Melhor Ferramentas de Aprendizagem Ativa: Avaliações de Usuários de Outubro de 2025

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O que é software de aprendizado ativo?
Como funcionam as ferramentas de aprendizado ativo em aprendizado de máquina?
Quais são os recursos comuns das ferramentas de aprendizado ativo?
Tipos de ferramentas de aprendizado ativo
Quais são os benefícios das ferramentas de aprendizado ativo?
Desafios das ferramentas de aprendizado ativo
Aprendizado ativo vs. aprendizado por reforço
Casos de uso de ferramentas de aprendizado ativo
Software e serviços relacionados a ferramentas de aprendizado ativo
Preços de software de aprendizado ativo
Quais empresas devem comprar ferramentas de aprendizado ativo?
Como escolher as melhores ferramentas de aprendizado ativo
Quem usa ferramentas de aprendizado ativo?
Tendências de ferramentas de aprendizado ativo

Saiba Mais Sobre Ferramentas de Aprendizagem Ativa

O que é software de aprendizado ativo?

Ferramentas de aprendizado ativo são ferramentas de ML avançadas que treinam em dados rotulados e refinam continuamente seus modelos para prever rótulos para pontos de dados não rotulados. Aprendizes ativos são comumente usados em tarefas de visão computacional como reconhecimento de imagem, segmentação e detecção de objetos. Quando o modelo enfrenta incertezas, como dados ambíguos ou casos extremos, ele usa a técnica "humano no loop" para envolver anotadores humanos na correção de erros, refinamento de previsões e aumento da precisão geral.

O software de aprendizado ativo determina a classe de um ponto de dados com base na distância euclidiana ou sua posição na fronteira de classificação, gerando uma pontuação de confiança. Se a pontuação for baixa para o rótulo previsto, o modelo consulta um humano, tornando-o um processo semi-supervisionado onde o modelo aprende enquanto envolve ativamente o usuário.

Empresas que usam essas ferramentas podem reduzir custos de rotulagem de dados, melhorar a qualidade do conjunto de dados e otimizar orçamentos. Ferramentas de aprendizado ativo funcionam em conformidade com software de ML, plataformas MLOps, software de inteligência artificial (IA) e plataformas de ciência de dados para construir modelos precisos e alcançar resultados positivos.

Como funcionam as ferramentas de aprendizado ativo em aprendizado de máquina?

Abaixo está o processo completo de como as ferramentas de aprendizado ativo usam conhecimento de fundo para identificar dados de teste não rotulados e melhorar sua precisão com re-treinamento.

Começando pequeno: O processo começa treinando o modelo de ML no conjunto de dados rotulado fornecido, que é essencialmente 10% do conjunto de dados de treinamento total. Isso também fornece uma base sólida para o treinamento inicial da ferramenta de ML.
Treinamento do modelo: Usando os dados disponíveis, o sistema de aprendizado ativo treina um ou vários modelos de ML (comitê de modelos), que trabalharão no restante dos 90% do conjunto de dados não rotulado.
Estratégia de consulta: Uma estratégia de consulta seleciona os dados não rotulados mais informativos. Os pontos sobre os quais o algoritmo está mais incerto são minerados e separados para intervenção humana.
Humano no loop: A precisão e a precisão das ferramentas de aprendizado ativo decorrem do envolvimento humano na rotulagem de dados. O modelo de ML identifica pontos de dados para consulta com base em sua informatividade, e a intervenção humana ocorre apenas quando o modelo está mais incerto sobre uma decisão. Essa abordagem previne previsões de classe incorretas.
Re-treinamento: Uma vez que o conjunto de dados recém-treinado é adicionado, o modelo re-treina, prevendo pontos de dados incertos e integrando esses aprendizados em seu algoritmo principal. Esse ciclo contínuo de consulta, rotulagem e re-treinamento melhora a precisão, velocidade e eficiência de recursos do modelo.

Quais são os recursos comuns das ferramentas de aprendizado ativo?

Ferramentas de aprendizado ativo lidam eficientemente com grandes volumes de dados, usando feedback do usuário em tempo real para aumentar o desempenho. Vamos explorar os recursos oferecidos por algumas das melhores soluções de aprendizado ativo.

