Propósito

✔ Brazil SFE Terms® - Acrônimos | Siglas | Esclarecimentos | Conceitos | etc ... É o lugar onde executivos e profissionais da Indústria Farmacêutica podem esclarecer o significado de acrônimos, termos ou siglas utilizados na indústria. Também poderão compartilhar aspectos e aplicabilidades destes, contribuindo com novas ideias, tendências e práticas nos comentários. Este Blog faz parte integrante do grupo AL Bernardes.

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O que é GPT-3?

O que é GPT-3?

O GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) é um modelo de linguagem natural desenvolvido pela OpenAI, que utiliza uma rede neural de grande escala para gerar texto em uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural. Ele é uma das maiores e mais avançadas redes neurais de linguagem natural já criadas, com 175 bilhões de parâmetros.

O GPT-3 foi treinado numa grande quantidade de dados de texto para aprender a reconhecer e reproduzir padrões e estruturas de linguagem. Isso permite que o modelo gere textos completos e coerentes em uma variedade de tarefas, como tradução de idiomas, resumo de texto, criação de diálogos, redação de artigos e muito mais.

O GPT-3 foi lançado em 2020 e desde então tem sido amplamente utilizado em uma variedade de aplicações, incluindo assistentes de voz, chatbots, ferramentas de automação de texto e outras aplicações de Inteligência Artificial que requerem processamento de linguagem natural avançado.


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O que é Análise Preditiva?

O que é Análise Preditiva?

Análise Preditiva é uma área avançada em analytics que utiliza dados históricos e algoritmos de Machine Learning.
Através destes dados históricos conseguem fazer previsões sobre eventos futuros desconhecidos e identificar probabilidades de resultados.


Leia também:

Outras fontes
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O que é o IoT - Internet das Coisas ?

O que é o IoT - Internet das Coisas ?

Definição

A IoT (Internet of Things em inglês ou Internet das Coisaspode ser definida como a comunicação máquina a máquina (M2M) via Internet, que permite que diferentes objetos, de carros a máquinas industriais ou bens de consumo como calçados e roupas, compartilhem dados e informações para concluir determinadas tarefas. A base para o funcionamento da IoT são sensores e dispositivos, que tornam a comunicação entre as “coisas” possível. Além disso, é preciso um sistema de computação para analisar os dados recebidos e gerenciar as ações de cada objeto conectado a essa rede.

O termo IoT - Internet das Coisasenvolve uma rede de bilhões de dispositivos conectados digitalmente, desde torradeiras de pão a casas e turbinas de avião.


Leia também:
Os dispositivos IoTs coletam dados e podem se comunicar entre si para atender melhor aos usuários.

O interesse em torno da Internet das Coisas vem crescendo exponencialmente, assim como a idealização de projetos que utilizam essa tecnologia. As inúmeras possibilidades de aplicação da IoT colocaram esse recurso no topo da transformação digital nos negócios.

Aplicações


A IoT pode ser aplicada em diversos setores, seja para otimizar as atividades de uma indústria ou facilitar a vida dos cidadãos. Veja alguns exemplos:


Casa


Um sistema de monitoramento por meio de termostato pode identificar as condições meteorológicas atuais e, com base no seu histórico de preferência, ajustar a temperatura da casa para que esteja agradável quando você chegar em casa.


Mais do que ter um controle remoto da casa, a ideia é torná-la inteligente e proativa. A IoT pode suportar toda a eficiência de um edifício medindo e controlando a luz do ambiente, a temperatura e os ruídos, além de gerenciar vagas de estacionamento disponíveis e outras instalações.


Agronegócio


Produtores podem integrar seu sistema de irrigação a sensores meteorológicos para controlar melhor a irrigação da colheita. Com um sistema integrado, o agricultor também pode monitorar remotamente e em tempo real o processo de plantio. Com os dados obtidos, ele pode tomar decisões imediatas garantindo um controle mais eficiente de custos com insumos. A Stara já utiliza sensores embarcados em seus tratores para capturar e transformar dados obtidos em campo em informação para os produtores.

Automotivo e logística


Começamos com carros que estacionam sozinhos e já estamos caminhando para os veículos autodirigíveis. Observando uma realidade mais próxima, temos a otimização do setor logístico, com sensores que acompanham o desempenho dos veículos avisando sobre manutenções preventivas, e a integração da IoT em veículos e vias, permitindo que as entregas sejam feitas de forma mais inteligente e eficiente, evitando congestionamentos. A IoT está entre as principais tecnologias que vão impactar a transformação da logística nos próximos anos.

Smart Cities


Indo além, as Smart Cities (cidades inteligentes) que hoje estão em pauta só serão possíveis graças à IoT. Lixeiras de coleta seletiva que avisam ao caminhão de coleta quando estão cheias podem poupar tempo e dinheiro destinado aos serviços públicos. A cidade de Buenos Aires conseguiu combater o problema das enchentes utilizando dados de sensores em bueiros, que nortearam a limpeza das ruas e dos sistemas de drenagem, evitando inundações. E isso é apenas o começo: quanto mais objetos conectados, mais inteligente poderá ser a gestão da cidade e, consequentemente, da qualidade de vida dos cidadãos.

O futuro da IoT



A IoT já não é mais uma tendência ou uma previsão, é uma realidade que está transformando as indústrias, os negócios e as nossas vidas. O Gartner estima que a Internet das Coisas incluirá 26 bilhões de unidades instaladas até 2020, e com isso fornecedores de produtos e serviços de IoT devem gerar uma receita adicional superior a US$ 300 bilhões até o mesmo ano.

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O que é ML - Machine Learning?

O que é ML - Machine Learning?

definição de Machine Learning Aprendizado de Máquina - envolve computadores usando dados para aprenderem apenas com o mínimo de programação.

Em vez de programar regras para uma máquina e esperar o resultado, com Machine Learning, conseguimos deixar que a máquina aprenda essas regras por conta própria a partir dos dados alimentados, chegando ao resultado de forma autônoma, como, por exemplo, as recomendações personalizadas na Netflix e na Amazon.

Leia também:

Aprendizado de Máquina é o principal impulsionador da Inteligência Artificial.

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