Para uma IA funcionar, ela precisa de um volume gigantesco de informações. Esse processo segue três etapas básicas:
1. Coleta de Dados: Tudo o que fazemos no celular gera rastro: localização GPS, tempo de tela, curtidas e até o ritmo da digitação. Esses dados são organizados em Datasets.
2. O Treinamento do Modelo: A IA analisa os dados em busca de padrões.
Exemplo: Se o sistema vê 1 milhão de e-mails marcados como "Spam", ele aprende as palavras-chave que definem um e-mail indesejado.
3. Ética e Responsabilidade (O papel do Desenvolvedor):
Privacidade: Como técnicos, devemos coletar apenas o necessário (LGPD - Lei Geral de Proteção de Dados).
Viés Algorítmico: Se os dados de treinamento forem preconceituosos ou incompletos, a IA tomará decisões erradas ou injustas.
📝 Atividade de Fixação (Fácil Resolução)
1. O que é um "Dataset" no contexto da Inteligência Artificial? R: É o conjunto de dados (exemplos) usado para ensinar a IA a reconhecer padrões.
2. Por que é importante que os dados usados para treinar uma IA sejam variados e diversos? R: Para evitar que a IA tome decisões injustas ou apresente falhas (vieses) contra determinados grupos de pessoas.
3. Cite um exemplo de rastro digital que você deixa no celular e que pode ser usado por uma IA de anúncios. R: Pesquisas no navegador, curtidas em fotos, localização de lojas visitadas, etc.
Comentários
Postar um comentário