Entenda o que é, como funciona, por que usar e quais as vantagens de implementar um modelo de IA pré-treinado a fim de acelerar seus projetos.

Se podemos afirmar que a Inteligência Artificial (IA) vem transformando o mundo dos negócios nos últimos anos, por oferecer às empresas benefícios como máxima produtividade, maior escalabilidade e menos custo ao automatizar os processos, o que dizer dos sistemas de IA pré-treinados que foram desenvolvidos para reduzir o tempo de treinamento dos algoritmos, com objetivo de otimizar as operações com dados e facilitar o uso nas organizações?

Apesar das preocupações sociais com o uso da IA, envolvendo questões éticas e morais, como o black box problem, o uso da Inteligência Artificial só tende a crescer nos próximos anos.

De acordo com a International Data Corporation, o investimento das empresas com IA deve passar de US$ 50,1 bilhões, em 2020, para mais de US$ 110 bilhões em 2024. 

“Os gastos com sistemas de IA serão acelerados nos próximos anos, conforme as organizações implantam inteligência artificial como parte de seus esforços de transformação digital e para se manterem competitivas na economia digital”, diz o estudo

A ideia, de modo geral, da inteligência artificial pré-treinada é buscar melhorar a compreensão da linguagem humana e aprendizagem das máquinas inteligentes, utilizando redes neurais profundas, conhecidas como deep learning.

Dessa forma, através de um treinamento, é possível compreender padrões e atender as solicitações humanas a partir de informações já utilizadas. O pré-treinamento permite que o modelo opere de maneira supervisionada, usando uma grande quantidade de dados sobre temas específicos para sua aprendizagem. 

Ou seja, podemos dizer que a inteligência artificial pré-treinada conta com um sistema já existente, criado para resolver um problema semelhante. Desse modo, um modelo pré-treinado tende a ser mais preciso nas suas aplicações, além de economizar enormes esforços, que seriam demandados caso o sistema fosse criado do zero.

Para saber como usar a inteligência artificial pré-treinada, por que adotar essa solução e as vantagens de adotar esse modelo, continue a leitura deste post e confira!

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Como usar um sistema de inteligência artificial pré-treinado

Ao usar modelos pré-treinados, que foram rodados em grandes conjuntos de dados, podemos aplicar o que foi aprendido em nossa declaração de problema. Isso é chamado de aprendizado por transferência.

No entanto, alguns cuidados devem ser tomados na hora de escolher um modelo pré-treinado, como escolher um modelo que sirva para resolver um problema semelhante, ou haverá inconsistências e imprecisões nas informações.

O segredo, segundo os especialistas em inteligência artificial, é ajustar os algoritmos do sistema pré-treinado de acordo com o uso desejado.

Por exemplo, um algoritmo usado na saúde deve ser diferente de outro usado na indústria. E, apesar de ambos poderem usar a mesma plataforma central de IA, precisam ser treinados com diferentes conjuntos de dados.

Nesse caso, o aprendizado da máquina orienta o algoritmo em direção aos seus objetivos específicos, fornecendo informações em um determinado contexto, para que os dados sejam usados de forma eficaz para os resultados desejados. 

Outra forma das empresas repensarem suas operações diárias com dados é aplicar IA em vários subprocessos. 

Utilizar a inteligência artificial pré-treinada em um processo que exige muitas operações faz com que as decisões de negócios antes complexas sejam automatizadas.

Afinal, da mesma forma que o cérebro humano não processa todas as informações do zero, por já ter conhecimento prévio, a inteligência artificial pré-treinada tende a não se equivocar com dados já processados.

Saiba mais: Criar inteligência artificial ou comprar?

IA pré-treinada: por que optar por essa solução

A IA pré-treinada tem sido vista por muitos gerentes de TI como uma inteligência pronta pro uso, ou seja, que não requer nenhuma habilidade em machine learning prévia. 

Como os modelos já são pré-treinados, as organizações, a princípio, não precisam de uma infraestrutura de TI complexa para rodar os modelos, nem treiná-los do zero.

Ou seja, em tarefas-alvo é possível realizar o treinamento sem mudanças arquitetônicas ou redes especializadas.Contudo, em experimentos atuais, treinar um modelo do zero oferece resultados finais um pouco melhores do que os ajustados.

A grande vantagem dos modelos pré-treinados é que a precisão é avaliada pelo provedor. Além disso, fica a cargo do provedor as atualizações dos modelos, sem cobrança, por não se tratar de um software de prateleira.

Segundo os fornecedores desse tipo de solução, os modelos de inteligência artificial pré-treinada são fáceis de serem integrados, acelerando o time to market. 

Em relação ao uso, os sistemas de inteligência artificial pré-treinados se aplicam a:

• Extração e processamento de textos em documentos, que podem servir para alimentar um sistema de busca, manter a conformidade e automatizar processos, como buscar informações do Diário Oficial, por exemplo;
• Processamento de linguagem natural para análise de sentimentos, reconhecimento de entidades, organização e filtragem por palavras-chaves;
• Tradução automática para localização de conteúdo, posts de redes sociais, voz;
• Geração e processamento de fala em assistentes virtuais (chatbots);
• Leitura de textos ou transcrição da fala, com conversões de idiomas;
• Processamento de imagem e vídeo, automatizando fluxos de trabalho de mídia;
• Personalização de conteúdo, usando processamento de linguagem natural;
• Recomendações personalizadas, para melhorar o atendimento ao cliente;
• Prevenção de fraudes, identificando online atividades fraudulentas;
• Pesquisa empresarial, com a inclusão de linguagem que facilite a compreensão.

Veja: Como usar IA no relacionamento com o cliente

Vantagens de adotar um modelo de IA pré-treinado

Como já vimos, os serviços de inteligência artificial pré-treinada fornecem inteligência pronta para usos comuns, automatizando processos, reduzindo custos operacionais e, assim, melhorando a experiência do cliente.

No setor da indústria, por exemplo, assim como na saúde, há uma necessidade crescente de sistemas inteligentes prontos para uso.

A tendência é que modelos pré-treinados fiquem cada vez mais ágeis no aprendizado de tarefas simples como geração de códigos, planilhas e até mesmo aplicativos para dispositivos móveis e web.

Em um cenário tão dinâmico e competitivo, não faz mais sentido treinar um sistema do zero para um problema já existente.

Adotar modelos pré-treinados de inteligência artificial passará a ser o novo normal dos tempos atuais.

Hoje, no mercado, há uma coleção de modelos de código aberto e pré-treinados prontos para serem usados por diferentes segmentos.

E, acredita-se que no futuro muito mais inteligência artificial pré-treinada seja utilizada pelas empresas que buscam aprimorar seus processos e deixar sua operação mais eficiente.

Confira: 6 desafios mais comuns em projetos de IA

Conte com um parceiro especialista em projetos de IA

Como você viu ao longo desse post, apesar dos desafios, utilizar inteligência artificial pré-treinada pode auxiliar a otimizar seus processos.

Entretanto, contar com um fornecedor especializado em projetos de IA pode fazer a diferença na hora de implementar modelos de IA.

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