A " inteligência artificial aprendizagem e máquina estão agora na boca de todos quando se trata de start-up de alta tecnologia.
Embora seja um conceito conhecido por muitas décadas, desde que o famoso Alan Turing inventou a linguagem de máquina para decodificar as mensagens codificadas nazistas, na época da Segunda Guerra Mundial.
Trata-se de ser capaz de imitar o funcionamento do cérebro humano por meio de uma tecnologia capaz não apenas de processar informações, mas de evoluí-las através de um processo de auto-aprendizado.
A " máquina de aprendizagem " não é nada mais do que a capacidade de identificar o comportamento repetitivo e lógico dentro de grandes conjuntos de dados através da implementação de algoritmos complexos.
Pode-se dizer que, por um lado, os dados são o combustível com o qual a máquina é "treinada" e os algoritmos são usados para definir padrões que permitem raciocinar e produzir o resultado.
Há duas razões principais que permitiram a disseminação da inteligência artificial :
O aumento exponencial do poder computacional , que até alguns anos atrás era insuficiente
O fato de que hoje é possível ter acesso a uma quantidade considerável de dados , tanto textuais quanto visuais. E são precisamente os "big data" que permitem que uma máquina seja treinada.
As 3 razões para investir em inteligência artificial
Por que faz sentido se concentrar em uma start-up que baseia seus produtos / serviços em inteligência artificial?
1. O potencial e os campos de aplicação da IA / ML são enormes
É realmente incrível a vastidão de áreas nas quais os benefícios da inteligência artificial podem ser explorados.
Do mundo dos produtos de segurança e antifraude ao de análises avançadas e inteligência de negócios , do setor médico ao de publicidade, da robótica e automação residencial ao setor financeiro.
A trituração de dados para permitir que uma máquina identifique padrões e retorne uma saída com uma lógica semelhante à de um ser humano em alguns milissegundos é um ativo para um número ilimitado de segmentos de mercado .
2. A inteligência artificial é um ingrediente para tornar seu serviço único
Existem inúmeras inovações formidáveis baseadas em algoritmos de aprendizado profundo / máquina. Se você tem os meios para agregar dados e um modelo de negócios sólido, a inteligência artificial é o que pode aprimorar sua ideia .
A inteligência artificial pode aprimorar seus negócios.
Basta pensar no gigantesco progresso feito por muitas empresas no mundo da saúde ao "alimentar a máquina" dados e imagens relacionados ao corpo humano para identificar terapias. Ou à análise de conversas para criar " chatbot " ou análise de voz para revolucionar o setor de "atendimento ao cliente".
3. Existem muitos espaços inexplorados
Existem muitas maneiras de ativar a tecnologia. Amazon, Microsoft e Google fornecem estruturas para a execução de modelos e algoritmos. O grande fermento que gira em torno da inteligência artificial deu lugar a muitos empresários para se entregarem.
Existem muitas startups tecnológicas que deram origem a projetos ambiciosos graças à IA, mas ainda há muito espaço para inovar ou transformar os negócios existentes.
Os 3 aspectos a considerar se você deseja investir em inteligência artificial
Obviamente, nem tudo o que reluz é ouro. Se, por um lado, o mundo da inteligência artificial é agora uma realidade consolidada cujos benefícios são conhecidos, por outro, existem ameaças e restrições a serem levadas em consideração antes de iniciar uma atividade empreendedora que deseja explorar a IA / ML.
1. A inteligência artificial requer habilidades que não são fáceis de encontrar
Para criar um modelo eficaz com base no aprendizado de máquina, são necessários profissionais altamente especializados que possam identificar padrões significativos e, em seguida, estabelecer os mecanismos e relacionamentos que dão origem ao raciocínio que a máquina deve fazer.
Disse que parece fácil!
Os cientistas de dados são mercadorias raras, mas são essenciais para gerar os algoritmos que devem instruir a máquina. Um coquetel de lógica e matemática que não pode ser separado do conhecimento técnico das ferramentas de modelagem, agrupa metodologias de aprendizado como a Random Forest e sistemas para gerenciar a troca de big data .
Trabalhar com IA significa estabelecer uma plataforma real em torno do "data lake", onde a preparação de recursos humanos desempenha um papel fundamental.
2. O processamento de dados leva muito tempo
Gerenciar grandes quantidades de dados significa configurar uma infraestrutura dimensionalmente importante. Acima de tudo, a máquina precisa ser treinada, mesmo com ajuda humana.
O treinamento da máquina é um processo meticuloso, também composto de testes e correções.
Atingir um grau aceitável de precisão requer tempo e recursos e é essa parte que requer investimento.
Basta pensar nos milhões de quilômetros que Waymo, o carro autônomo fabricado pelo Google, teve que triturar em um grande número de cenários para treinar o sofisticado sistema sensorial que permite treinar o carro para reproduzir uma direção segura.
3. São necessários muitos dados de qualidade
Além da idéia e das habilidades necessárias para montar um projeto empresarial baseado em inteligência artificial, também é necessário ter uma grande quantidade de dados de qualidade possivelmente úteis .
Os dois países mais avançados no que diz respeito à IA são, sem dúvida, os Estados Unidos e a China. Não é por acaso que também foram os países que coletaram e gerenciaram mais dados de todos os tempos em uma ampla gama de segmentos de mercado.
Pense em aplicativos como o WeChat ou o AliBaba, que na China não apenas coletam dados de usuários e transações, mas também possuem um instrumento de pagamento que pode ser usado em qualquer lugar.
Encontrar dados e ser competitivo do ponto de vista qualitativo-quantitativo não é nada simples e requer investimento, mas é a chave para o sucesso de um projeto que visa explorar o aprendizado de máquina.
