A inteligência artificial (IA), a aprendizagem automática e a aprendizagem profunda estão a tornar-se termos cada vez mais comuns no nosso mundo. Saíram do domínio dos especialistas em tecnologia e entraram nas nossas vidas através de ferramentas como assistência de texto, tecnologia de reconhecimento facial e chatbots como o ChatGPT. Estes avanços técnicos têm o potencial de revolucionar indústrias, enfrentar problemas complexos e melhorar a eficiência em todas as áreas das nossas vidas.
Apenas vimos o início do que a IA torna possível. O que significaria libertar o poder da IA e abraçar totalmente o potencial da aprendizagem automática e da aprendizagem profunda?
Compreender a inteligência artificial
Em primeiro lugar, vamos esclarecer o que queremos dizer quando dizemos “inteligência artificial”. A inteligência artificial, ou IA, é o processo de simular inteligência humana em computadores ou outras máquinas com o objetivo explícito de computadores realizarem tarefas semelhantes a tarefas executadas por humanos de forma autónoma. Estas tarefas incluem tudo, desde a aprendizagem, raciocínio, resolução de problemas e compreensão da linguagem. Funções que historicamente requerem inteligência humana.
Os sistemas de inteligência artificial são concebidos e formados juntamente com grandes quantidades de dados para aprender com padrões e fazer recomendações ou decisões com base nessas informações. Dentro da IA, existem muitos tipos e técnicas que permitem que os computadores realizem efetivamente tarefas anteriormente realizadas apenas por seres humanos. A aprendizagem automática e a aprendizagem profunda são duas das técnicas de IA mais utilizadas e são cruciais para aproveitar o poder da IA.
O que é a aprendizagem automática?
A aprendizagem automática é a inteligência artificial? A resposta curta é sim. A aprendizagem automática, ou ML, é um subconjunto de IA que utiliza dados e algoritmos para imitar a atividade humana e fazer previsões e recomendações com base no comportamento humano mimetizado.
Tipos de aprendizagem automática:
Existem quatro técnicas principais que a aprendizagem automática utiliza para treinar algoritmos e simular melhor o comportamento humano. Estas técnicas incluem:
Aprendizagem supervisionada:
A aprendizagem supervisionada forma um algoritmo baseado num conjunto de dados etiquetado, onde cada ponto de dados está associado a uma etiqueta ou a um resultado correto. Ao ter uma resposta correta, o algoritmo aprende a mapear as funcionalidades de entrada que correspondem às etiquetas de saída. Assim que o algoritmo compreender como ordenar os dados controlados, é capaz de fazer previsões sobre dados novos e não vistos.
Exemplos de IA e aprendizagem supervisionada incluem deteção de fraude, deteção de spam, reconhecimento de voz e diagnóstico médico.
2. Aprendizagem não supervisionada:
A aprendizagem não supervisionada forma um algoritmo baseado em conjuntos de dados não classificados, o que significa que o objetivo do algoritmo é identificar padrões, estruturas ou relações dentro dos dados. A aprendizagem não supervisionada normalmente resulta em agrupamento, onde pontos de dados semelhantes são agrupados, ou redução de dimensionalidade, onde os dados são simplificados e organizados com base nas suas características essenciais.
Exemplos de aprendizagem não supervisionada incluem deteção de anomalias, serviços de recomendação e modelagem preditiva.
3. Aprendizagem semi-supervisionada:
A aprendizagem semi-supervisionada é essencialmente uma combinação de aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada. A aprendizagem semi-supervisionada utiliza dados classificados e não classificados para melhorar o desempenho e a capacidade preditiva do modelo.
Exemplos de aprendizagem semi-supervisionada incluem classificação de texto, análise de imagem médica e situações em que a obtenção de um conjunto de dados totalmente etiquetado é demasiado demorada ou dispendiosa.
4. Aprendizagem de reforço:
A aprendizagem de reforço ensina um algoritmo através do controlo do ambiente através do qual o modelo interage. O algoritmo é ensinado através de uma abordagem de “cenoura na ponta de um pau”, recompensando os comportamentos desejados e penalizando ações incorretas, para formar estratégias e decisões ideais.
A aprendizagem de reforço é normalmente utilizada na robótica, na formação de sistemas autónomos e no desenvolvimento de planos de tratamento personalizados.
Estas quatro técnicas fornecem uma base a partir da qual os modelos são construídos para fazer previsões e decisões fortes com base em dados. Determinar que técnica utilizar depende do problema, da capacidade de aceder aos dados e do resultado pretendido.
Aplicações da aprendizagem automática:
A aprendizagem automática está a ser amplamente utilizada em todos os setores para maximizar a eficiência e personalizar experiências para os consumidores. É utilizada por empresas como Facebook, Google e Uber para melhorar os seus produtos e serviços. Outras indústrias e aplicações incluem:
Cuidados de saúde: A ML ajuda a diagnosticar doenças, a desenvolver novas curas e medicamentos e a prever os resultados dos doentes.
Finanças: A ML é utilizada na deteção de fraudes e avaliação de riscos, e desempenha um papel cada vez mais relevante na negociação algorítmica.
Experiência do consumidor: cada vez mais empresas recorrem à ML para compreender melhor os consumidores e aumentar o envolvimento do cliente através de experiências de compras personalizadas e recomendações de produtos.
Fabrico: A ML ajuda a otimizar os processos de produção através de práticas de manutenção preventiva, deteção de anomalias e controlo de qualidade.
Marketing: A ML otimiza as decisões de marketing através de análise preditiva, segmentação de clientes e direcionamento, personalização de recomendações de produtos e campanhas de marketing.
