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Os especialistas concordam com o fato de que a quantidade de dados é importante, mas bastante trabalho precisa ser feito para garantir sua qualidade.
Qual é a importância da qualidade dos dados em um modelo de IA?
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Questões Para a Compreensão

há 3 semanas

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A inteligência artificial é inteligente -- Lucia Santaella
207 pág.

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UFRRJ

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há 3 semanas

A qualidade dos dados em um modelo de IA é crucial por várias razões: 1. Precisão: Dados de alta qualidade garantem que os resultados e previsões do modelo sejam mais precisos e confiáveis. 2. Treinamento Eficiente: Modelos treinados com dados de qualidade aprendem padrões relevantes, enquanto dados ruins podem levar a erros e viés. 3. Tomada de Decisão: Decisões baseadas em dados de qualidade são mais informadas, reduzindo riscos e aumentando a eficácia das estratégias. 4. Redução de Custos: Investir em dados de qualidade pode reduzir custos a longo prazo, evitando retrabalho e correções de erros. 5. Confiabilidade: A qualidade dos dados aumenta a confiança dos usuários e stakeholders nos resultados gerados pela IA. Portanto, garantir a qualidade dos dados é essencial para o sucesso de qualquer projeto de inteligência artificial.

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Ada percebeu que o dispositivo poderia ir além de meramente calcular. Assim, ela escreveu um programa, uma máquina analítica e informacional em lugar de uma máquina mecânica de calcular. Deve ter sido aí que se deu o nascimento da era da computação e da evolução dos algoritmos até o ponto de serem hoje capazes de resolver problemas extremamente complexos em frações de segundos.
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Infelizmente, o algoritmo costuma ser tratado como o grande protagonista isolado e exclusivo da IA, o que tem atrapalhado muito o real entendimento da performance que lhe cabe.
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O adjetivo “estreita” refere-se ao estágio atual da IA, em oposição à construção daquilo que está por vir, segundo previsões, ou seja, “a IA geral, que realizará tarefas cognitivas generalizadas, pois são máquinas que os especialistas pretendem desenvolver para pensar como nós”.
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A coleta de dados em uma pesquisa científica, precisa ser realizada de forma séria e com rigor metodológico. Dentre as opções de coleta de dados que fazem parte das pesquisas qualitativas, tem-se a entrevista. Na entrevista, a pessoa que responde às perguntas feitas pelo pesquisador, é a fonte dos dados. Existem diferentes tipos de entrevistas, de acordo com a forma de abordagem do entrevistado pelo pesquisador.
Relacione o segundo grupo com os enumerados no primeiro grupo. Marque a alternativa que tem a ordem correta de numeração do segundo grupo:
I. Face a face.
II. Em grupos.
III. Por telefone.
IV. Por correspondência.
( ) Nesse tipo de pesquisa a presencialidade não é exigida, o que pode trazer mais segurança à pessoa que irá responder às perguntas do pesquisador.
( ) Nesse tipo de entrevista a abordagem é coletiva e é preciso cuidado com o tratamento de temas polêmicos.
( ) Nesse tipo de entrevista há um alto custo e o número de respostas que retornam ao pesquisador é baixo.
( ) Nesse tipo de entrevista há a necessidade de abordagem física do entrevistado. Pode ter custo elevado, mas apresenta um bom índice de retorno de respostas.
A - III, II, I, IV.
B - III, II, IV, I.
C - IV, III, II, I.
D - I, II, III, IV.
E - II, III, IV, I.

O conceito de poder de otimização permite comparar a inteligência de diferentes tipos de agentes.
Como a inteligência é definida em relação ao poder de otimização e recursos usados?

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