OPINIÃO DO CIO
Da mesma forma , os processadores da série AMD Ryzen 7040 com a tecnologia Ryzen AI possuem um chip especificamente projetado para executar todo tipo de atividade de acordo com as necessidades de cada cliente . O desempenho do hardware AMD e do software associado também oferece benefícios significativos para o processo de desenvolvimento e teste de sistemas de Inteligência Artificial .
Atualmente , uma plataforma de computação baseada nas últimas tecnologias da AMD ( CPU AMD EPYC e GPU Radeon Instinct ) pode desenvolver e testar um novo aplicativo inteligente em dias ou semanas , um processo que costumava levar anos .
Entendendo Machine Learning e Deep Learning
Uma rede neural pode fazer uma declaração e , em seguida , o algoritmo aplica esse aprendizado aos dados , procurando e categorizando os elementos definidos . Esse processo pode melhorar ao longo do tempo com a ajuda das informações fornecidas por indivíduos . O algoritmo da rede neural ajusta todas as decisões futuras com base nas informações recebidas , resultando em uma coleta de dados mais precisa .
Por exemplo , se a informação fornecida fosse que “ cada forma possui várias variações ”, o algoritmo poderia organizar os resultados da seguinte forma : o Google contratou fotógrafos profissionais e especialistas em documentários para fornecer diretrizes técnicas para treinar o algoritmo baseado em rede neural por trás de sua câmera inteligente , Clips .
As informações fornecidas ajudaram a câmera a se tornar mais intuitiva , não apenas nos aspectos técnicos da fotografia digital , mas também em antecipar qualidades mais abstratas na captura de momentos memoráveis .
Os sistemas de inteligência computacional de última geração em Aprendizado de Máquina ( ML ) e Aprendizado Profundo ( DL ) são capazes de ajustar suas operações após uma exposição contínua a dados e outros tipos de informações . Embora sejam relacionados em natureza , existem diferenças sutis que os distinguem dentro da ciência da computação .
O ML refere-se a um sistema que pode aprender ativamente por si só , em vez de apenas receber e processar informações passivamente . O sistema computacional é programado para responder às informações fornecidas como se fosse um ser humano , utilizando algoritmos que analisam os dados em busca de padrões ou estruturas . Os algoritmos de ML são projetados para melhorar o desempenho ao longo do tempo à medida que são expostos a mais dados .
Quando um ser humano reconhece algo , esse reconhecimento acontece instantaneamente . Para imitar esse processo , os algoritmos de ML utilizam redes neurais . Assim como o processo de aprendizado humano , o cálculo nas redes neurais classifica os dados com base em elementos reconhecidos na imagem .
A taxa de sucesso da classificação correta pode melhorar ao longo do tempo com o feedback fornecido por humanos “ especialistas ”, ajudando o sistema a aprender e distinguir decisões corretas das incorretas , visando a máxima eficiência e maior precisão . O algoritmo da rede neural ajusta todas as decisões futuras com base no feedback recebido . Esse processo imita o reconhecimento humano , treinando a rede para produzir o resultado desejado .
O DL concentra-se em um subconjunto de ML que vai ainda mais longe para resolver problemas , inspirado em como o cérebro humano reconhece e lembra informações sem entrada externa de especialistas para direcionar o processo .
Aplicações de DL devem acessar vastas quantidades de dados a partir dos quais aprendem . Os algoritmos de DL utilizam redes neurais profundas para acessar conjuntos extensos de informações , explorá-los e analisá-los , por exemplo , todos os arquivos de música no Spotify ou Pandora para fazer sugestões contínuas de músicas com base nas preferências específicas de um usuário .
O principal fator distintivo entre o Aprendizado Profundo ( DL ) e o Aprendizado de Máquina ( ML ) é a representação dos dados . Por exemplo , no exemplo mencionado da câmera inteligente Clips do Google , foi necessária a entrada de fotógrafos profissionais para treinar o sistema .
No entanto , em sistemas de DL , não são necessários especialistas para identificar características precisas . Os dados , sejam eles uma imagem , um artigo de notícias ou uma música , são avaliados em sua forma natural , sem processamento prévio , com transformações mínimas . Esse processo de treinamento não supervisionado é às vezes chamado de aprendizado de representação . Durante o treinamento , o algoritmo de DL aprende progressivamente com os dados para melhorar a precisão de suas conclusões ( também conhecidas como inferências ). p
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