Estratégias de consulta automatizadas: Essas ferramentas usam estratégias de consulta como amostragem de incerteza, amostragem aleatória e amostragem de margem para identificar os pontos de dados mais informativos para revisão humana. Isso ajuda os modelos de ML a atribuir rótulos com precisão a pontos de dados desafiadores.
Integração com estruturas de ML existentes: Ferramentas de aprendizado ativo são compatíveis com estruturas de ML chave como PyTorch, Python Keras, TensorFlow e Scikit-Learn, permitindo que os desenvolvedores codifiquem de forma eficiente e economizem tempo.
Escalabilidade: Um modelo de ML com aprendizado ativo processa grandes conjuntos de dados de vários tipos. Essas ferramentas se adaptam a todas as entradas do usuário, integrando aprendizados em seu conjunto de dados de treinamento principal para re-treinamento e melhoria de desempenho.
Treinamento de modelo mais rápido: Re-treinamento em novos pontos de dados permite que o modelo de ML se destaque em ambientes de teste ao vivo, minimizando riscos de erro e passando por garantia de qualidade durante testes de unidade de produção. Isso acelera os fluxos de trabalho de ML.
Rotulagem de dados: Ferramentas de aprendizado ativo gerenciam, rastreiam e rotulam grandes volumes de conjuntos de dados não rotulados sem a necessidade de ferramentas de gerenciamento de banco de dados separadas. Elas armazenam dados de treinamento não rotulados preparados para classificação futura e rotulagem de consulta.
Métricas de desempenho e análises: Painéis de métricas de desempenho e análises integrados destacam o impacto dos dados rotulados na eficiência do modelo, ajudando a reduzir erros e riscos.
Consulta personalizável: O aprendizado ativo suporta estratégias de consulta flexíveis e personalizáveis adaptadas a vários casos de uso, aumentando a precisão.
Colaboração e interatividade: Essas ferramentas revisam minuciosamente dados de treinamento e reaproveitam elementos para ajudar na classificação de conjuntos de dados não rotulados enquanto colaboram continuamente com os usuários para o refinamento do processo.
Anotação de dados: Ferramentas de aprendizado ativo simplificam a anotação de dados por meio de um sistema de consulta integrado, eliminando a necessidade de chamadas de interface de programação de aplicativos (API) para sistemas externos. Além disso, várias variantes de dados como ordinais, nominais, contínuos ou discretos podem ser anotadas se a máquina não prever seu rótulo com precisão.

Tipos de ferramentas de aprendizado ativo

Ferramentas de aprendizado ativo podem ser classificadas com base em sua abordagem de rotulagem de dados, bem como na medida de incerteza (instância informativa) e na pontuação de confiança gerada pelo modelo.

Dependendo do nível de dificuldade do conjunto de dados, as empresas podem utilizar dois tipos de ferramentas de aprendizado ativo.

Síntese de consulta

Essa abordagem é ideal para rotular pontos de dados desafiadores que o modelo de ML classifica com uma pontuação de confiança incomumente alta. A síntese de consulta identifica pontos de dados que não se alinham com a distribuição geral dos dados.

Software de IA generativa: Essas ferramentas treinam algoritmos em pools de dados não rotulados criando clusters de pontos de dados informativos com base em distribuições do mundo real. Elas usam uma estrutura gerador-discriminador, onde o gerador produz amostras aleatórias e o discriminador avalia sua autenticidade. Redes adversariais generativas (GANs) ou autoencoders variacionais (VAEs) podem ser empregados para gerar instâncias de consulta.
Ambientes simulados: Essas ferramentas geram pontos de dados sintéticos com base em sua distância da fronteira de classificação, utilizando aprendizado ativo em ambientes simulados. O melhor exemplo é o piloto automático da Tesla, que se concentra na detecção e reconhecimento de objetos do mundo real.

