Dados em todos os lugares
Pensando nos dispositivos inteligentes que temos em casa, você pode se perguntar: Como um aplicativo de streaming sabe o que recomendar para nós? Como meu robô aspirador sabe onde limpar? Bem, os dados desempenham um papel fundamental. Esses dispositivos dependem de dados para funcionar de maneira eficiente. Os dados são coletados para deixar sua experiência mais personalizada e automatizada.
Dados são informações coletadas, armazenadas e usadas para diversas finalidades. Ele pode vir em várias formas, como texto, imagens e números. A inteligência artificial (IA) utiliza dados para aprender e raciocinar. Por exemplo, quando você assiste a programas do mesmo gênero repetidamente em um aplicativo de streaming, esses dados ajudam o modelo de IA a decidir o que recomendar a seguir.
No primeiro vídeo, você entenderá o que são dados e por que são essenciais para o avanço da IA.
Os dados permitem que a IA aprenda, se adapte e tome decisões informadas. Entretanto, não se trata apenas da quantidade de dados disponíveis, mas também da qualidade deles. A eficácia dos modelos de IA está diretamente relacionada à qualidade dos dados de treinamento.
No próximo vídeo, você descobrirá por que é importante encontrar padrões nos dados e como isso pode melhorar a experiência do usuário.
Os modelos de IA usam dados para identificar padrões. A essência desse processo são os algoritmos que analisam campos de dados e aprendem com seus padrões para gerar modelos. Esses modelos são então utilizados para fazer previsões ou tomar decisões sobre novos dados. Esse processo é conhecido como aprendizado de máquina.
A qualidade e a quantidade dos dados são fundamentais. Dados de alta qualidade garantem que o modelo de IA aprenda de forma precisa e faça previsões confiáveis. Em contrapartida, dados de baixa qualidade podem gerar em resultados incorretos. Portanto, o pré-processamento de dados, que inclui a limpeza e organização desses dados, é uma etapa essencial no processo de aprendizado de máquina.