Os 7 melhores modelos de IA diferentes usados nos negócios atualmente

Introdução

Modelos de IA simulam comportamento inteligente, realizando tarefas que exigem inteligência humana. Esses modelos incluem algoritmos de aprendizado de máquina, redes neurais e arquiteturas de aprendizado profundo. Usando algoritmos avançados e dados, eles aprendem, raciocinam e fazem previsões.

Os modelos de IA mais populares já estão mudando a forma como as empresas trabalham. Eles encontram aplicações na saúde, finanças, processamento de linguagem e reconhecimento de imagens. Entendê-los pode ajudá-lo ou à sua empresa a se tornar mais eficiente e competitivo. Continue lendo para aprender sobre diferentes modelos de IA e como eles impactam várias áreas. No final, você também terá respostas para suas perguntas sobre IA.

Parte 1: 7 Modelos de IA Comuns que Você Deve Conhecer

Em relação à IA, diversos modelos nos ajudam a resolver problemas diários em várias indústrias. Vamos explorar sete modelos de IA diferentes que são comumente usados hoje em dia.

1. Regressão Linear

Esta lista de modelos de IA diferentes começará com a Regressão Linear. É um algoritmo de aprendizado supervisionado que ajuda a entender como um fator muda quando outra variável muda. Com a Regressão Linear, você pode fazer previsões para variáveis contínuas ou numéricas.

Tipo de Regressão Linear

Existem dois tipos: Regressão Linear simples e múltipla.

• Regressão Linear Simples. Aqui, você usa uma variável para prever outra variável. Isso ajuda a entender o quão forte é a conexão entre as duas variáveis.
• Regressão Linear Múltipla. A Regressão Linear Múltipla vai além do uso de apenas uma variável. Ela considera várias variáveis independentes, sejam elas contínuas ou categóricas.

Exemplos de Casos de Uso

A Regressão Linear, como um dos modelos de IA diferentes, encontra aplicações em várias indústrias e áreas, incluindo:

• Finanças. Ajuda a prever os preços futuros das ações ao analisar preços passados e outras informações.
• Marketing. Entender como diferentes estratégias de publicidade afetam as vendas.
• Manufatura. A Regressão Linear melhora os processos de produção ao analisar dados de materiais, máquinas e tempo.

2. Redes Neurais Profundas

Redes Neurais Profundas (RNP) são um dos modelos de IA diferentes com nós interconectados trabalhando juntos para resolver problemas. Redes Neurais Profundas têm muitas camadas, cada uma melhorando a anterior. As camadas de entrada e saída são as visíveis. A camada de entrada recebe dados e a camada de saída fornece a previsão final. Conforme a rede aprende mais, ela se torna uma rede neural profunda.

Exemplos de Casos de Uso

Sendo um dos modelos de IA mais populares, as Redes Neurais Profundas têm usos em muitas áreas, como estas duas:

• Veículos Autônomos. As Redes Neurais Profundas ajudam carros autônomos a enxergar e entender o mundo ao seu redor. Elas podem reconhecer objetos, detectar obstáculos e tomar decisões sábias para uma direção segura.
• Processamento de Linguagem Natural. Elas melhoram a tradução de idiomas e o reconhecimento de voz, tornando as tarefas relacionadas à linguagem mais fáceis.

3. Árvores de Decisão

Uma das modelos de IA mais populares é a Árvore de Decisão. Esse modelo de IA é perfeito para desafios de classificação e regressão. Imagine uma estrutura em forma de árvore guiando seu processo de tomada de decisão.

Começando no nó raiz, você pode fazer uma pergunta específica sobre os dados. Os ramos levam a respostas potenciais, com os nós folha representando resultados. Essa jornada passo a passo continua até chegar a um nó terminal.

Tipo de Modelos de Árvores de Decisão

Assim como os outros tipos de modelos de IA, ela possui duas categorias populares:

• Árvore de Decisão de Variável Categórica. A decisão de cada nó guia o processo de classificação. Isso resulta em dados se encaixando em uma única categoria.
• Árvore de Decisão de Variável Contínua. Esse tipo foca em categorizar novos conjuntos de dados em classes predefinidas em vez de prever um valor específico.

• Aprovação de Empréstimos. Os fatores considerados pelos bancos incluem pontuação de crédito, nível de renda e situação de emprego.
• Detectação de Fraudes. Ajuda as instituições a examinar padrões e anomalias encontradas em transações financeiras.

4. Floresta Aleatória

Uma Floresta Aleatória é um grupo de modelos de IA diferentes chamados árvores de decisão. Essas árvores usam um subconjunto de dados para fazer previsões. Em tarefas de regressão, a floresta aleatória calcula a média das previsões das árvores. Nas tarefas de classificação, escolhe a categoria que aparece com mais frequência como a previsão final.

Quanto mais árvores, mais precisa é a saída. A amostra out-of-bag ajuda a validar as previsões. O conjunto de dados precisa ter valores reais para garantir que as previsões sejam confiáveis. Além disso, as previsões das árvores devem ter correlações muito baixas. A Floresta Aleatória não sofre com overfitting porque combina os resultados com base na classificação da maioria.