Métodos de amostragem

Métodos de amostragem selecionam os pontos de dados mais informativos de novos fluxos de dados não rotulados e determinam o agrupamento. Os tipos principais incluem:

Amostragem de incerteza: Agrupa dados não rotulados recebidos com base em um limite predefinido ou pontuação informativa, indicando a incerteza do modelo de ML em prever as classes desses pontos.
Amostragem de menor confiança: Alveja pontos de dados com as pontuações de confiança mais baixas, indicando alta incerteza. Clusters de dados com as pontuações de confiança mais baixas são enviados para classificação humana.
Aprendizado ativo baseado em política (PAL): Permite amostragem seletiva baseada em fluxo em um contexto de reforço. Os pontos de dados passam por um algoritmo de recompensa-penalidade e são classificados dinamicamente com base em suas características principais.
Amostragem de margem: Ferramentas de aprendizado ativo de amostragem de margem priorizam pontos de dados próximos à fronteira de classificação. Classes concorrentes são classificadas com base em suas medidas de entropia e distância média da fronteira.
Amostragem baseada em entropia: Apenas agrupa os pontos de dados não rotulados que têm hipóteses concorrentes e são altamente incertos sobre a rotulagem, apontando assim a dificuldade do modelo em atribuir uma classe.
Amostragem aleatória: O algoritmo amostra aleatoriamente pontos não rotulados recebidos e os agrupa em diferentes grupos. Em seguida, os intervalos de confiança para esses modelos são avaliados, e eles são classificados como o rótulo mais próximo.
Consulta por comitê (QBC): Um conjunto de modelos de ML que concordam ou discordam coletivamente. Se o consenso indicar dificuldade em prever um rótulo, os pontos de dados são reunidos e passados para o humano no loop para rotulagem humana.
Ferramentas de amostragem de diversidade: Foca na seleção de variáveis de dados heterogêneas que não estão rotuladas no conjunto de treinamento. Essas amostras diversas são julgadas com base em sua pontuação de incerteza, medida informativa e intervalo de confiança.
Mudança esperada do modelo: O modelo de ML apenas consulta pontos de dados que se espera que tenham um impacto significativo na precisão e precisão, otimizando o desempenho do modelo por meio de re-treinamento.

Quais são os benefícios das ferramentas de aprendizado ativo?

Soluções de aprendizado ativo são eficientes em termos de recursos para empresas que dependiam fortemente de software de rotulagem de dados e anotadores. Vamos ver alguns dos principais benefícios.

Custo-benefício: O software de aprendizado ativo treina em pequenos conjuntos de dados rotulados, usando aprendizados anteriores para prever classes de dados, reduzindo significativamente a necessidade de rotulagem de dados cara.
Desempenho mais rápido do modelo: Ao focar nas amostras mais informativas, essas ferramentas melhoram a precisão da previsão e re-treinam modelos em novos dados, aumentando o desempenho em dados de teste do mundo real.
Tempo de mercado mais rápido: O aprendizado ativo acelera o ciclo de desenvolvimento de máquinas, permitindo montagem e implantação mais rápidas de modelos por meio de manuseio colaborativo de dados e treinamento direcionado.
Utilização otimizada de recursos: Maior colaboração e treinamento rigoroso tornam essas ferramentas mais eficientes do que algoritmos de ML não supervisionados, economizando tempo valioso para cientistas de dados e facilitando o trabalho de anotadores de dados.
Melhor generalização do modelo: Usando métricas como pontuações de confiança e valores de tensor, esses modelos aprendem rapidamente por si mesmos, aumentando a eficiência em dados não vistos e entregando modelos mais confiáveis e generalizados.
Melhor para tecnologia de autoassistência: Essas ferramentas se destacam em tarefas como detecção de objetos para veículos autônomos, aspiradores robóticos e sistemas de reconhecimento de voz.

Desafios das ferramentas de aprendizado ativo

Mesmo as melhores soluções de aprendizado ativo vêm com seu próprio conjunto de desafios. Alguns desafios comuns são mencionados abaixo.

Crescimento de dados: Gerenciar conjuntos de dados em constante crescimento requer investimentos adicionais em soluções de gerenciamento de dados ou infraestrutura de rede, o que pode ser caro.
Segurança e conformidade de dados: Garantir conformidade com o regulamento geral de proteção de dados (GDPR) e outros padrões legais é crucial ao lidar com dados. Essas ferramentas precisam de recursos adicionais de segurança de dados e privacidade para garantir a proteção de dados em todos os momentos.
Preservação de dados: Manter a qualidade dos dados à medida que evoluem pode ser difícil, exigindo investimentos em arquivamento de dados e software de backup de dados para preservação.
Armazenamento de dados e custo de recuperação: Armazenar e recuperar dados, especialmente imagens de alta resolução, vídeos e conjuntos de dados de texto, pode ser caro. Essas soluções devem comprimir e indexar dados de forma eficiente para equilibrar o manuseio e o processamento para treinamento de modelos.
Acessibilidade de dados: Acesso limitado a dados, seja no local, na nuvem ou em ambientes híbridos, pode dificultar o processamento.
Compatibilidade de formato: Acomodar todos os formatos de dados muitas vezes requer conversão ou análise de dados para evitar que formatos diversos afetem o desempenho do modelo de ML.