Embora seja um conceito conhecido por muitas décadas, desde que o famoso Alan Turing inventou a linguagem de máquina para decodificar as mensagens codificadas nazistas, na época da Segunda Guerra Mundial.
Trata-se de ser capaz de imitar o funcionamento do cérebro humano por meio de uma tecnologia capaz não apenas de processar informações, mas de evoluí-las através de um processo de auto-aprendizado.
A " máquina de aprendizagem " não é nada mais do que a capacidade de identificar o comportamento repetitivo e lógico dentro de grandes conjuntos de dados através da implementação de algoritmos complexos.
Pode-se dizer que, por um lado, os dados são o combustível com o qual a máquina é "treinada" e os algoritmos são usados para definir padrões que permitem raciocinar e produzir o resultado.
Há duas razões principais que permitiram a disseminação da inteligência artificial :
O aumento exponencial do poder computacional , que até alguns anos atrás era insuficiente
O fato de que hoje é possível ter acesso a uma quantidade considerável de dados , tanto textuais quanto visuais. E são precisamente os "big data" que permitem que uma máquina seja treinada.
As 3 razões para investir em inteligência artificial
Por que faz sentido se concentrar em uma start-up que baseia seus produtos / serviços em inteligência artificial?
1. O potencial e os campos de aplicação da IA / ML são enormes
É realmente incrível a vastidão de áreas nas quais os benefícios da inteligência artificial podem ser explorados.
Do mundo dos produtos de segurança e antifraude ao de análises avançadas e inteligência de negócios , do setor médico ao de publicidade, da robótica e automação residencial ao setor financeiro.
A trituração de dados para permitir que uma máquina identifique padrões e retorne uma saída com uma lógica semelhante à de um ser humano em alguns milissegundos é um ativo para um número ilimitado de segmentos de mercado .
2. A inteligência artificial é um ingrediente para tornar seu serviço único
Existem inúmeras inovações formidáveis baseadas em algoritmos de aprendizado profundo / máquina. Se você tem os meios para agregar dados e um modelo de negócios sólido, a inteligência artificial é o que pode aprimorar sua ideia .
A inteligência artificial pode aprimorar seus negócios.
Basta pensar no gigantesco progresso feito por muitas empresas no mundo da saúde ao "alimentar a máquina" dados e imagens relacionados ao corpo humano para identificar terapias. Ou à análise de conversas para criar " chatbot " ou análise de voz para revolucionar o setor de "atendimento ao cliente".
3. Existem muitos espaços inexplorados
Existem muitas maneiras de ativar a tecnologia. Amazon, Microsoft e Google fornecem estruturas para a execução de modelos e algoritmos. O grande fermento que gira em torno da inteligência artificial deu lugar a muitos empresários para se entregarem.
Existem muitas startups tecnológicas que deram origem a projetos ambiciosos graças à IA, mas ainda há muito espaço para inovar ou transformar os negócios existentes.
Os 3 aspectos a considerar se você deseja investir em inteligência artificial
Obviamente, nem tudo o que reluz é ouro. Se, por um lado, o mundo da inteligência artificial é agora uma realidade consolidada cujos benefícios são conhecidos, por outro, existem ameaças e restrições a serem levadas em consideração antes de iniciar uma atividade empreendedora que deseja explorar a IA / ML.
1. A inteligência artificial requer habilidades que não são fáceis de encontrar
Para criar um modelo eficaz com base no aprendizado de máquina, são necessários profissionais altamente especializados que possam identificar padrões significativos e, em seguida, estabelecer os mecanismos e relacionamentos que dão origem ao raciocínio que a máquina deve fazer.
Disse que parece fácil!
Os cientistas de dados são mercadorias raras, mas são essenciais para gerar os algoritmos que devem instruir a máquina. Um coquetel de lógica e matemática que não pode ser separado do conhecimento técnico das ferramentas de modelagem, agrupa metodologias de aprendizado como a Random Forest e sistemas para gerenciar a troca de big data .
Trabalhar com IA significa estabelecer uma plataforma real em torno do "data lake", onde a preparação de recursos humanos desempenha um papel fundamental.
2. O processamento de dados leva muito tempo
Gerenciar grandes quantidades de dados significa configurar uma infraestrutura dimensionalmente importante. Acima de tudo, a máquina precisa ser treinada, mesmo com ajuda humana.
O treinamento da máquina é um processo meticuloso, também composto de testes e correções.
Atingir um grau aceitável de precisão requer tempo e recursos e é essa parte que requer investimento.
Basta pensar nos milhões de quilômetros que Waymo, o carro autônomo fabricado pelo Google, teve que triturar em um grande número de cenários para treinar o sofisticado sistema sensorial que permite treinar o carro para reproduzir uma direção segura.
3. São necessários muitos dados de qualidade
Além da idéia e das habilidades necessárias para montar um projeto empresarial baseado em inteligência artificial, também é necessário ter uma grande quantidade de dados de qualidade possivelmente úteis .
Os dois países mais avançados no que diz respeito à IA são, sem dúvida, os Estados Unidos e a China. Não é por acaso que também foram os países que coletaram e gerenciaram mais dados de todos os tempos em uma ampla gama de segmentos de mercado.
Pense em aplicativos como o WeChat ou o AliBaba, que na China não apenas coletam dados de usuários e transações, mas também possuem um instrumento de pagamento que pode ser usado em qualquer lugar.
Encontrar dados e ser competitivo do ponto de vista qualitativo-quantitativo não é nada simples e requer investimento, mas é a chave para o sucesso de um projeto que visa explorar o aprendizado de máquina.
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