O que é Cloud Computing?

Cloud computing, ou computação em nuvem, refere-se à entrega de serviços de computação, incluindo servidores, armazenamento, bancos de dados, rede, software e análise, pela internet. Em vez de possuir o hardware e software localmente, as empresas podem alugar esses recursos da nuvem conforme a necessidade.

Os benefícios do cloud computing incluem:

  • Custos flexíveis: As empresas pagam apenas pelos recursos de nuvem que usam, permitindo economizar dinheiro.
  • Escalabilidade: Os recursos podem ser provisionados e desprovisionados rapidamente para atender às demandas, permitindo escalar para cima ou para baixo conforme necessário.
  • Alta disponibilidade: Os dados e aplicativos geralmente têm backups redundantes na nuvem, o que minimiza o tempo de inatividade.
  • Produtividade: As empresas podem se concentrar em inovação e desenvolvimento de produtos em vez de gerenciar infraestrutura complexa.

Os principais provedores de serviços de nuvem pública hoje incluem Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP) e IBM Cloud.

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Serviços de IA na Nuvem

Muitos provedores de nuvem agora oferecem serviços de inteligência artificial e machine learning que as empresas podem usar para desenvolver aplicativos inteligentes. Esses serviços de IA na nuvem incluem:

Processamento de Linguagem Natural (NLP): APIs e modelos pré-treinados para análise de texto, incluindo classificação, extração de entidades, análise de sentimentos, tradução, etc. Exemplos incluem Amazon Comprehend, Azure Text Analytics API, Google Cloud Natural Language API.

Fala: Serviços de reconhecimento e síntese de fala. Exemplos incluem Amazon Transcribe, Google Cloud Speech-to-Text, IBM Watson Speech to Text.

Visão Computacional: APIs e modelos para classificação, detecção e reconhecimento de imagem e vídeo. Exemplos incluem Amazon Rekognition, Microsoft Computer Vision, Google Cloud Vision API.

Chatbots: Ferramentas para criar chatbots e agentes de conversação alimentados por IA. Exemplos incluem Amazon Lex, Google Dialogflow, IBM Watson Assistant.

Machine Learning: Plataformas para treinar, implantar e gerenciar modelos de machine learning. Exemplos incluem Amazon SageMaker, Azure Machine Learning, Google Cloud AI Platform.

Em vez de construir tudo do zero, as empresas podem usar esses serviços de IA na nuvem para acelerar o desenvolvimento e implantar rapidamente aplicativos inteligentes. No entanto, nem sempre é a melhor opção usar um serviço de nuvem versus desenvolver seu próprio modelo personalizado – depende muito do caso de uso.

Exemplos de Serviços de IA na Nuvem

Vamos explorar alguns exemplos de serviços de IA na nuvem das principais provedoras:

Watson Natural Language Understanding (NLU) da IBM

O Watson NLU da IBM Cloud fornece APIs de processamento de linguagem natural para analisar texto. Ele pode extrair metadados do conteúdo do texto, incluindo conceitos, entidades, palavras-chave, categorias, sentimento, emoção e relações.

Por exemplo, para o texto “Estou aprendendo inteligência artificial no curso da DNC”, o Watson NLU identifica “DNC” como uma organização, categoriza a frase como ciência da computação/IA e detecta uma emoção positiva sobre o aprendizado de IA.

Text-to-Speech da CPQD

A CPQD, uma empresa brasileira de telecomunicações, oferece um serviço de texto para fala baseado em IA chamado Speech Web. Ele sintetiza a fala em português a partir de qualquer texto inserido.

Isso permite que aplicativos falem frases dinamicamente sem gravar áudios previamente. A fala soa robótica, mas as empresas podem usar a API Speech Web para habilitar recursos de áudio em português sem precisar construir seu próprio mecanismo de síntese de fala.

Google Cloud Vision API

A Vision API do Google Cloud fornece modelos de IA treinados previamente para realizar a classificação e detecção de imagem. Ele pode categorizar o conteúdo geral de uma imagem, bem como detectar e localizar faces, objetos e texto dentro dela.

Por exemplo, ao fornecer uma foto de um gato, a Vision API pode retornar as seguintes informações:

  • Contém um gato (98% de confiança)
  • Coordenadas do retângulo delimitador ao redor do gato
  • Rótulos: gato, felino, carnívoro, gato de tamanho pequeno/médio

Isso poupa o trabalho de treinar seus próprios modelos de visão computacional do zero.

Construir vs Comprar Serviços de IA

Então, faz mais sentido usar serviços de IA prontos na nuvem ou desenvolver seus próprios modelos personalizados? Na verdade, depende muito do caso de uso:

Prós de usar serviços de nuvem:

  • Rápido para começar e iterar
  • Modelos pré-treinados por especialistas
  • Pagamento conforme o uso (sem custos fixos altos)

Prós de construir seu próprio:

  • Personalização para seu caso de uso específico
  • Controle total sobre os dados e modelos
  • Sem custos recorrentes de uso da API

Muitas vezes, pode fazer sentido começar com um serviço de nuvem e depois migrar para seu próprio modelo personalizado. Por exemplo, uma startup pode usar o reconhecimento facial da Microsoft Azure inicialmente por sua facilidade de uso, mas depois construir seu próprio detector facial customizado à medida que a necessidade de personalização aumenta.

Não existe uma resposta definitiva para essa questão – depende totalmente do contexto e necessidades do seu projeto de IA. A avaliação dos prós e contras de cada abordagem é importante para tomar a melhor decisão.

Conclusão

A computação em nuvem tornou mais fácil do que nunca desenvolver aplicativos inteligentes usando IA e machine learning. Em vez de construir tudo do zero, as empresas podem tirar proveito de serviços de IA pré-treinados disponíveis na nuvem, muitas vezes pagando conforme o uso.

No entanto, nem sempre os serviços de nuvem genéricos atenderão a todos os requisitos. Às vezes, faz sentido investir em modelos personalizados treinados nos seus próprios dados para alcançar o desempenho e funcionalidade ideais.

Avaliar os prós e contras entre esses serviços prontos de IA versus construir algo customizado é fundamental para tomar a melhor decisão tecnológica e de negócios para seu projeto.

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