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Um Modelo de Linguagem de Grande Escala (LLM) é um tipo de IA treinada em vastas quantidades de dados textuais para compreender, gerar e manipular a linguagem humana. LLMs utilizam aprendizado profundo e redes neurais do tipo transformer para impulsionar tarefas como geração de texto, sumarização, tradução e muito mais em diversos setores.
O Modelo de Linguagem Pathways (PaLM) é a avançada família de grandes modelos de linguagem da Google, projetada para aplicações versáteis como geração de texto, raciocínio, análise de código e tradução multilíngue. Construído sobre a iniciativa Pathways, o PaLM se destaca em desempenho, escalabilidade e práticas responsáveis de IA.
Um modelo determinístico é um modelo matemático ou computacional que produz uma única saída definitiva para um conjunto específico de condições de entrada, oferecendo previsibilidade e confiabilidade sem aleatoriedade. Amplamente utilizado em IA, finanças, engenharia e SIG, os modelos determinísticos fornecem análises precisas, mas podem carecer de flexibilidade para a variabilidade do mundo real.
Um Modelo Fundamental de IA é um modelo de aprendizado de máquina em larga escala treinado com enormes quantidades de dados, adaptável a uma ampla variedade de tarefas. Os modelos fundamentais revolucionaram a IA ao servir como base versátil para aplicações especializadas de IA em domínios como PLN, visão computacional e muito mais.
Modelos Ocultos de Markov (HMMs) são modelos estatísticos sofisticados para sistemas onde os estados subjacentes são inobserváveis. Amplamente utilizados em reconhecimento de fala, bioinformática e finanças, os HMMs interpretam processos ocultos e são impulsionados por algoritmos como Viterbi e Baum-Welch.
Saiba mais sobre Modelos de IA Discriminativos—modelos de aprendizado de máquina focados em classificação e regressão por meio da modelagem das fronteiras de decisão entre classes. Entenda como funcionam, suas vantagens, desafios e aplicações em PLN, visão computacional e automação em IA.
Descubra o que é um Motor de Insights—uma plataforma avançada, baseada em IA, que aprimora a busca e análise de dados ao compreender contexto e intenção. Saiba como Motores de Insights integram PLN, aprendizado de máquina e deep learning para fornecer insights acionáveis de fontes de dados estruturadas e não estruturadas.
Na IA, uma 'muralha' é uma vantagem competitiva sustentável—como economias de escala, efeitos de rede, tecnologia proprietária, altos custos de troca e muralhas de dados—que ajuda as empresas a manterem a liderança de mercado e a desencorajar a concorrência.
O Apache MXNet é um framework de deep learning open-source projetado para treinamento e implantação eficientes e flexíveis de redes neurais profundas. Conhecido por sua escalabilidade, modelo de programação híbrido e suporte a múltiplas linguagens, o MXNet capacita pesquisadores e desenvolvedores a criarem soluções avançadas de IA.
Naive Bayes é uma família de algoritmos de classificação baseada no Teorema de Bayes, aplicando probabilidade condicional com a suposição simplificadora de que as características são condicionalmente independentes. Apesar disso, classificadores Naive Bayes são eficazes, escaláveis e usados em aplicações como detecção de spam e classificação de texto.
Descubra o que significa nível de escolaridade em legibilidade, como é calculado por fórmulas como Flesch-Kincaid e por que é crucial para adaptar o conteúdo à capacidade de leitura do seu público.
Descubra o que significa nível de leitura, como é medido e por que é importante. Saiba mais sobre diferentes sistemas de avaliação, fatores que afetam a habilidade de leitura e estratégias para melhorar seu nível de leitura, incluindo o papel da IA na aprendizagem personalizada.
Natural Language Toolkit (NLTK) é um conjunto abrangente de bibliotecas e programas em Python para processamento de linguagem natural (PLN) simbólico e estatístico. Amplamente utilizado na academia e na indústria, oferece ferramentas para tokenização, stemming, lematização, marcação gramatical (POS tagging) e muito mais.
Plataformas de IA No-Code permitem que usuários criem, implantem e gerenciem modelos de IA e machine learning sem escrever código. Essas plataformas oferecem interfaces visuais e componentes pré-construídos, democratizando a IA para usuários de negócios, analistas e especialistas do setor.
A normalização em lote é uma técnica transformadora em deep learning que aprimora significativamente o processo de treinamento de redes neurais ao lidar com o deslocamento interno de covariáveis, estabilizar ativações e possibilitar um treinamento mais rápido e estável.
