Durante os últimos trinta e cinco anos, a Inteligência Artificial (IA) prometeu muito, porém não conseguiu sair do universo acadêmico. Não obstante, o que é exatamente a IA? Na verdade, há uma certa desarrumação acerca de sua explicação; ante o ponto de visibilidade do Gartner, em que se evitam termos de marketing como “cognitivo”, IA significa “Inovação Surpreendente”. Fundamentalmente, a IA nos fornece soluções que nunca pensamos que seriam possíveis.
Assim que este não é uma modificação evolutiva, contudo determinante, na quantidade do possível. Têm fases de treinamento, validação e fases operacionais com as informações associados. A maioria das soluções requerem grandes quantidades de dados para ser de fato úteis. Existe um “período de feedback”, o que significa que os modelos ‘melhoram’ com o tempo.
Há um grau de imprevisibilidade, em que o sistema aprende pela investigação aleatória do espaço de soluções. Quanto às expressões de moda, de imediato mesmo, eu não tenho certeza se existe uma mais sério nos círculos de tecnologia.
- IMG: é o modelo do programa ImgBurn
- 4 A luta 4.1 Prelúdio
- um Origens familiares e geração 1.1 Ingresso na Academia Militar
- Universidade Politécnica de Madrid
- Responder ligeiro em menores programas em geral
- O impensável (2012)
- Grupo: De dez a 12 anos
- Corrigir a saída pro XMB
De novo, o Gartner tem os conceitos IA e Machine Learning (ML) no topo de teu passo de sobreexpectación. Como tal, parece ser a solução clássica que pesquisa um dificuldade. No entanto, após 35 anos, será que A resposta está em excelente alinhamento de 2 planetas que foi montada por alguns dos gigantes tecnológicos mais grandes de nossa era. O principal negócio da Amazon, o Google e,em certa quantidade, a Microsoft requereram a construção de um centro de operações de fatos em grande escala. A IA, em sua maneira nativa, necessita de grandes quantidades de fatos pra ser benéfico.
As ofertas em nuvem disponíveis de imediato nos permitem armazenar e manipular petabytes de fatos em uma fração do custo de uma solução ‘on-premise’. Outro problema com o armazenamento de detalhes é a necessidade de tê-los disponíveis, no lugar correto e no instante apropriado, pelo que qualquer modelo tem a oportunidade de ver a situação completa. Os principais fornecedores de nuvem estão competindo para fornecer esse tipo de disponibilidade de dados (por exemplo, Google Big Data, o Google Cloud Spanner e Microsoft Cosmos), pelo motivo de procuram a quota de mercado.
Como de imediato comentado, os modelos de IA requerem um conjunto de detalhes pra treinar o paradigma e, logo depois, detalhes operacionais a partir dos quais gerar inteligência (como por exemplo, previsões ou diagnóstico). Os recursos computacionais para formar os modelos podem ser significativos e com uma computação económica acessível pela nuvem.
mais uma vez, a nuvem é facilitadora de AI.. Na nuvem, não só estão disponíveis unidades centrais de processamento (CPUs), mas assim como unidades de processamento gráfico (GPU) e unidades de processamento de tensores (TPU). O funcionamento dos modelos, algumas vezes necessita de fortes requisitos não-funcionais, o que significa que a experiência de paralelizar e escalar rapidamente é crítica.