Aprendizado ativo vs. aprendizado por reforço

Aprendizado ativo e aprendizado por reforço são algoritmos de aprendizado de máquina distintos que têm suas próprias abordagens únicas para previsão de dados.

Aprendizado ativo é uma técnica de aprendizado de máquina semi-supervisionada onde um pequeno conjunto de dados rotulados é emparelhado com um maior não rotulado para treinamento de modelo. Essas ferramentas inferem a partir de dados rotulados e geram pontuações de confiança para novos pontos de dados, usando fatores como heurísticas, distribuição de probabilidade e distância das fronteiras de classificação. Se o modelo estiver incerto sobre um rótulo, ele consulta um anotador humano. O aprendizado ativo é amplamente utilizado em síntese de imagem, visão computacional e detecção de objetos.

Em contraste, aprendizado por reforço não é supervisionado nem não supervisionado. Ele treina um agente observando suas ações em vários cenários, usando um sistema de recompensa e penalidade para encorajar comportamentos positivos e desencorajar erros. Erros acionam um loop de feedback, onde um humano guia o agente para se alinhar com novos valores. Esse processo iterativo promove a tomada de decisões, tentativa e erro e previsão de dados dinâmica. O aprendizado por reforço é aplicado principalmente em jogos, robótica e automação.

Casos de uso de ferramentas de aprendizado ativo

Ferramentas de aprendizado ativo têm um amplo conjunto de aplicações práticas em várias indústrias. Vamos explorar alguns casos de uso para tarefas assistivas de IA chave.

Visão computacional: Empresas que trabalham com conjuntos de dados curtos e altos custos computacionais usam essas ferramentas colaborativas para detectar, localizar e classificar objetos externos com menos tempo, recursos e esforço de produção das equipes de ML.
Detecção de objetos: Essas ferramentas reduzem a mão de obra necessária para alimentar grandes conjuntos de imagens para o processo de detecção de objetos. Isso é especialmente útil quando o modelo precisa declarar a classe de cada componente externo e rotulá-los sem erro.
Classificação de imagem: Essas ferramentas são fundamentais na classificação de imagens estáticas ou dinâmicas, refinando iterativamente o modelo de ML. Elas também são usadas para imagens médicas e simplificação e identificação de doenças e sua patologia.
Restauração de imagem: Essas ferramentas podem reparar imagens lascadas ou esfregadas analisando o estilo e o modelo da imagem e combinando-o com dados não rotulados. Essas ferramentas são amplamente utilizadas para edição de fotos, imagens de satélite, arquivamento digital e edição de fotos.
Processamento de linguagem natural: Essas ferramentas podem ser usadas para análise de sentimentos e modelagem sequencial. Ao treinar em menos amostras de dados, elas podem aprender ativamente a representação de vetores de palavras e usar os dados para analisar novas sequências de texto.
Soluções de reconhecimento de voz: Essas ferramentas também podem ser usadas para tecnologia de assistência por voz como Amazon Echo, Google Home ou Microsoft Cortana. Elas podem ser programadas com um conjunto de dados de prompt-resposta inicial e podem aprender com comandos ditados externamente.

Software e serviços relacionados a ferramentas de aprendizado ativo

Ferramentas de aprendizado ativo não têm alternativas diretas, mas o seguinte software relacionado pode complementá-las. Essas ferramentas ajudam a reduzir custos de dados, economizar recursos e acelerar a produção de modelos de ML.

