IA e os algoritmos

Quando se fala em inteligência artificial, a imagem mais comum é a de algoritmos complexos e modelos matemáticos sofisticados. No entanto, grande parte do trabalho que determina o sucesso de um modelo de inteligência artificial acontece muito antes dessa fase. Antes de qualquer modelo ser treinado, existe um processo essencial: a recolha, tratamento e preparação dos dados.

Num projeto de inteligência artificial, os dados raramente chegam prontos a utilizar. Normalmente vêm de múltiplas fontes, com formatos diferentes, inconsistências, duplicação de informação em falta. Por isso, uma grande parte do trabalho passa precisamente por organizar, limpar e estruturar essa informação. É aqui que entra uma das máximas mais conhecidas no mundo dos dados: “garbage in, garbage out”. Ou seja, se os dados que alimentam um modelo forem de má qualidade, incompletos ou mal interpretados, o resultado será inevitavelmente fraco, independentemente da sofisticação do algoritmo utilizado. Um modelo treinado com dados errados produz decisões erradas.

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