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As pessoas e os processos por trás da inteligência artificial


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Publicado em: 1 de abril de 2019 / Atualização de: 1 de abril de 2019 - Autor: Konrad Wolfenstein

As pessoas e os processos por trás da inteligência artificial – @shutterstock | Zapp2Photo

As pessoas e os processos por trás da inteligência artificial – @shutterstock | Zapp2Photo

A inteligência artificial tem má reputação como destruidora de empregos e substituta de trabalhadores humanos. Em algumas áreas é este o caso, mas noutras, especialmente quando se trata de limpeza e processamento de dados, a IA está a liderar o caminho em novos empregos.

' Rotulagem de dados e anotação' é uma indústria emergente que emergiu da IA. Registros de dados não estruturados de fontes como câmeras e dados de mídia social ou fontes estruturadas, como bancos de dados, são rotuladas, marcadas, coloridas ou destacadas para mostrar diferenças e semelhanças das pessoas. Para treinar uma máquina para aprender o que é um sinal de parada, uma pessoa precisa entrar no material da câmera de uma rua e marcar todos os sinais de parada na foto. A máquina é então adicionada a dados que identificam milhares dessas imagens. Com o tempo, o sistema pode reconhecer com mais precisão através do processamento dos dados marcados qual é um sinal de parada. Esse tipo de aprendizado de máquina, no qual um sistema se torna mais preciso ao receber mais dados, é chamado de aprendizado profundo.

Como esse processo é essencial para que os algoritmos desempenhem funções essenciais com precisão, a indústria de rotulagem de dados crescerá em importância nos próximos cinco anos. Em 2018, o mercado de preparação de dados de IA e aprendizagem automática, um processo que depende fortemente de pessoas que rotulam manualmente os dados, foi de 500 milhões de dólares. Espera-se que esse valor mais que dobre, atingindo US$ 1,2 bilhão até 2023, de acordo com a Cognilytica Os fornecedores terceirizados esperam que esse crescimento aumente significativamente, passando de US$ 150 milhões do mercado para US$ 1 bilhão no mesmo período. A rotulagem de dados é particularmente importante para a IA, que lida com reconhecimento de objetos e imagens, veículos autônomos e rotulagem de textos e imagens.

A inteligência artificial tem uma má reputação como assassina de empregos e substituta de trabalhadores humanos. Em algumas áreas isto é verdade, mas noutras, especialmente no que diz respeito à forma como os dados são limpos e processados, a IA está a liderar novos empregos.

A rotulagem e anotação de dados é uma indústria florescente nascida da IA. Conjuntos de dados não estruturados de fontes como câmeras e dados de mídia social ou fontes estruturadas, como bancos de dados, são rotulados, marcados, coloridos ou destacados para mostrar diferenças e semelhanças entre as pessoas. Para treinar uma máquina para aprender o que é um sinal de pare, uma pessoa deve acessar a filmagem de uma rua e marcar todos os sinais de pare na foto. A máquina recebe então dados que identificam milhares dessas imagens. Com o tempo, o sistema pode identificar com mais precisão o que é um sinal de stop, processando os dados rotulados. Esse tipo de aprendizado de máquina, em que um sistema fica mais preciso ao receber mais dados, é denominado aprendizado profundo.

Como este processo é essencial para que os algoritmos desempenhem com precisão partes essenciais da sua função, a indústria de rotulagem de dados deverá decolar nos próximos cinco anos. Em 2018, o mercado de preparação de dados de IA e aprendizagem automática, um processo que depende fortemente de pessoas para rotular manualmente os dados, situou-se em 500 milhões de dólares. De acordo com a Cognilytica , espera-se que esse valor mais que duplique, atingindo US$ 1,2 bilhão até 2023. Os fornecedores terceirizados esperam ver um aumento significativo nesse crescimento, passando de US$ 150 milhões do mercado para US$ 1 bilhão no mesmo período. A rotulagem de dados é particularmente essencial para IA que lida com reconhecimento de objetos e imagens, veículos autônomos e anotação de texto e imagem.

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