Novo Negócio Líquido refere-se à receita gerada a partir de clientes recém-adquiridos ou contas reativadas dentro de um período específico, normalmente excluindo qualquer receita proveniente de upselling ou cross-selling para clientes ativos já existentes. É uma métrica crítica para empresas que buscam medir o crescimento impulsionado pela expansão da base de clientes, em vez de depender apenas de vendas adicionais para os clientes atuais.
NSFW, um acrônimo para Não Seguro para o Trabalho, é uma gíria da internet usada para rotular conteúdos que podem ser inadequados ou ofensivos para serem vistos em ambientes públicos ou profissionais. Essa designação serve como alerta de que o material pode conter elementos como nudez, conteúdo sexual, violência gráfica, linguagem imprópria ou outros tópicos sensíveis inadequados em locais de trabalho ou escolas.
NumPy é uma biblioteca Python de código aberto crucial para computação numérica, oferecendo operações eficientes com arrays e funções matemáticas. Ela fundamenta fluxos de trabalho de computação científica, ciência de dados e aprendizado de máquina, permitindo o processamento rápido de grandes volumes de dados.
Fastai é uma biblioteca de deep learning construída sobre o PyTorch, oferecendo APIs de alto nível, aprendizado por transferência e uma arquitetura em camadas para simplificar o desenvolvimento de redes neurais para visão, NLP, dados tabulares e muito mais. Desenvolvida por Jeremy Howard e Rachel Thomas, Fastai é open-source e orientada pela comunidade, tornando a IA de última geração acessível a todos.
Open Neural Network Exchange (ONNX) é um formato de código aberto para a troca fluida de modelos de aprendizado de máquina entre diferentes frameworks, ampliando a flexibilidade de implantação, padronização e otimização de hardware.
A OpenAI é uma organização líder em pesquisa de inteligência artificial, conhecida pelo desenvolvimento do GPT, DALL-E e ChatGPT, e tem como objetivo criar uma inteligência artificial geral (AGI) segura e benéfica para a humanidade.
OpenCV é uma biblioteca avançada de visão computacional e aprendizado de máquina de código aberto, oferecendo mais de 2500 algoritmos para processamento de imagem, detecção de objetos e aplicações em tempo real em vários idiomas e plataformas.
Órgãos de Supervisão de IA são organizações responsáveis por monitorar, avaliar e regular o desenvolvimento e a implantação da IA, garantindo o uso responsável, ético e transparente, ao mesmo tempo mitigando riscos como discriminação, violações de privacidade e falta de responsabilização.
Descubra o escopo e as estratégias da Otimização para Motores de Resposta (AEO), com foco em fornecer respostas diretas às dúvidas dos usuários por meio de busca por voz, integração com IA e dados estruturados. Aprenda como a AEO difere do SEO tradicional e seu papel no aumento do engajamento e visibilidade do usuário.
A Otimização para Motores Generativos (GEO) é a estratégia de otimizar conteúdo para plataformas de IA como ChatGPT e Bard, garantindo visibilidade e representação precisa nas respostas geradas por IA.
Overfitting é um conceito crítico em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML), ocorrendo quando um modelo aprende excessivamente os dados de treinamento, incluindo ruídos, levando a uma má generalização em novos dados. Saiba como identificar e prevenir o overfitting com técnicas eficazes.
Pandas é uma biblioteca open-source para manipulação e análise de dados em Python, reconhecida por sua versatilidade, estruturas de dados robustas e facilidade de uso no tratamento de conjuntos de dados complexos. É uma peça fundamental para analistas e cientistas de dados, oferecendo suporte eficiente para limpeza, transformação e análise de dados.
Paráfrase na comunicação é a habilidade de reformular a mensagem de outra pessoa com suas próprias palavras, preservando o significado original. Garante clareza, promove o entendimento e é aprimorada por ferramentas de IA que oferecem expressões alternativas de forma eficiente.
Explore como parcerias em IA entre universidades e empresas privadas impulsionam a inovação, pesquisa e desenvolvimento de habilidades ao unir o conhecimento acadêmico com a aplicação na indústria. Saiba mais sobre as principais características, benefícios, desafios e exemplos reais de colaborações bem-sucedidas.
A perda logarítmica, ou perda logarítmica/entropia cruzada, é uma métrica fundamental para avaliar o desempenho de modelos de machine learning—especialmente para classificação binária—ao medir a divergência entre as probabilidades previstas e os resultados reais, penalizando previsões incorretas ou excessivamente confiantes.
