As pessoas e os processos por trás da inteligência artificial

Publicado em: 1 de abril de 2019 / Atualizado em: 1 de abril de 2019 – Autor: Konrad Wolfenstein

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 isso é verdade, mas em outras, particularmente no que diz respeito à limpeza e ao processamento de dados, a IA está na vanguarda da criação de novos empregos.

A rotulagem e anotação de dados é uma indústria em expansão que surgiu da Inteligência Artificial (IA). Conjuntos de dados não estruturados provenientes de fontes como câmeras e mídias sociais, ou de fontes estruturadas como bancos de dados, são rotulados, etiquetados, coloridos ou destacados para revelar diferenças e semelhanças entre indivíduos. Para treinar uma máquina a reconhecer uma placa de pare, uma pessoa entraria na filmagem de uma câmera de rua e etiquetaria todas as placas de pare na foto. A máquina seria então alimentada com dados que identificam milhares dessas imagens. Com o tempo, ao processar os dados etiquetados, o sistema poderia se tornar mais preciso no reconhecimento do que é uma placa de pare. Esse tipo de aprendizado de máquina, em que um sistema melhora a precisão ao receber mais dados, é chamado de aprendizado profundo.

Como esse processo é essencial para que os algoritmos executem funções essenciais com precisão, o setor de rotulagem de dados ganhará importância significativa nos próximos cinco anos. Em 2018, o mercado de preparação de dados para IA e aprendizado de máquina, um processo que depende fortemente da rotulagem manual de dados por humanos, foi avaliado em US$ 500 milhões. De acordo com a Cognilytica , espera-se que esse valor mais que dobre, atingindo US$ 1,2 bilhão até 2023. Fornecedores terceirizados preveem um aumento substancial nesse crescimento, de um mercado de US$ 150 milhões para US$ 1 bilhão no mesmo período. A rotulagem de dados é particularmente importante para aplicações de IA, como reconhecimento de objetos e imagens, veículos autônomos e anotação de texto e imagem.

A inteligência artificial tem má reputação por ser vista como destruidora de empregos e substituta de trabalhadores humanos. Em algumas áreas isso é verdade, mas em outras, particularmente no que diz respeito à limpeza e ao processamento de dados, a IA está impulsionando a criação de novos empregos.

A rotulagem e anotação de dados é uma indústria em expansão, fruto da Inteligência Artificial (IA). Conjuntos de dados não estruturados, provenientes de fontes como câmeras e mídias sociais, ou de fontes estruturadas, como bancos de dados, são rotulados, marcados, coloridos ou destacados para mostrar diferenças e semelhanças por pessoas. Para treinar uma máquina a reconhecer uma placa de pare, é necessário que uma pessoa analise imagens de câmeras de rua e marque todas as placas de pare presentes na foto. A máquina é então alimentada com dados que identificam milhares dessas imagens. Com o tempo, o sistema consegue identificar com mais precisão o que é uma placa de pare, processando os dados rotulados. Esse tipo de aprendizado de máquina, em que um sistema se torna mais preciso à medida que recebe mais dados, é chamado de aprendizado profundo.

Como esse processo é essencial para que os algoritmos executem com precisão partes fundamentais de sua função, o setor de rotulagem de dados está prestes a decolar nos próximos cinco anos. Em 2018, o mercado de preparação de dados para IA e aprendizado de máquina, um processo que depende fortemente da rotulagem manual de dados por pessoas, atingiu US$ 500 milhões. De acordo com a Cognilytica , espera-se que esse valor mais que dobre, chegando a US$ 1,2 bilhão até 2023. Os provedores terceirizados preveem um aumento significativo nesse crescimento, passando de US$ 150 milhões 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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