Python
GenAI refere-se a modelos de inteligência artificial capazes de gerar conteúdo novo e criativo a partir de dados de entrada. Seu uso está revolucionando a maneira como processamos dados não estruturados, como imagens, áudios, textos, vídeos, etc. Trabalhar com modelos pré-treinados (i.e., que já foram treinados com grandes conjuntos de dados) e adaptá-los para necessidades específicas tem sido um divisor de águas.
Compreender os sentimentos por trás de grandes volumes de texto tornou-se essencial, pois em um mundo cada vez mais digitalizado, a capacidade de compreender as respostas e emoções em larga escala das pessoas diante de produtos, eventos ou tópicos específicos não é apenas valiosa por fornecer insights, mas também se tornou uma necessidade para alavancar negócios e tornar-se cada vez mais competitivo.
Você já deve ter ouvido falar sobre uma inteligência artificial que gera artes super-realistas a partir de textos e imagens. Hoje em dia já existem algumas opções como DALL·E 2 (da OpenAI/Google) e a Make-A-Scene (da Meta), e essas ferramentas são capazes de gerar versões e estilos diferentes de uma dada imagem ou ainda criar uma imagem com apenas uma breve descrição do resultado desejado. As imagens podem ser tão aleatórias quanto um “gato de óculos e uma coroa” (em homenagem ao dia dos gatos):
Em Agosto e 2021 a Porto Seguro lançou um desafio no Kaggle que consistia em estimar a propensão de aquisição de novos produtos. Tratava-se de um problema de classificação e foi bem desafiador principalmente por 2 motivos: