Introdução O Processamento de Linguagem Natural é uma das áreas da Inteligência Artificial que está em franco crescimento em termos de novas bibliotecas e novos modelos de Machine Learning e Deep Learning. Aplicações de Processamento de Linguagem Natural – PLN, ou em inglês, Natural Language Processing – NLP, possui diversas aplicações como detecção do tópico, …
Usando recursos de computação em nuvem, cientista emprega inteligência artificial para esclarecer o efeito que a proliferação de algas causa no aumento do derretimento das geleiras árticas.
O sistema aproveita os vídeos que já são gerados pelos sistemas de monitoramento instalados nas localidades públicas da cidade, fazendo a anotação da presença de pessoas e estimando a distância entre elas, podendo emitir alertas gerais quando um limite que indique aglomerações exageradas for ultrapassado.
Uma das ferramentas de Visão Computacional que tem ganhado muita atenção nos últimos anos é o YOLO: You Only Look Once. Após o seu lançamento em 2015, o YOLO foi logo reconhecido como uma técnica inovadora pois através de uma abordagem totalmente nova foi capaz de obter uma precisão igual ou superior ao dos outros …
Detecção de Objetos com YOLO – Uma abordagem moderna Leia mais »
Google desenvolveu inteligência artificial LYNA capaz de localizar tumores originários da mama em imagens de biópsia com desempenho superior ao de médicos patologistas.
A inteligência artificial combina as matérias-primas de um vasto banco de dados para gerar resultados sensoriais excelentes ao mesmo tempo em que cumpre exigências sobre procedência e regulamentação, por exemplo, entregando aos especialistas responsáveis pelo retoque final uma seleção de sabores com potencial para atender às demandas do mercado.
O sistema vai usar dados reais coletados ao longo de vias na Alemanha para reduzir os efeitos dos congestionamentos tanto no fluxo de veículos quanto nos indicadores ambientais.
Uma ferramenta chamada REVISE usa medidas estatísticas para identificar potenciais vieses presentes em datasets de imagens, permitindo ao desenvolvedor de algoritmos decidir se o impacto introduzido pelos vieses deve ser considerado no processo de desenvolvimento.
Um sistema comercial foi testado em um extenso dataset contendo imagens de retina de pacientes do sistema público inglês, sendo capaz de reconhecer 98% dos casos leves e 100% dos casos moderados e graves.
O modelo, um classificador gaussiano, foi treinado para retornar a probabilidade de que um sinal de telescópio possa ser confirmado como exoplaneta, permitindo priorizar análises astronômicas mais sofisticadas.
