a IA ajuda as empresas a rastrear padrões de uso da nuvem, prever custos e detectar anomalias, o que leva a um melhor orçamento e economia.
**Leia também Principais cursos de IA para ajudar a desenvolver seu conhecimento sobre IA
2. Assistentes de voz, chatbots e IA de conversação
Ferramentas orientadas por IA, como chatbots e assistentes de voz, estão tornando a comunicação mais acessível.
Por exemplo, Estée Lauder criou um assistente de maquiagem habilitado por voz para ajudar pessoas com deficiências visuais. União de Crédito do Pentágono (PenFed) usa chatbots para responder às dúvidas dos clientes, reduzindo a pressão sobre as equipes de atendimento ao cliente.
Essas ferramentas ajudam humanizar o conteúdo de IA e tornar as interações com o usuário mais naturais.
3. Manutenção preditiva
A IA está revolucionando a manutenção preditiva em vários setores.
Na General Electric (GE), a IA monitora motores de aeronaves sinalizando possíveis problemas antes que eles se transformem em problemas graves.
Da mesma forma, a Rolls-Royce usa IA em motores a jato para melhorar o desempenho e reduzir as emissões de carbono.
A Autoridade de Água e Esgoto do Distrito de Columbia aplica IA para prever rompimentos de tubulações de água e monitorar tubulações de esgoto no setor público. Sua ferramenta de IA, Pipe Sleuth, analisa imagens de CCTV de tubulações para identificar áreas que precisam de manutenção, evitando danos dispendiosos e melhorando a eficiência.
4. Relatórios financeiros e contabilidade
Quickbooks, um serviço de software de contabilidade, usa IA para melhorar o planejamento financeiro dos clientes. Com mais de 730 milhões de interações orientadas por IA anualmente, ele faz 58 bilhões de previsões de aprendizado de máquina diariamente.
Por meio de sua plataforma, GenOS a Intuit aplica grandes modelos de linguagem a impostos, contabilidade e fluxo de caixa. Isso reduz as tarefas repetitivas, minimiza os erros de entrada de dados e acelera o processamento de faturas.
Da mesma forma, a PwC aplica IA em consultoria usando processamento de linguagem natural (NLP), aprendizado de máquina e aprendizado profundo para informar suas decisões.
Como treinar sua própria IA
Agora que você conhece os benefícios de treinar sua IA, vamos discutir o processo.
O treinamento de um modelo de IA envolve várias etapas importantes. Embora as especificidades possam diferir de acordo com a complexidade do projeto, o processo geral permanece bastante semelhante, quer se trate de um modelo de hobby ou de uma transformação voltada para os negócios.
1. Coleta de dados
Os dados são a espinha dorsal da IA - dados fortes criam modelos fortes. A primeira etapa do treinamento de sua IA é coletar dados de várias fontes. Por exemplo, em serviços financeiros, como processamento de riscos e empréstimos, você pode coletar:
- Dados pessoais: Histórico de crédito, nível de renda e detalhes do emprego
- Comportamento bancário: Padrões de transações e grandes saques
- Dados econômicos e de mercado: Fatores que influenciam os pagamentos de empréstimos, como taxas de juros ou tendências de mercado
- Registros legais: Informações como histórico de tribunais ou propriedade de imóveis
- Dados corporativos: Registros de pagamento de empréstimos anteriores e capacidade de crédito de empresas
O modelo de IA usará esses dados para avaliar riscos e fazer previsões, como sugerir a aprovação do empréstimo com base em determinados marcadores.
2. Pré-processamento de dados
A próxima etapa é preparar os dados para o treinamento - pense nisso como preparar os ingredientes antes de cozinhar. O pré-processamento envolve:
- Verificação da precisão e da integridade: Garantir que os dados sejam confiáveis e estejam livres de erros
- Formatação para treinamento: Estruturar os dados de uma forma que o modelo de IA possa entender
- Limpeza dos dados: Remoção de duplicatas, outliers e informações irrelevantes
Essa etapa é fundamental porque os modelos de IA precisam de dados limpos e bem organizados para aprender melhor. O pré-processamento adequado garante que o modelo possa processar as informações com precisão e reduz o risco de erros. Uma parte importante dessa etapa é abordar possíveis vieses nos dados para evitar previsões imprecisas ou discriminatórias durante o treinamento.
3. Seleção do modelo
A seleção do modelo certo depende da tarefa que você está tentando resolver. Em geral, os cientistas de dados avaliam várias opções com base na complexidade e nos requisitos do problema. Aqui estão duas abordagens comuns:
- Aprendizado por reforço: Esse método envolve a execução de simulações em que a IA aprende por tentativa e erro. Ela ajusta seu comportamento com base no feedback, melhorando com o tempo ao identificar o que funciona e o que não funciona
- Aprendizagem profunda: Esse modelo usa redes neurais para aprender padrões nos dados. Ele se destaca em tarefas como reconhecimento de imagem, análise de texto ou transcrição de fala, analisando repetidamente grandes conjuntos de dados
Sua escolha de modelo deve estar alinhada com suas metas de negócios e com o problema em questão. Em alguns casos, a combinação de vários modelos pode proporcionar melhores resultados para tarefas complexas.
4. Treinamento
O treinamento da IA envolve a execução de testes para ver se a previsão é boa e o ajuste de algoritmos para melhorar a precisão. Veja como funciona: o modelo faz previsões e as compara com os resultados esperados. Com base nas diferenças, ele refina seus parâmetros.
Com o tempo, a IA fica melhor e mais precisa a cada rodada de treinamento. Esse processo iterativo é fundamental para a criação de um modelo de IA confiável e eficaz.
Leia também: Estratégias eficazes para a implementação de IA generativa nos negócios
5. Avaliação
Após a conclusão do treinamento, é hora de testar a IA em situações do mundo real. Essa etapa garante que o modelo possa fazer previsões precisas e fornecer resultados. Se os resultados forem bons, você poderá avançar com a implementação. Caso contrário, será necessário um novo treinamento.
A avaliação não é um evento único. Os modelos de IA devem ser avaliados regularmente para garantir que estejam funcionando corretamente. Por exemplo, as empresas de seguro de saúde devem supervisionar sua IA para evitar recusas injustas de pedidos de indenização. A avaliação contínua ajuda a manter a precisão do modelo, melhorar o desempenho e evitar erros dispendiosos.
Você sabia que? Ao treinar uma IA, hiperparâmetros ditam como um modelo aprende e quando ele deve parar. O ajuste desses hiperparâmetros é como ajustar o aquecimento de um fogão - muito alto, e ele queima; muito baixo, e o cozimento demora uma eternidade.
Desafios de treinar sua própria IA
Treinar seu próprio modelo de IA é empolgante, mas vem com seu próprio conjunto de desafios. Aqui estão os principais obstáculos que você pode enfrentar com o desenvolvimento da IA:
1. Complexidade técnica
A criação de um modelo de IA exige um profundo conhecimento de algoritmos de ML, processamento de dados e redes neurais. Mesmo depois de configurar a infraestrutura, o ajuste fino dos modelos para obter precisão e eficiência pode ser demorado e complexo. Você precisará de cientistas de dados e engenheiros de IA qualificados para lidar com essas complexidades.
2. Problemas de qualidade de dados
Os modelos de IA dependem de dados relevantes e de alta qualidade. Dados ruins ou incompletos podem levar a previsões imprecisas e decisões errôneas. A limpeza e o pré-processamento de dados é uma etapa crucial, mas nem sempre é simples.
Até mesmo pequenos erros nos dados podem afetar significativamente o desempenho do modelo.
3. Custos elevados
O treinamento de modelos de IA não é barato. O processo requer recursos computacionais significativos, especialmente para modelos de aprendizagem profunda. O hardware, o software e os serviços de nuvem necessários para processar grandes conjuntos de dados podem ser caros.
Além disso, a contratação de profissionais qualificados aumenta o custo. Com o tempo, talvez seja necessário investir em treinamento contínuo e atualizações de modelos para manter a precisão.
4. Preocupações éticas
Treine o modelo com dados distorcidos e ele poderá perpetuar vieses de forma não intencional, levando a resultados injustos ou discriminatórios. Abordar esses vieses no início do treinamento é essencial para garantir que a IA se comporte de forma ética.
Há também preocupações com a privacidade, especialmente ao lidar com dados pessoais confidenciais.
5. Conformidade regulatória
Com o uso crescente da IA, há cada vez mais regulamentações sobre privacidade de dados e transparência de modelos. As organizações devem se manter atualizadas com as leis locais e internacionais para evitar repercussões legais.
O não cumprimento dessas normas pode resultar em multas, danos à reputação e batalhas jurídicas.
Leia também: O melhor glossário de IA: Termos para você se familiarizar com a inteligência artificial
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