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Perguntas frequentes Abrir tudo Fechar tudo Qual é a diferença entre IA e IA generativa?
IA é um termo que descreve todas as formas de aprendizado de máquina e automação inteligente, enquanto IA generativa refere-se especificamente à criação de novo conteúdo baseado (e que pode ir além dessa base) em conjuntos de dados fornecidos durante a fase de treinamento. Com o advento recente de IAs de bate-papo amplamente disponíveis, a maioria das interações com IA do usuário médio, na verdade, envolve o uso de IA generativa.
O que é IA generativa?
A IA generativa, também conhecida como GenAI, é um tipo de inteligência artificial que cria conteúdo realista aprendendo com os dados existentes. A GenAI pode proporcionar texto, imagens e outras mídias realistas e criativas para transformar setores como entretenimento, marketing e saúde.
Quais são os tipos de IA generativa?
A IA generativa engloba vários tipos de geração de conteúdo, como geração de texto, de imagens, de vídeo e de voz, além do aumento de dados. A produção de conteúdo de texto requer uma abordagem diferente da abordagem usada para aprimorar vídeos ou criar imagens que pareçam reais. Assim, cada tipo de IA generativa tem suas próprias características e aplicações.
Qual é o futuro da IA generativa?
Embora a IA generativa exista há décadas, seu aumento recente em termos de capacidade e disponibilidade foi vertiginoso. À medida que essa tecnologia continua evoluindo, podemos prever o aumento de criatividade e inovação em praticamente todos os setores, permitindo resultados mais sofisticados e realistas na geração de conteúdo, design, composição musical, artes visuais e muito mais. A IA generativa também continuará a impulsionar a personalização e a customização, criando recomendações extremamente apuradas, experiências personalizadas e produtos exclusivos elaborados para resolver as necessidades de cada cliente.
O que é aprendizado de máquina?
O aprendizado de máquina, um tipo de IA, usa um método de análise de dados que automatiza a criação de modelos coletando e interpretando grandes conjuntos de dados. O uso de soluções de aprendizado de máquina para criar modelos precisos possibilita que as organizações analisem conjuntos de dados extremamente grandes e complexos, entregando resultados mais rápidos e mais precisos, conforme necessário.. Com aprendizado de máquina, as empresas obtêm informações sobre oportunidades, riscos e necessidades dos clientes.
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