Big Data: o que é e suas aplicações
O que é Big Data? Com o avanço da tecnologia e o acesso à internet, o volume de dados gerados aumentou drasticamente nas últimas décadas. Para se ter uma ideia, um único usuário de smartphone é capaz de gerar 40 exabytes (1018 bytes) de informação por mês! Imagine agora essa quantidade multiplicada por todos os usuários de smartphone que existem no planeta… é um número tão grande que é difícil até de entender! É nesse contexto que entra a ideia de Big Data: um conjunto de dados tão grande e complexo que não pode ser processado por sistemas tradicionais. Em geral, o conceito de Big Data pode ser entendido por meio de 5 categorias (os 5Vs), que também servem de ilustração para as principais dificuldades de se trabalhar com esses dados. São eles: Aplicações do Big Data O uso do Big Data tem revolucionado diversas áreas e setores, transformando a maneira de como as organizações tomam decisões. Aqui estão algumas das aplicações práticas do Big Data: Conclusão Em um mundo cada vez mais dependente dos dados, o Big Data não é apenas uma tendência, mas uma necessidade para qualquer organização que deseja se manter competitiva e inovadora. A análise desses dados oferece benefícios significativos, como a identificação de tendências de mercado, a compreensão profunda dos interesses dos clientes e a descoberta de novas oportunidades de crescimento. Isso não só melhora os resultados financeiros das empresas, mas também contribui para um futuro mais eficiente e sustentável. Seja você um empresário, um profissional de tecnologia ou simplesmente um curioso, compreender a importância do Big Data é essencial para navegar no mundo moderno. Para conhecer mais das tecnologias atuais, não deixe de checar o nosso blog, pois a Quanta Jr. está sempre postando sobre curiosidades do mundo tecnológico!
Reconhecimento de Imagens via Redes Neurais
Imaginar que um computador seja capaz de reconhecer imagens pode, à primeira vista, até parecer uma tarefa fácil de ser executada. Para os seres humanos, identificar pessoas e objetos ou diferenciar um muffin de um cachorro não representa exatamente um desafio. Assim, não seria surpresa que essa habilidade fosse facilmente transferida para máquinas. Porém, acontece que essa é uma tarefa extremamente difícil para os computadores, e os pesquisadores enfrentam um complexo desafio de capacitar as máquinas para isso. Sendo assim, qual tipo de tecnologia poderia ser usada para esse processo complicado? Se você imaginou que o uso da Inteligência Artificial pode ser útil para executar essa tarefa, você está no caminho certo! O uso das chamadas Redes Neurais nessa área vem apresentando resultados promissores que prometem desenvolver essa habilidade cada vez mais. Todavia, as redes neurais convencionais não são as melhores para cumprir esse desafio, e é aí que entram as redes neurais convolucionais. Como as redes convolucionais ajudam no reconhecimento de imagem? De forma resumida, a estrutura de trabalho de uma rede neural convolucional segue uma série de etapas. Primeiramente, deve haver uma visualização dos dados, para se ter bem definido com quais tipos de imagens estamos trabalhando. Essa é uma tarefa extremamente trabalhosa, pois se desejamos que o programa reconheça qualquer tipo de fotografia, será necessário ter um grande banco de imagens como referência. Em seguida, após a construção da rede, essa deve ser submetida a um processo de treinamento. Essa etapa consiste em apresentar novos dados para o algoritmo criado para que a máquina possa aprender a reconhecer novas imagens, aprimorando, então, sua capacidade de reconhecimento. De maneira simplificada, o software é recompensado quando identifica as figuras corretamente, mas penalizado quando o faz incorretamente. Assim, após um longo período de testes, a máquina está mais capacitada para fazer previsões corretas sobre as imagens fornecidas a ela, podendo apresentar uma precisão de mais de 90%! As redes neurais convencionais também seguem o processo descrito acima. Porém, a diferença é que as redes convolucionais realizam um pré-processamento nas imagens. Durante esse processo, a rede gera um Mapa de Características, que são variações da imagem original, mas com filtros diferentes, que levam em consideração a proximidade ou distância entre os pixels. Essa etapa é muito importante porque permite que os neurônios artificiais recebam a imagem em subseções de 3×3 ou 5×5 pixels. Assim, enquanto as redes normais recebem cada pixel como um dado a ser analisado, as convolucionais recebem subseções, o que torna o processamento de imagens muito grandes mais gerenciável. Quais são as aplicações do reconhecimento de imagens? Podemos utilizar essa tecnologia para diversas finalidades. Confira algumas a seguir: 1) Organização de fotos pessoais Uma grande biblioteca de fotografias pode ser organizada através do reconhecimento de imagens feito por um software adequado. O algoritmo é capaz de identificar padrões e classificar as figuras com base no tema da imagem. Além disso, um uso comum é na identificação de pessoas. O Google Fotos, por exemplo, já consegue identificar quem são os indivíduos de cada foto da sua galeria e agrupá-los em álbuns personalizados. 2) Finanças Diversas empresas já recebem documentos digitalizados em seus bancos de dados. Com um algoritmo capaz de reconhecer imagens, seria possível verificar a originalidade de documentos, assim como coletar informações importantes, como data de validade, nome, entre outras características. 3) Comércio digital O uso dessa tecnologia também pode ser bastante útil em sites de compras. Baseado em que tipos de imagens que o usuário pesquisa, o software pode sugerir novos produtos que apresentam alguma semelhança com o produto pesquisado, seja em forma, cores ou semântica. 4) Segurança A partir do reconhecimento de imagem, empresas podem utilizar essa tecnologia para reconhecer os rostos das pessoas que trabalham no local para assegurar que não há nenhum indivíduo estranho no estabelecimento. Além disso, o algoritmo pode identificar se os funcionários estão utilizando as roupas necessárias para o trabalho, como aventais, capacetes ou outras vestimentas de segurança. Conclusão Como vimos, o uso de redes neurais para o reconhecimento de imagens apresenta uma grande quantidade de aplicações. Além disso, o avanço dessa tecnologia representa também um avanço na área da computação. Assim, mesmo que não existissem aplicações práticas desse tipo de algoritmo, o desenvolvimento dessas redes fornecem muito conhecimento técnico e científico para a área. E aí, o que achou sobre o artigo? Você imaginava que reconhecer imagens era uma tarefa tão complicada para um computador? Conseguiu entender um pouco melhor como funcionam as redes neurais convolucionais? Conta para a gente aqui nos comentários!
