São muitos os exemplos de aplicação de machine learning em serviços públicos. A saúde é um dos mais beneficiados. Mas, as tendências para 2021 passam por várias áreas, com especial enfoque nos setores da saúde e financeiro.
Machine learning na saúde
Diagnóstico de cancro com IA: os patologistas estão a recorrer à IA na área da saúde para fazer um diagnóstico mais preciso. O objetivo pode ser alcançado através da recolha de dados para diferentes tipos de cancro, como cancro da mama, cancro cervical e, ainda, pela utilização desses dados para fazer um modelo preditivo.
As empresas biofarmacêuticas estão a enfrentar enormes desafios para superar as altas taxas de desgaste no desenvolvimento de medicamentos. A indústria biofarmacêutica está a colaborar com as indústrias de IA para superar esses desafios.
Simplificar os cuidados de saúde: o número de pacientes em todo o mundo está a aumentar a cada dia. Para processar todas as informações sobre cada paciente, são necessários métodos e sistemas automatizados. A IA está a ajudar as unidades de saúde a gerir melhor os dados do paciente.
Machine learning no setor financeiro
O mundo está a tornar-se digital e, com isso, o nosso dinheiro também. Todas as transações serão armazenadas e processadas de forma eficiente. Podemos usar esses dados transacionais para melhorar nosso setor financeiro com a ajuda da IA em 2021.
Os algoritmos de machine learning podem ser utilizados para conduzir negociações de forma autónoma. Podemos ter a ajuda de atributos como o preço, volume, tempo, mas também sentimentos ou dados meteorológicos para criar um sistema de machine learning que supere o mercado. O algoritmo pode aprender e adaptar-se às mudanças em tempo real para fazer previsões mais precisas.
GAN – Generative Adversarial Networks
Generative Adversarial Networks, ou GAN para abreviar, é uma abordagem para modelagem generativa, usando métodos de aprendizagem profunda. O GAN envolve o uso de um modelo para gerar novos dados de aparência semelhante com base nos dados em que a nossa rede foi concebida, como imagens.
Os GANs podem ser usados para gerar conjuntos de dados de imagens, rostos humanos, personagens de desenhos animados, traduzir texto para imagem, traduzir imagem para texto, geração de objetos 3D, entre outros.
