Algoritmos de Inteligência Artificial processam dados para identificar padrões, realizar previsões e automatizar decisões. Eles variam de modelos simples, como regressões, até arquiteturas complexas, como redes neurais profundas, possibilitando soluções adaptáveis a diferentes cenários e níveis de complexidade.
Na aa9.online, aplicamos algoritmos de IA de forma estratégica, selecionando e treinando modelos conforme as necessidades do cliente. Como Integradora de Inteligência Artificial e Agentes Autônomos, entregamos soluções que unem precisão, desempenho e impacto real no negócio.
A inteligência artificial vem avançando em ritmo acelerado e se tornando cada vez mais precisa na forma como entende e processa informações. Entre as tecnologias que tornam isso possível, destaca-se o embedding — um método que converte dados complexos, como textos, imagens ou sons, em representações matemáticas capazes de ser comparadas e interpretadas por algoritmos.
Boosting de Gradiente é uma técnica de aprendizado de máquina que combina vários modelos simples, geralmente árvores de decisão, para criar um modelo poderoso e preciso. Ele ajusta iterativamente os erros dos modelos anteriores, melhorando o desempenho a cada etapa.
Árvores de decisão são modelos de aprendizado supervisionado que utilizam uma estrutura hierárquica para tomar decisões ou realizar classificações. Elas funcionam dividindo dados em subconjuntos com base em condições lógicas, formando uma "árvore" de decisões simples e interpretáveis.
Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são um tipo especial de rede neural projetada para processar dados que possuem uma estrutura de grade, como imagens. Elas usam convoluções para detectar padrões visuais e realizar tarefas como classificação de imagens e detecção de objetos.
Random Forest é um algoritmo de aprendizado supervisionado baseado em um conjunto de árvores de decisão. Ele combina múltiplas árvores para formar uma "floresta", tomando decisões com base na votação da maioria (classificação) ou na média (regressão). Essa abordagem aumenta a precisão e reduz o risco de overfitting.
A Regressão Linear é uma técnica estatística usada para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Ela busca encontrar a linha reta que melhor se ajusta aos dados, ajudando a prever valores e identificar tendências.
Algoritmos Genéticos (AGs) são técnicas de otimização e busca inspiradas na evolução biológica. Eles utilizam conceitos como seleção natural, mutação e reprodução para encontrar soluções eficientes para problemas complexos, simulando a adaptação das espécies na natureza.
As Máquinas de Vetor de Suporte (SVMs) são algoritmos de aprendizado supervisionado usados para classificação e regressão. Elas funcionam encontrando o hiperplano que melhor separa os dados em diferentes categorias, maximizando a margem entre os pontos de dados e esse hiperplano.
Redes Bayesianas são modelos probabilísticos gráficos que representam relações de causa e efeito entre variáveis. Elas combinam estatística e teoria de grafos para ajudar na tomada de decisões sob incerteza, sendo amplamente utilizadas em áreas como diagnóstico médico, análise de risco e aprendizado de máquina.
O k-Nearest Neighbors (k-NN) é um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para classificação e regressão. Ele identifica os k vizinhos mais próximos de um dado e toma decisões com base nas características desses vizinhos, tornando-o simples e eficiente.