Plataformas MLOps: MLOps suporta o ciclo de implantação, validação, teste e produção de modelos de ML. Embora não esteja diretamente ligado ao aprendizado ativo, garante maior agilidade, eficiência e velocidade de produção de sistemas de aprendizado ativo bem treinados.
Software de rotulagem de dados: O software de rotulagem de dados é essencial para rotular campos de dados para treinamento de modelos. Ele alimenta o software de aprendizado ativo fornecendo dados rotulados de forma correta e precisa, com base nos quais o modelo agrupa e rotula outros pontos de dados.
Plataformas de ciência de dados e aprendizado de máquina: Este conjunto oferece recursos abrangentes como análise de dados , preparação de dados , visualização de dados, treinamento de modelos, interpretação estatística, validação e teste. É um bom ambiente de dados integrado onde uma ferramenta de aprendizado ativo poderia funcionar sem problemas.

Preços de software de aprendizado ativo

Ferramentas de aprendizado ativo oferecem vários modelos de preços, com custos tipicamente influenciados por fatores como recursos, número de usuários, escala de implantação e o nível de suporte e treinamento necessário. Modelos de preços comuns incluem:

Baseado em assinatura: Este é o modelo mais comum, onde os usuários pagam uma taxa recorrente para acesso contínuo à ferramenta.
Pague conforme o uso: Neste modelo, os usuários são cobrados com base em seu uso real, muitas vezes medido pelo número de pontos de dados processados ou rótulos criados.
Pagamento único: Este modelo requer um único pagamento antecipado por uma licença perpétua, concedendo acesso indefinido ao software.

Em média, os preços podem variar de algumas centenas de dólares por mês para licenças básicas a milhares ou até dezenas de milhares para soluções em nível empresarial com suporte e personalização extensivos.

A maioria das ferramentas oferece planos de preços flexíveis para acomodar diferentes orçamentos e necessidades, e a maioria dos fornecedores oferece versões de teste ou demonstrações para os usuários testarem os recursos antes de se comprometerem.

Quais empresas devem comprar ferramentas de aprendizado ativo?

Qualquer indústria ou empresa com uma equipe de desenvolvimento pode empregar uma ferramenta de aprendizado ativo. Abaixo estão algumas das principais empresas que podem se beneficiar ao adquirir uma.

Instituições financeiras lidam com dados complexos para tarefas como controle de crédito, análise de risco, gerenciamento de contas e aprovações de empréstimos. Ferramentas de aprendizado ativo reduzem a complexidade dos dados, aceleram a rotulagem de dados e fornecem previsões oportunas para essas tarefas críticas.
Organizações de saúde gerenciam dados diversos, incluindo registros médicos, informações de pacientes e resultados de laboratório, para atividades como pesquisa e distribuição de medicamentos. Soluções de aprendizado ativo armazenam, gerenciam e recuperam esses dados de forma inteligente, garantindo operações suaves.
Escritórios de advocacia se beneficiam do aprendizado ativo ao categorizar e rotular documentos legais, o que otimiza a revisão de documentos, pesquisa legal, tomada de decisões e redação, permitindo uma análise de casos mais rápida e precisa.
Agências governamentais usam ferramentas de aprendizado ativo para projetar políticas, estruturas regulatórias, iniciativas eleitorais e programas de bem-estar. Essas ferramentas analisam resultados de políticas passadas para informar novas diretrizes.
Instituições educacionais utilizam aprendizado ativo para criar currículos de e-learning, organizar webinars e fornecer feedback instantâneo, melhorando ambientes de aprendizado e simplificando tarefas administrativas.
Empresas de varejo e manufatura aplicam aprendizado ativo para rotular dados da cadeia de suprimentos, prever demanda e melhorar o controle de qualidade. Isso permite otimização de armazenamento, redução de desperdício e aumento da satisfação do cliente.

Como escolher as melhores ferramentas de aprendizado ativo

Selecionar a ferramenta de aprendizado ativo certa para seu projeto requer consideração cuidadosa de vários fatores mencionados abaixo. Certifique-se de envolver suas equipes de dados e aprendizado de máquina para tomar uma decisão informada e eficiente.

1. Defina metas e requisitos: Essas ferramentas são benéficas apenas se houver uma compreensão clara dos dados de negócios e das necessidades dos cientistas de dados. Identifique o caso de uso específico (por exemplo, classificação de imagem, PLN ou detecção de anomalias) e certifique-se de que a ferramenta se alinhe com seus tipos de dados e complexidade da tarefa.

