O sistema foi treinado com imagens disponíveis publicamente no GitHub. Por enquanto ele pode ser usado para direcionar pacientes em atendimento inicial para exames mais específicos, mas se treinado com mais dados, ele poderá fazer predições sobre o avanço da doença nos pacientes infectados.
O número de camadas escondidas depende da complexidade da relação entre as dimensões dos dados tratados, indo desde os casos lineares (que não precisam de camada escondida) até os casos que não podem ser descritos por equações (onde geralmente 2 camadas escondidas são suficientes). O número de neurônios é uma questão mais empírica, mas existem algumas sugestões para a abordagem inicial.
O modelo foi treinado com quatro datasets diferentes: o primeiro contendo diálogos reais, o segundo com diálogos de teor empático, o terceiro contendo diferentes tipos de personalidade, e o quarto com conhecimento geral sobre o mundo. Assim, o chatbot desenvolvido é capaz de se engajar em diálogos mais naturais.
Neste post iremos finalizar a série sobre: “Como simular emoções em agentes?” Irei descrever como robôs considerados simples conseguem fazer com que pessoas percebam que esse agentes tenham emoções.
O modelo foi treinado para identificar lesões malignas e classificar entre 134 doenças possíveis, a partir de imagens. Apesar do auto desempenho, o sistema foi de fato avaliado pelo seu potencial de melhorar o diagnóstico profissional, assim servindo como ferramenta de inteligência aumentada.
O BERT é um modelo que faz uso dos transformers para alcançar desempenhos inéditos em tarefas de processamento de linguagem natural.
Voluntários que sobreviveram ao Holocausto foram filmados respondendo a uma quantidade grande de perguntas, de forma a cobrir toda sua experiência relevante associada ao trágico evento, e agora uma IA é capaz de selecionar o vídeo mais adequado frente à pergunta de uma pessoa interessada, criando um ambiente virtual de diálogo.
O sistema usa dados coletados na admissão do paciente e exames clínicos para detectar se a pessoa está contaminada com o novo coronavírus, sendo uma alternativa aos exames específicos à doença, que por um lado estão em falta, e por outro algumas vezes não são eficientes.
O algoritmo foi treinado para identificar os grupos musculares faciais que eram ativados em decorrência de estímulos físicos característicos de emoções como prazer, desgosto ou medo. Assim, foi possível identificar que as reações faciais dos ratos de laboratório são excelentes indicativos do estado emocional dos animais, o que permite usá-los como modelos para o estudo do processamento das emoções em pessoas.
A ferramenta reconhece nas imagens de raio X as regiões com probabilidade de desenvolver pneumonia, permitindo que os pacientes que desenvolverão quadros mais graves da COVID-19 recebam o tratamento adequado.