Perplexity AI é um avançado mecanismo de busca alimentado por IA e uma ferramenta conversacional que utiliza PLN e aprendizado de máquina para fornecer respostas precisas e contextuais com citações. Ideal para pesquisa, aprendizado e uso profissional, integra múltiplos grandes modelos de linguagem e fontes para recuperação de informações precisas e em tempo real.
Um pipeline de machine learning é um fluxo de trabalho automatizado que simplifica e padroniza o desenvolvimento, treinamento, avaliação e implantação de modelos de machine learning, transformando dados brutos em insights acionáveis de forma eficiente e em escala.
Plotly é uma avançada biblioteca de gráficos open-source para criar gráficos interativos e de qualidade para publicação online. Compatível com Python, R e JavaScript, o Plotly permite aos usuários criar visualizações de dados complexas e oferece suporte a uma ampla variedade de tipos de gráficos, interatividade e integração com aplicativos web.
Um ponto de contato (POC) refere-se a uma pessoa ou departamento que coordena a comunicação e as informações para uma atividade, projeto ou organização específica, lidando com perguntas e facilitando interações.
A pontuação BLEU, ou Bilingual Evaluation Understudy, é uma métrica fundamental para avaliar a qualidade do texto produzido por sistemas de tradução automática. Desenvolvida pela IBM em 2001, foi uma métrica pioneira que demonstrou forte correlação com avaliações humanas da qualidade de tradução. A pontuação BLEU continua sendo uma referência no campo de processamento de linguagem natural (PLN) e é amplamente utilizada para avaliar sistemas de tradução automática.
Uma pontuação de SEO é uma representação numérica de quão bem um site cumpre as melhores práticas de SEO, avaliando aspectos técnicos, qualidade do conteúdo, experiência do usuário e responsividade móvel. Compreender e melhorar sua pontuação de SEO é crucial para aumentar a visibilidade do seu site nos resultados de mecanismos de busca.
A pontuação ROUGE é um conjunto de métricas usadas para avaliar a qualidade de resumos e traduções gerados por máquinas, comparando-os com referências humanas. Ampliamente utilizada em PLN, ROUGE mede a sobreposição de conteúdo e a cobertura, auxiliando na avaliação de sistemas de sumarização e tradução.
Descubra a importância da precisão e estabilidade de modelos de IA em machine learning. Saiba como esses indicadores impactam aplicações como detecção de fraudes, diagnósticos médicos e chatbots, e explore técnicas para aprimorar o desempenho confiável da IA.
A Precisão Média (mAP) é uma métrica chave em visão computacional para avaliar modelos de detecção de objetos, capturando tanto a precisão de detecção quanto de localização em um único valor escalar. É amplamente utilizada na avaliação e otimização de modelos de IA para tarefas como direção autônoma, vigilância e recuperação de informações.
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) permite que computadores compreendam, interpretem e gerem linguagem humana utilizando linguística computacional, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. O PLN impulsiona aplicações como tradução, chatbots, análise de sentimento e muito mais, transformando indústrias e aprimorando a interação entre humanos e computadores.
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um subcampo da inteligência artificial (IA) que permite aos computadores compreenderem, interpretarem e gerarem linguagem humana. Descubra os principais aspectos, como funciona e suas aplicações em diversos setores.
Os processos de certificação de IA são avaliações e validações abrangentes projetadas para garantir que os sistemas de inteligência artificial atendam a padrões e regulamentações predefinidos. Essas certificações servem como referência para avaliar a confiabilidade, segurança e conformidade ética das tecnologias de IA.
No universo dos LLMs, um prompt é o texto de entrada que orienta a saída do modelo. Aprenda como prompts eficazes, incluindo técnicas zero-, one-, few-shot e chain-of-thought, melhoram a qualidade das respostas em modelos de linguagem de IA.
Um prompt negativo em IA é uma diretriz que instrui os modelos sobre o que não incluir em sua saída gerada. Ao contrário dos prompts tradicionais que orientam a criação de conteúdo, os prompts negativos especificam elementos, estilos ou características a serem evitados, refinando os resultados e garantindo alinhamento com as preferências do usuário, especialmente em modelos generativos como Stable Diffusion e Midjourney.