Em suma, a capacidade da aprendizagem automática de processar grandes volumes de dados e transformar esses conjuntos de dados em algoritmos precisos para prever resultados torna-a uma ferramenta valiosa para otimizar os esforços organizacionais. Ao alavancar as capacidades da ML, as empresas de todos os setores podem tomar decisões mais fortes e impulsionar melhores resultados de negócios.
O que é a aprendizagem profunda?
A aprendizagem profunda é inteligência artificial? Novamente, a resposta curta é sim. A aprendizagem profunda é um subcampo de aprendizagem automática baseada em redes neuronais artificiais, nas quais são utilizadas várias camadas de processamento para extrair progressivamente características de nível mais elevado dos dados. Os modelos de aprendizagem profunda podem reconhecer padrões complexos e destacar-se em tarefas como reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem e tarefas generativas.
Tipos de arquiteturas de aprendizagem profunda
Os modelos de aprendizagem profunda são arquiteturas em camadas dependentes através das quais os dados são transformados. Estes modelos são compostos por uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída. Cada camada contém nós interligados (neurónios) que processam e transformam dados. A aprendizagem acontece através do ajuste dos pesos e enviesamentos destes nós para minimizar a diferença entre as previsões do modelo e os resultados reais.
A “arquitetura de aprendizagem profunda” é, assim, a rede neural do modelo, concebida para abordar tarefas e tipos de dados específicos. As arquiteturas de aprendizagem profunda são frequentemente classificadas em aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada e, a partir daí, são divididas em várias outras estruturas. Algumas das arquiteturas mais notáveis incluem:
Redes neurais convolucionais (CNN): são projetadas para processamento de dados visuais. As CNN usam camadas convolucionais para aprender recursos hierárquicos a partir de imagens. São importantes para a classificação de imagens, segmentação de imagens ou deteção de objetos.
Redes neuronais recorrentes (RNN): é uma arquitetura de rede de aprendizagem profunda fundamental. O seu foco está nos dados sequenciais, dado que mantém uma memória de entradas anteriores. As RNN são frequentemente utilizadas para análise da série temporal, processamento de linguagem natural e reconhecimento de voz.
Memória de curto prazo (LSTM) longa: as redes são um tipo de RNN que aborda o problema do gradiente de fuga e estão bem equipadas para capturar dependências de longas em sequências.
Unidade recorrente fechada (GRU): é também um tipo de RNN concebida para capturar padrões sequenciais, tendo uma estrutura mais simples.
Estas são apenas algumas das muitas arquiteturas de aprendizagem profunda disponíveis. Claro que, como toda a IA, a aprendizagem profunda está a evoluir rapidamente à medida que os investigadores desenvolvem novas arquiteturas para melhorar o desempenho em vários domínios.
Aplicações de aprendizagem profunda:
A aprendizagem profunda foi adotada em todas as indústrias e transformou a nossa vida quotidiana através de produtos como carros autónomos e assistentes virtuais como a Alexa e a Siri. Algumas das aplicações mais comuns incluem:
Sistemas autónomos: a aprendizagem profunda é o que torna possível muitos sistemas autónomos, como carros autónomos, drones e robótica. A sua tecnologia permite que estes sistemas percebam e naveguem nos seus ambientes.
Entretenimento: a aprendizagem profunda continua a progredir nas indústrias criativas, gerando arte, música e efeitos visuais.
Análise de imagem e vídeo: é uma área onde a aprendizagem profunda demonstrou dominar. Da classificação de imagens e análise de vídeo ao reconhecimento facial, são aplicados métodos de aprendizagem profunda.
Processamento de linguagem natural (NPL): está a avançar rapidamente através de modelos de aprendizagem profunda que suportam a tradução de linguagem, geração de linguagem, análise de sentimentos e chatbots.
A capacidade da aprendizagem profunda aprender padrões complexos a partir de dados está a expandir o que é possível para novas tecnologias e avanços científicos.
Inteligência artificial vs. aprendizagem automática vs. aprendizagem profunda
Inteligência artificial, aprendizagem automática e aprendizagem profunda são conceitos relacionados, mas com definições e âmbitos específicos:
A inteligência artificial é o conceito mais amplo de criar máquinas ou sistemas que podem realizar tarefas anteriormente designadas exclusivamente para humanos.
A aprendizagem automática é um subconjunto de IA que se concentra especificamente no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem aos computadores aprender com conjuntos de dados e melhorar o seu desempenho ao longo do tempo.
A aprendizagem profunda é um subconjunto de aprendizagem automática que cria modelos multicamadas para processar, transformar e aprender com grandes quantidades de dados.
Desbloquear o potencial da inteligência artificial
A aprendizagem automática e a aprendizagem profunda estão, sem dúvida, a ter um impacto transformador no campo da inteligência artificial. Estas técnicas avançadas revolucionaram as capacidades dos sistemas de IA; a aprendizagem automática e a aprendizagem profunda permitiram às organizações enfrentar problemas complexos anteriormente considerados além do âmbito dos humanos ou máquinas. Estamos no caminho certo para um futuro em que as máquinas inteligentes desempenham um papel significativo nas indústrias e em todos os aspetos da vida humana.
Quer se trate de aprendizagem automática ou aprendizagem profunda, é inegável que a inteligência artificial é o futuro das organizações em todos os setores. Obter uma compreensão básica dos conceitos é útil para todos os profissionais de tecnologia e aprofundar estes conceitos irá certamente revelar-se útil à medida que as empresas investem cada vez mais nestas tecnologias.
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