Quando você pensa em inteligência artificial (IA), o que vem à mente? Para muitos, é o ChatGPT, que oferece respostas rápidas às consultas. De acordo com a pesquisa on-line Real-Time Population Survey (RPS), até agosto de 2024, quase 40% das pessoas com idade entre 18 e 64 anos usavam IA baseada em chat, conhecida como IA Generativa. No entanto, a IA Generativa é apenas o começo. Existem vários tipos de IA, muitos dos quais operam internamente, impulsionando o sucesso de algumas das principais empresas do mundo.
Outros tipos de IA que você pode não conhecer:
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Máquinas reativas Sistemas básicos baseados em regras que operam com base em regras predefinidas. |
Memória limitada Sistemas de IA que podem aprender com dados históricos para tomar melhores decisões. Carros autônomos geralmente usam IA de memória limitada para navegar com base em experiências passadas.
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Sistemas especializados Sistemas de computador que imitam a capacidade de tomada de decisão de um especialista humano em um domínio específico.
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Autoconsciente AI (hipotética) com autoconsciência e consciência.
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Aprendizado de Máquina Focado no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que os computadores aprendam com os dados.
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Teoria da mente Forma avançada de IA que pode compreender emoções, crenças, intenções e pensamentos humanos.
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Redes neurais Inspiradas no cérebro humano, as redes neurais são um componente importante de muitos sistemas de IA.
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IA geral (IA forte) Os sistemas gerais de IA podem entender, aprender e aplicar conhecimento em vários domínios e executar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa fazer.
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IA específica (IA fraca) Desenvolvida e treinada para uma tarefa específica ou um conjunto específico de tarefas. Exemplos: assistentes pessoais virtuais, software de reconhecimento de imagem e serviços de tradução de idiomas.
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IA de robótica Muitas vezes integrada a robôs para permitir que percebam, aprendam e interajam com o ambiente.
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*Observação: Autoconsciente, Teoria da Mente e IA Forte são IAs puramente teóricas e não existem atualmente.
Aprendizado de máquina para análise preditiva
O aprendizado de máquina é um dos tipos de IA mais poderosos e bem desenvolvidos atualmente conhecidos e afeta todos os setores.
Assista ao webinar: Otimização com IA: análise preditiva para mineração mais inteligente 
De acordo com o professor do MIT Sloan, Thomas W. Malone, diretor fundador do MIT Center for Collective Intelligence, “Nos últimos 5 ou 10 anos, o aprendizado de máquina tornou-se um método crítico, indiscutivelmente o mais importante, para a realização da maioria das áreas de IA”, disse, “Por isso, algumas pessoas usam os termos IA e aprendizado de máquina quase como sinônimos... a maioria dos avanços atuais na IA envolveu aprendizado de máquina”.
A Minitab vem aproveitando o aprendizado de máquina internamente para melhorar a análise preditiva há anos. A análise preditiva é basicamente análise de dados turbinada. Se você precisar prever algo com base nos dados existentes, a análise preditiva é sua ferramenta preferida. Aqui estão algumas maneiras pelas quais o aprendizado de máquina pode ser aplicado no modelo de análise preditiva da Minitab:
- Prever [algo] com base em [algo diferente]
- Aplicação direta: use um modelo de análise preditiva para prever o resultado de interesse
- Ênfase na precisão das previsões
- Link para análise de diagnóstico: use um modelo de análise preditiva para explicar por que tal e tal previsão são feitas
- Ênfase na explicação das previsões
- Link para otimização de resposta - A otimização de resposta ajuda a identificar a combinação de configurações de variável que otimizam conjuntamente uma única resposta ou um conjunto de respostas. Isso é útil quando é preciso avaliar o impacto de diversas variáveis em uma resposta.
- Use um modelo de análise preditiva para descobrir entradas ideais para atingir um resultado desejado
- Ênfase na descoberta das entradas ideais
Para aqueles intimidados por tudo que envolve “IA”, a análise preditiva da Minitab é fácil de usar e fornecerá a poderosa visão de que você precisa para se manter à frente.
Minitab AI: aproveitando o melhor da IA para alimentar decisões de negócios
Não paramos no aprendizado de máquina. A Minitab oferece algoritmos proprietários e comprovados para modelagem preditiva e aprendizado de máquina. Ao fornecer métodos tradicionais, como análise de regressão e aprendizado de máquina mais avançado, como métodos proprietários, como MARS® (Multivariate Adaptive Regression Splines), os melhores métodos baseados em árvore, como árvores de classificação e regressão, mais conhecidas como CART®, Random Forests® e aumento de gradiente, mais conhecido como TreeNet®. Combinando o poder da IA generativa e modelos de linguagem de grande escala (LLM), a Minitab AI foi criada para aumentar nosso compromisso de aproveitar o poder da IA para ajudar nossos clientes a obter insights sobre seus dados e resolver problemas de negócios com mais eficiência e eficácia. A Minitab AI capacita a nova ferramenta Minitab Brainstorm e muitos outros recursos internos do Minitab Solution Center.