2. Identifique recursos chave:

Compatibilidade de modelo: Certifique-se de que a ferramenta se integre bem com suas estruturas de ML existentes.
Estratégias de amostragem: Procure métodos comuns como amostragem de incerteza, consulta por comitê e amostragem baseada em discordância.
Escalabilidade: A ferramenta deve lidar com grandes conjuntos de dados e complexidade crescente sem comprometer o desempenho.
Facilidade de uso: Considere quão rapidamente sua equipe pode se tornar proficiente no uso do software.
Suporte e documentação: Verifique se há tutoriais completos, fóruns e suporte responsivo para ajudar sua equipe.

3. Considere custo e licenciamento: Revise modelos de preços e opções de teste. Considere o equilíbrio entre custo, recursos e escalabilidade, enquanto permanece dentro do seu orçamento.

4. Teste e compare: Use demonstrações para testar recursos, avaliar o desempenho em seus conjuntos de dados e ler avaliações de usuários para obter insights adicionais.

5. Execute um piloto: Após selecionar um fornecedor, faça uma demonstração personalizada para experimentar o software na prática. Isso ajuda a garantir um processo de tomada de decisão tranquilo.

6. Verificações pós-implementação: Assine o melhor plano para sua empresa e, após a implementação, execute testes de controle de qualidade usando seus dados. Certifique-se de que a plataforma mantenha escalabilidade, eficiência e acesso baseado em funções. A longo prazo, avalie o desempenho geral e o ROI para acompanhar o crescimento dos negócios.

Quem usa ferramentas de aprendizado ativo?

Abaixo estão alguns tipos de profissionais que podem usar software de aprendizado ativo.

Administradores de TI usam ferramentas de aprendizado ativo para otimizar a infraestrutura de dados para treinamento e implantação de modelos seguros e eficientes. Ao analisar padrões de uso, eles podem detectar e responder a ameaças de segurança de forma mais eficaz.
Cientistas de dados aplicam aprendizado ativo para melhorar a precisão do modelo e a velocidade de desenvolvimento, focando em pontos de dados incertos, reduzindo custos de rotulagem e refinando os dados mais informativos para treinamento.
O aprendizado ativo ajuda analistas de dados a automatizar a exploração de dados, focando em pontos de dados sinalizados que são críticos para a tomada de decisões. Essa abordagem acelera a análise, melhora a precisão e reduz a necessidade de classificação manual.

Principais equipes que se beneficiam do aprendizado ativo:

Equipes de aprendizado de máquina supervisionam todo o ciclo do modelo de ML e desenvolvem estratégias de previsão. Ferramentas de aprendizado ativo melhoram a qualidade e a escalabilidade dos dados, melhorando os resultados de previsão. Elas também exploram novas técnicas, avaliam algoritmos e integram aprendizado ativo em pipelines existentes.
Equipes de operações de dados garantem a qualidade dos dados e monitoram o desempenho do modelo para evitar degradação. Elas usam aprendizado ativo para extrair insights do feedback dos clientes e colaboram entre departamentos para melhorar a retenção e impulsionar melhorias de produtos.

Tendências de ferramentas de aprendizado ativo

Atualmente, a necessidade de algoritmos de ML altamente ágeis que possam gerenciar e armazenar grandes volumes de dados está crescendo rapidamente. Veja como as ferramentas de aprendizado ativo podem contribuir para essa tendência.

Alternativa de armazenamento de dados: O arquivamento ativo de dados surgiu como uma solução de gerenciamento de dados mais inteligente. O usuário pode mover dados inativos ou menos frequentemente usados para sistemas de armazenamento mais baratos. Isso pode ajudar os usuários a acessar dados de qualidade com facilidade e reduzir os custos de armazenamento de dados. As melhores ferramentas de aprendizado ativo também podem ajudar a gerenciar e recuperar conteúdos de dados, economizando assim em armazenamento de dados e software de gerenciamento de banco de dados investimentos.
AI/MLOps para automação de gerenciamento de sistema de armazenamento: AI e MLOps simplificam o armazenamento e a recuperação de dados usando bibliotecas de software e automatizando o acesso, permitindo que os modelos trabalhem mais facilmente com dados. Ao utilizar técnicas poderosas de análise preditiva, essas ferramentas podem identificar problemas potenciais como falhas de armazenamento, vazamentos de dados e falhas de sistema, mantendo os dados armazenados seguros.

Pesquisado e escrito por Michael Pigott

Revisado e editado por Jigmee Bhutia

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