API de deep learning auxilia profissionais a se ajustarem à AI

São Paulo — InkDesign News — Com o crescimento do interesse em *machine learning* e a ascensão da chamada inteligência artificial agentiva, profissionais de tecnologia enfrentam uma nova era em que a automação pode tomar decisões críticas em várias áreas.

Arquitetura de modelo

A arquitetura de modelos para inteligência artificial agentiva envolve criar sistemas que não apenas realizam tarefas, mas que têm a capacidade de tomar decisões de forma autônoma. Esse conceito é central para o avanço da autonomia em *machine learning*, com algoritmos capazes de aprender a partir de grandes volumes de dados e fazer inferências. Como descrito, “

A essência da IA agentiva significa dar autonomia aos sistemas para tomar decisões em nome dos humanos.
(“At its core, Agentic AI means giving agency to systems to make decisions for humans.”)

— Rashi, Consultora de Análise de Dados em Saúde

”

A arquitetura de modelos comumente utilizada é baseada em redes neurais profundas (DNNs), que têm se mostrado eficazes em diversas aplicações. Com diferentes camadas e funções de ativação, é possível otimizar o desempenho em tarefas complexas.

Treinamento e otimização

O processo de treinamento desses modelos requer grandes quantidades de dados e poder computacional significativo. Tais modelos são frequentemente treinados usando técnicas de transfer learning e data augmentation, que aumentam a generalização do modelo em dados não vistos. O tempo de treinamento pode variar de horas a semanas, dependendo da complexidade do modelo e da infraestrutura disponível.

Com o aumento da adoção de IA agentiva prevista para crescer 327% até 2027, conforme mencionado, “

Estamos falando de um crescimento massivo aqui e, dado que tudo sobre IA agentiva é um verdadeiro problema de ‘céu azul’ — sem base instalada, sem especialistas, é um espaço interessante para se estar.
(“We are talking about massive growth here and given that everything about Agentic AI is a true ‘blue-sky’ problem — no install base, no experts, it is an interesting space to be in.”)

— Rashi, Consultora de Análise de Dados em Saúde

”.

Resultados e métricas

A avaliação do desempenho dos modelos de IA agentiva é essencial. Métricas como acurácia, precisão e recall são fundamentais para compreender a eficácia dos algoritmos. Os resultados podem impactar diretamente na forma como os consumidores e as empresas interagem com a tecnologia. O uso de IA para tarefas simples, como reservas de restaurantes e gerenciamento de calendário, já demonstra o potencial dessa tecnologia.

Com a possibilidade de que a maioria dos empregos repetitivos seja automatizada, a importância da *inteligência artificial* só aumentará. As implicações para o setor de tecnologia são vastas, onde as interações entre humanas e sistemas de IA redefinirão as dinâmicas de trabalho.

O futuro da IA agentiva oferece oportunidades tanto para empresas quanto para profissionais que estão prontos para se adaptar. A pesquisa em novos algoritmos e metodologias de treinamento se tornará cada vez mais crucial para o desenvolvimento de soluções inovadoras.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)