Exemplo de Caso de Uso

Aqui está uma aplicação do modelo de IA Floresta Aleatória:

Saúde

Às vezes, a tomada de decisões em redes neurais pode ser difícil de entender. Mas com modelos de IA diferentes como a Floresta Aleatória, isso é rastreável. Especialistas em saúde podem analisar os motivos por trás das decisões tomadas pelo algoritmo da Floresta Aleatória. Isso os ajuda a explicar casos em que os tratamentos podem ter efeitos adversos ou resultados infelizes.

5. Naïve Bayes

Classificadores Naïve Bayes pertencem a modelos probabilísticos simples construídos com base no Teorema de Bayes. E o que o diferencia de modelos de IA diferentes é que ele assume independência entre os preditores. Ele funciona prevendo a probabilidade de um objeto com base em sua probabilidade de ocorrência. Naïve Bayes se destaca na classificação de texto, lidando com facilidade com conjuntos de dados de alta dimensão.

Tipos de Classificadores Naïve Bayes

Renomado como um dos modelos de IA mais populares, empresas confiam nele extensivamente. Vamos verificar seus diferentes tipos para aprimorar seu entendimento.

• Classificador Naïve Bayes Multinomial. Este modelo utiliza frequências de eventos capturados a partir de uma distribuição multinomial.
• Classificador Naïve Bayes de Bernoulli. Nesse contexto, as características se referem a variáveis binárias independentes que descrevem as entradas.
• Classificador Naïve Bayes Gaussiano. Aqui, o modelo de IA utiliza valores contínuos para preditores em vez de valores discretos.

Exemplos de Casos de Uso

Aqui estão algumas aplicações do modelo de IA Naïve Bayes:

• Previsão em Tempo Real. No varejo online, ele pode prever as preferências dos clientes em tempo real com base em seu comportamento de navegação ou histórico de compras.
• Filtragem de Spam. O modelo utiliza técnicas de classificação de texto para distinguir entre mensagens legítimas e spam.

6. Regressão Logística

Entre os modelos de IA diferentes, a Regressão Logística prevê resultados categóricos usando variáveis independentes. Ela transforma a saída em um valor de probabilidade usando a função sigmoide, que varia de 0 a 1. Existem várias suposições, como independência das observações, tamanho de amostra suficiente e ausência de valores discrepantes.

Exemplos de Casos de Uso

Pesquisadores comparam diferentes modelos de IA para encontrar a melhor solução para problemas complexos. Entre esses modelos está a Regressão Logística, que encontra aplicações em diversos campos. Vamos explorar alguns exemplos de como as empresas utilizam esse modelo de IA.

• Reserva de Hotel. Quando se trata de serviços de reserva de hotéis, muitos atributos são categóricos em vez de numéricos. Por exemplo, a empresa só possui sua origem e destino desejado. A Regressão Logística é adequada para essa situação. As empresas podem prever seus planos de viagem antes mesmo de você buscar por algo.
• Jogos. Empresas de jogos usam a Regressão Logística para sugerir equipamentos que os jogadores podem gostar. Elas analisam como as pessoas jogam e usam essas informações para fazer recomendações. As empresas também consideram o que outros jogadores desejam e usam isso para ajudar nas sugestões.

7. K-Vizinhos Mais Próximos

O modelo K-Vizinhos Mais Próximos (KNN) é um dos modelos de IA mais populares. Ele classifica objetos com base nas classes de seus vizinhos próximos. O KNN mede a similaridade calculando a distância entre pontos em um gráfico. Quanto mais próximos os pontos, mais comparáveis eles são. A distância euclidiana é comumente usada para calcular a distância.

Exemplos de Casos de Uso

O modelo K-Vizinhos Mais Próximos (KNN) é um dos modelos de IA diferentes amplamente usados em cenários da vida real devido à sua natureza não paramétrica. Ao contrário de outros tipos de modelos de IA, o KNN não faz nenhuma suposição subjacente sobre a distribuição dos dados. Vamos explorar algumas aplicações do uso desse popular modelo de IA.

• Reconhecimento de Padrões. Diferentes modelos de IA, como o K-Vizinhos Mais Próximos (KNN), ajudam a identificar números manuscritos em formulários ou envelopes. O KNN é especialmente útil quando obter dados rotulados é difícil ou caro.
• Saúde. Diferentes modelos de IA, como o K-Vizinhos Mais Próximos (KNN), ajudam a prever câncer de próstata e ataques cardíacos. O KNN analisa expressões gênicas para determinar os resultados mais prováveis.

Conclusão

Aí estão os sete modelos de IA diferentes usados por várias indústrias hoje. Desde Regressão Linear, Redes Neurais Profundas até Árvores de Decisão. Também temos Floresta Aleatória, Naïve Bayes, Regressão Logística e K-Vizinhos Mais Próximos. Cada modelo de IA possui sua maneira de prever padrões e classificar objetos.

As empresas devem conhecer os modelos de IA diferentes porque eles podem ajudar de muitas maneiras. Um deles é que os modelos de IA podem melhorar a eficiência operacional. Eles também podem aprimorar as experiências dos clientes por meio de recomendações personalizadas e interações sob medida. Com modelos de IA diferentes, as empresas podem se manter à frente e crescer neste mundo orientado por dados.