Prompting recursivo é uma técnica de IA utilizada com grandes modelos de linguagem como o GPT-4, permitindo que os usuários refinam iterativamente as saídas por meio de um diálogo de ida e volta para obter resultados de maior qualidade e mais precisos.
PyTorch é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida pela Meta AI, conhecida por sua flexibilidade, gráficos computacionais dinâmicos, aceleração por GPU e integração perfeita com Python. É amplamente utilizada para deep learning, visão computacional, PLN e aplicações de pesquisa.
Q-learning é um conceito fundamental em inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina, especialmente dentro do aprendizado por reforço. Ele permite que agentes aprendam ações ótimas por meio da interação e feedback via recompensas ou penalidades, melhorando a tomada de decisão ao longo do tempo.
O R-quadrado ajustado é uma medida estatística usada para avaliar a qualidade do ajuste de um modelo de regressão, levando em conta o número de preditores para evitar overfitting e fornecer uma avaliação mais precisa do desempenho do modelo.
O raciocínio é o processo cognitivo de tirar conclusões, fazer inferências ou resolver problemas com base em informações, fatos e lógica. Explore sua importância em IA, incluindo o modelo o1 da OpenAI e capacidades avançadas de raciocínio.
O raciocínio multi-hop é um processo de IA, especialmente em PLN e grafos de conhecimento, no qual sistemas conectam múltiplas informações para responder perguntas complexas ou tomar decisões. Ele permite conexões lógicas entre fontes de dados, apoiando respostas avançadas, preenchimento de grafos de conhecimento e chatbots mais inteligentes.
A raspagem de leads automatiza a extração de dados de contato valiosos de fontes online, permitindo que empresas construam bancos de dados de leads de alta qualidade de forma eficiente para marketing e vendas direcionados, garantindo a conformidade com a privacidade de dados.
Explore o recall em aprendizado de máquina: uma métrica crucial para avaliar o desempenho do modelo, especialmente em tarefas de classificação onde identificar corretamente instâncias positivas é vital. Aprenda sua definição, cálculo, importância, casos de uso e estratégias para melhoria.
O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) é um subcampo fundamental do Processamento de Linguagem Natural (PLN) na IA, focado na identificação e classificação de entidades em textos em categorias predefinidas como pessoas, organizações e locais, para aprimorar a análise de dados e automatizar a extração de informações.
O reconhecimento de fala, também conhecido como reconhecimento automático de fala (ASR) ou conversão de fala em texto, permite que computadores interpretem e convertam a linguagem falada em texto escrito, impulsionando aplicações desde assistentes virtuais até ferramentas de acessibilidade e transformando a interação entre humanos e máquinas.
O reconhecimento de fala, também conhecido como reconhecimento automático de fala (ASR) ou conversão de fala em texto, é uma tecnologia que permite que máquinas e programas interpretem e transcrevam a linguagem falada em texto escrito. Essa poderosa capacidade é distinta do reconhecimento de voz, que identifica a voz de um indivíduo. O reconhecimento de fala foca unicamente em traduzir a fala verbal para texto.
Descubra o que é Reconhecimento de Imagens em IA. Para que serve, quais são as tendências e como se diferencia de tecnologias semelhantes.
O reconhecimento de padrões é um processo computacional para identificar padrões e regularidades em dados, fundamental em áreas como IA, ciência da computação, psicologia e análise de dados. Ele automatiza a identificação de estruturas em fala, texto, imagens e conjuntos de dados abstratos, possibilitando sistemas inteligentes e aplicações como visão computacional, reconhecimento de fala, OCR e detecção de fraudes.
O Reconhecimento de Texto em Cena (STR) é um ramo especializado do Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) focado na identificação e interpretação de textos em imagens capturadas em cenas naturais, utilizando IA e modelos de deep learning. O STR impulsiona aplicações como veículos autônomos, realidade aumentada e infraestrutura de cidades inteligentes ao converter textos complexos do mundo real em formatos legíveis por máquinas.
O Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) é uma tecnologia transformadora que converte documentos como papéis digitalizados, PDFs ou imagens em dados editáveis e pesquisáveis. Saiba como o OCR funciona, seus tipos, aplicações, benefícios, limitações e os mais recentes avanços em sistemas de OCR baseados em IA.
Explore a Reconstrução 3D: Saiba como esse processo avançado captura objetos ou ambientes do mundo real e os transforma em modelos 3D detalhados usando técnicas como fotogrametria, escaneamento a laser e algoritmos baseados em IA. Descubra conceitos-chave, aplicações, desafios e tendências futuras.
