Problemas Que Podem Ser Resolvidos Usando O Machine Learning

Este artigo é o segundo de uma série de artigos que vou escrever sobre Machine Learning. No primeiro, ele falou sobre os diferentes algoritmos do Machine Learning.

Neste artigo, veremos os problemas que podem ser resolvidos hoje facilmente usando Machine Learning e alguns dos fornecedores que disponibilizam serviços de Inteligência Artificial.

Introdução

Embora o tema Machine Learning não seja novo, teve um boom muito importante nos últimos anos. Isso se deve, em parte, às melhorias na tecnologia e, em parte, às novas técnicas, como Deep Learning, que produziram resultados muito bons. Como resultado desse boom surgiram ferramentas que facilitam o desenvolvimento de aplicativos que usam Machine Learning, mas também surgiram serviços muito fáceis de usar que tornam possível usar essa tecnologia com muita facilidade.

Fornecedores

Todos os principais fornecedores de Cloud Computing oferecem soluções de Machine Learning no nível de suas nuvens, mas também há estruturas emergentes que permitem que essa tecnologia seja usada em dispositivos móveis. Alguns dos fornecedores de Cloud que possuem serviços de Inteligência Artificial são:
Amazon Web Services
IBM Watson Microsoft Azure Cognitive Services Google Cloud Alibaba, Baidu and Tencent (China) Com relação aos fornecedores “locais” para os dispositivos, podemos mencionar:

  • CoreML da Apple, 
  • TensorFlow Lite, 
  • Kit ML.

Problemas que podem ser resolvidos com Inteligência Artificial

Há uma série de problemas que podem ser resolvidos usando técnicas de Inteligência Artificial e Machine Learning que são bem conhecidas. Tanto é assim, que já existem serviços que permitem resolvê-los simplesmente chamando um serviço, sem precisar saber como eles são resolvidos e sem precisar (nos casos mais gerais) se preocupar em ter que definir a arquitetura das redes que serão utilizadas nem tem que treinar os modelos. Todos os provedores (ou a maioria deles) têm soluções para resolver esses problemas. Alguns estão mais avançados do que outros em algum assunto específico, mas hoje não há vencedor claro em todas as áreas.

Alguns dos problemas que podem ser resolvidos facilmente hoje são:

Detecção de idioma: Dado um texto, para saber em qual idioma está escrito.

Análise de sentimento: Dado um texto, determine qual é o sentimento que ele contém (raiva, alegria, etc.). Isso permite, por exemplo, analisar a linha do tempo do Twitter em busca de reações a um novo produto.

Tradução automática: Dado um texto em um idioma, obtenha a tradução para outro idioma.

Classificação de imagens: Dada uma imagem, determine o que é visto nela.

Reconhecimento de pessoas: Dada uma imagem, obtenha uma lista das pessoas que aparecem na imagem, em alguns casos identificando-as.

Reconhecimento de objetos: Dada uma imagem, para poder determinar quais objetos aparecem nela.

Reconhecimento de texto em imagens: Dada uma imagem que contém uma ou mais regiões onde o texto aparece (por exemplo, cartazes em uma rota), obtenha textos.

Transcrição de áudio: dada uma gravação em que uma ou mais pessoas são ouvidas, converta a conversa em texto.

Conversão de texto em voz: dado um texto, produza um arquivo de áudio onde uma voz é ouvida recitando o texto original.

Conclusão

O número de problemas que podem ser resolvidos usando Machine Learning está aumentando, assim como a precisão obtida por essas soluções. E também há um aumento no número de serviços que incorporam soluções já empacotadas para esse tipo de problema.

No próximo artigo vou contar o que estamos fazendo em GeneXus para integrar todos esses serviços aos nossos aplicativos.

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