Introdução

Inteligências artificiais (IA) são programas de computador superinteligentes que podem aprender coisas sozinhas. Imagine ter um amigo robô que fica cada vez mais esperto com o tempo! Com IA, fazemos coisas incríveis, como carros que dirigem sozinhos, diagnóstico médico preciso e até mesmo criamos arte. Elas ajudam a resolver problemas difíceis.

Exemplos de aprendizados de maquinas:

Redes Neurais Artificiais (RNAs): São modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano, usados em várias tarefas de aprendizado de máquinas, como classificação, regressão e reconhecimento de padrões.

Redes Neurais Profundas (Deep Neural Networks - DNNs): São uma classe de RNAs com várias camadas de unidades de processamento, usadas em problemas de grande complexidade, como processamento de imagem e linguagem natural.

Aprendizado Profundo Recorrente (RNNs e LSTMs): Redes neurais recorrentes (RNNs), incluindo as LSTMs (Redes Neurais Recorrentes de Longa Memória), são usadas em sequências de dados para prever a próxima palavra ou caractere com base nas informações anteriores. Isso é útil para a geração de texto, como a criação de histórias ou diálogos.

Redes Generativas Adversariais (GANs): São modelos usados para a geração de dados que se assemelham a dados reais. Que é algo muito bem utilizado em consonacia do RNNs e LSTMs.

A Classificação é como quando você organiza suas roupas em duas pilhas: uma para roupas de verão e outra para roupas de inverno. Você olha para cada peça de roupa e decide em qual pilha ela pertence. No aprendizado de máquinas, é como ensinar um computador a fazer isso, mas com fotos de animais, dizendo se é um gato ou um cachorro.

No exemplo a seguir, estamos usando o conjunto de dados Iris, que é frequentemente usado para fins de demonstração. usando a biblioteca scikit-learn e um modelo de classificação baseado em máquinas de vetores de suporte (SVM).

O código carrega o conjunto de dados, divide-o em treinamento e teste, cria um modelo SVM com um kernel linear e o treina com os dados de treinamento. Em seguida, faz previsões com base nos dados de teste e avalia a acurácia do modelo

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Carregar um conjunto de dados de imagens de gatos e cachorros (exemplo fictício)
# Cada imagem é representada como um vetor de características
X, y = datasets.load_iris(return_X_y=True)

# Dividir os dados em treinamento e teste
X_treino, X_teste, y_treino, y_teste = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Criar um modelo de classificação SVM (Máquinas de Vetores de Suporte)
modelo = SVC(kernel='linear')

# Treinar o modelo com os dados de treinamento
modelo.fit(X_treino, y_treino)

# Fazer previsões com os dados de teste
previsoes = modelo.predict(X_teste)

# Avaliar a acurácia do modelo
acuracia = accuracy_score(y_teste, previsoes)
print("Acurácia do modelo:", acuracia)

Regressão é como quando você tenta adivinhar quanto tempo vai levar para chegar à casa de um amigo com base na distância e na velocidade em que você está indo. Você faz uma estimativa do tempo que levará para chegar lá. A regressão ajuda a fazer esse tipo de estimativa, mas em vez de chegar à casa de um amigo, pode ser algo como prever quanto você vai crescer nos próximos anos, com base em dados sobre seu crescimento passado.

Conclusão

Logo, a forma como temos vivido tem mudado muito, e isso tem influencia direto de como as inteligencias artificiaias tem evoluído nos ultimos anos, um exemplo bom disso tudo, é esse artigo que foi gerado por uma I.A. e revisado por mim.

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Referências:

Ilustrações de capa: gerada pela lexica.art

Conteúdo gerado por: ChatGPT e revisão humana