Inteligência artificial e o aprendizado da máquina.
Autor: Telium Networks
Publicação: 10/03/2023 às 11:00
Se você tem mais de 30 anos, é bem possível que muito da ficção científica dos filmes de quando você era criança já tenha se tornado realidade. O exemplo mais popular é que os “comunicadores” de star trek perdidos no espaço já foram, há muito tempo, superados pelos smartphones.
Recentemente, um grupo de pesquisadores conseguiu criar um “wormhole” utilizando o computador quântico do Google. O experimento foi capaz de transportar uma partícula por uma distância incrivelmente minúscula.
Parece algo insignificante, mas esta é a primeira prova concreta de que um conceito teórico que tem capacidade de permitir viagens em velocidades superiores à da luz. A conquista foi tamanha que os pesquisadores foram condecorados com o prêmio Nobel de física.
Mas, enquanto viagens fantásticas pelo universo ainda não são possíveis, vamos falar um pouco sobre algumas tecnologias que já estão presentes em nosso dia a dia e podem contribuir, não só com experimentos altamente complexos, como também influenciar diretamente na nossa rotina e qualidade de vida!
Como o título deste texto, vamos falar sobre inteligência artificial e machine learning.
Vamos começar pelos conceitos.
O que é inteligência artificial?
Inteligência Artificial é a simulação da inteligência humana pelos computadores. É a ciência e engenharia de fazer máquinas inteligentes. Algoritmos e técnicas são usadas para fazer que o computador possa realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como reconhecimento de padrões, aprendizado, tomada de decisão e resolução de problemas.
Exemplos práticos incluem:
Assistência virtual (ex: Siri, Alexa)
Sistemas de recomendação (ex: Netflix, Amazon)
Reconhecimento de voz e de imagem (ex: Google Assistant, Facial Recognition)
Jogos com inteligência artificial (ex: AlphaGo)
Chatbots (ex: usados para atendimento ao cliente)
Estes são apenas alguns exemplos da ampla gama de aplicações práticas da Inteligência Artificial que estão mudando a forma como vivemos e trabalhamos.
O que é machine learning
Machine Learning é uma subárea da inteligência artificial que se concentra em fazer com que as máquinas aprendam por si mesmas sem ser programadas explicitamente. Elas aprendem por meio de algoritmos e dados, identificando padrões e tendências em conjuntos de dados que, posteriormente, podem ser usados para fazer previsões ou tomar decisões.
Exemplos de aplicações práticas incluem:
Filtragem de spam de email: O sistema de correio eletrônico pode aprender a identificar mensagens de spam com base no histórico de correio eletrônico do usuário.
Recomendações de compras: Sites de compras on-line usam Machine Learning para recomendar itens que você pode estar interessado em comprar baseado em seus históricos de compras anteriores.
Reconhecimento de voz: Assistentes virtuais, como Siri e Alexa, usam Machine Learning para reconhecer comandos de voz e responder a perguntas.
Previsão de falhas em equipamentos: Empresas de manutenção de equipamentos usam Machine Learning para identificar possíveis falhas antes que elas ocorram.
Esses são apenas alguns exemplos de como o Machine Learning está mudando a forma como lidamos com informações e tomadas de decisão.
Como funciona o machine learning?
Com o conceito em mente, podemos nos aprofundar em como um sistema de machine learning funciona para que as funções exemplificadas sejam possíveis.
O funcionamento do Machine Learning pode ser resumido em três etapas principais:
Aquisição de dados: O primeiro passo é obter um grande conjunto de dados relevantes para o problema que você deseja resolver.
Treinamento do modelo: Em seguida, usa-se algoritmos de Machine Learning para analisar e aprender padrões a partir dos dados. O modelo é então treinado com base nesses padrões para que possa fazer previsões precisas em novos dados.
Utilização do modelo: Uma vez treinado, o modelo pode ser usado para fazer previsões ou tomar decisões com base em novos dados. O modelo pode ser ajustado com novos dados conforme ele aprende mais sobre o problema.
Os algoritmos de Machine Learning são classificados em três categorias principais, cada categoria é apropriada para diferentes tipos de problemas e requer diferentes conjuntos de dados e técnicas de treinamento.
São elas:
Aprendizado supervisionado: Neste tipo de aprendizado, o algoritmo é alimentado com dados rotulados, ou seja, dados que já foram identificados e categorizados. O objetivo é fazer com que o algoritmo aprenda a identificar e categorizar corretamente novos dados. Exemplos incluem classificação de imagens, previsão de preços de ações e reconhecimento de escrita.
Aprendizado não supervisionado: Neste tipo de aprendizado, o algoritmo é alimentado com dados não rotulados, ou seja, dados que não foram categorizados previamente. O objetivo é fazer com que o algoritmo identifique padrões e tendências nos dados sem ajuda externa. Exemplos incluem agrupamento de dados, detecção de anomalias e redução de dimensionalidade.
Aprendizado por reforço: Neste tipo de aprendizado, o algoritmo aprende através de experimentos, recebendo recompensas ou punições com base nas ações tomadas. O objetivo é fazer com que o algoritmo aprenda a tomar as ações mais efetivas para alcançar uma meta específica. Exemplos incluem controle de tráfego aéreo, jogos de computador e robótica.
Cada tipo de aprendizado é apropriado para diferentes tipos de problemas, e muitas vezes é necessário combinar diferentes tipos de aprendizado para resolver problemas complexos.
Como uma empresa pode ser beneficiar dessas tecnologias?
Uma empresa pode se envolver com Inteligência Artificial e Machine Learning de várias maneiras, incluindo:
Identificação de usos aplicáveis: A empresa pode identificar problemas ou oportunidades em seus processos ou setores que podem ser resolvidos ou aprimorados com a ajuda de tecnologias de IA e ML.
Aquisição de dados: A empresa pode coletar e organizar grandes quantidades de dados relevantes para treinar seus modelos de ML.
Treinamento de modelos: A empresa pode usar as ferramentas e bibliotecas de software disponíveis para treinar e desenvolver seus modelos de ML.
Integração em processos: A empresa pode integrar seus modelos de ML em seus processos e sistemas para automatizar tarefas, melhorar a eficiência e tomar decisões mais informadas.
Monitoramento e otimização contínuos: A empresa deve monitorar e otimizar continuamente seus modelos de ML para garantir que eles estejam funcionando corretamente e produzindo resultados desejados.
Além disso, a empresa pode considerar contratar especialistas em IA e ML, parcerias com empresas especializadas ou participar de programas de treinamento para desenvolver sua competência nesta área.
Se você tem interesse em melhorar a infraestrutura tecnológica da sua empresa, entre em contato com a Telium e saiba o que a nossa equipe pode fazer por você!