Categoria: Inteligência artificial

O Processamento de Linguagem Natural (PNL) é um campo em rápido crescimento que lida com a interação entre computadores e a linguagem humana. À medida que a PNL continua a evoluir, há uma necessidade crescente de profissionais qualificados para desenvolver novas soluções para diversas aplicações, como chatbots, análise de sentimentos e tradução automática. Para ajudá-lo …

Para determinar se dois sistemas biológicos ou artificiais processam informações da mesma maneira, diferentes métodos de similaridade são usados, como regressão linear, alinhamento centrado no kernel (CKA), similaridade de Bures normalizada (NBS) e distância angular de Procrustes. Apesar de sua popularidade, os fatores que contribuem para pontuações altas semelhantes e o que define boas pontuações …

OCR é uma tecnologia que permite que máquinas leiam textos e imagens impressos. É frequentemente usado em aplicações comerciais, como digitalização de documentos para armazenamento ou processamento, e em aplicações de consumo, como digitalização de recibos para reembolso de despesas. Source link

A tecnologia avançada de IA trouxe formas fundamentais de lidar com dados. Para muitas organizações e indivíduos, gerir e analisar dados de forma eficaz é um desafio constante. Um dos principais problemas que os usuários têm enfrentado tem sido o tempo e o conhecimento técnico necessários para realizar análises aprofundadas dos conjuntos de dados. Além …

As interfaces gráficas do usuário (GUIs) são onipresentes, seja em computadores desktop, dispositivos móveis ou sistemas embarcados, fornecendo uma ponte intuitiva entre usuários e atividades digitais. No entanto, automatizar as interações com essas GUIs apresenta um desafio significativo. Esta lacuna é particularmente evidente na construção de agentes inteligentes que possam compreender e executar tarefas baseadas …

O rápido crescimento dos principais modelos linguísticos (LLMs) trouxe grandes progressos em vários campos, mas também trouxe grandes desafios. Modelos como o Llama 3 fizeram avanços dramáticos na compreensão e produção de linguagem natural, porém seu tamanho e requisitos computacionais muitas vezes limitaram seu desempenho. Os elevados custos de energia, os longos tempos de formação …

Os modelos de linguagem visual (VLMs) estão ganhando destaque na inteligência artificial devido à sua capacidade de combinar dados visuais e textuais. Esses modelos desempenham um papel importante em áreas como compreensão de vídeo, interação humano-computador e aplicações multimídia, fornecendo ferramentas para responder perguntas, gerar insights e melhorar a tomada de decisões com base na …

O aprendizado de máquina, especialmente o treinamento de grandes modelos de base, é altamente dependente da variedade e da qualidade dos dados. Esses modelos, pré-treinados em vários conjuntos de dados, são a base de muitas aplicações modernas de IA, incluindo processamento de linguagem, reconhecimento de imagens e muito mais. O desempenho dos modelos básicos depende …

Os Modelos de Visão-Linguagem (VLMs) estão sendo cada vez mais usados ​​para responder perguntas sobre conteúdo visual. Apesar do progresso, muitas vezes sofrem de um grande problema: produzir respostas sonoras, mas incorretas, também conhecidas como alucinações. Estas alucinações podem levar à desconfiança nestes sistemas, especialmente em aplicações de alto desempenho do mundo real. Avaliar a …

No aprendizado de máquina, a incorporação é amplamente utilizada para representar dados em um espaço vetorial unidimensional compactado. Eles capturam bem as relações semânticas na execução de tarefas como classificação de texto, análise de sentimento, etc. No entanto, eles acham difícil capturar os relacionamentos complexos nas estruturas hierárquicas complexas dos dados. Isso leva a um …