[vc_row][vc_column][vc_column_text]Estamos trazendo um tema que muitas vezes causa confusão pela sua definição, então para começar deixamos aqui uma nota muito importante: A Inteligência Artificial não é só uma única coisa.
A inteligência artificial é uma junção de muitas tecnologias diferentes que juntas trabalham para permitir que as máquinas encontrem, compreendam, atuem e aprendam com níveis de inteligência semelhantes aos dos humanos. Com seus sistemas de aprendizado que analisam grandes volumes de dados, a Inteligência Artificial pode “aprender por si mesmas”.
As tecnologias como aprendizado de máquina, que já vimos por aqui e processamento de linguagem natural fazem parte do cenário de AI. Cada uma dessas tecnologias está evoluindo ao longo dos tempos em seu próprio caminho e ritmo, porém quando aplicado em combinação com dados, análises e automação, ajudam empresas a atingirem seus objetivos.
Definindo a inteligência artificial como “limitada” e “geral”.
A Inteligência Artificial limitada (ou “fraca”), na maior parte que experimentamos no dia vem dela, que realiza uma única tarefa ou um conjunto de tarefas intimamente relacionadas. Alguns exemplos incluem:
Aplicativos meteorológicos
Assistentes digitais
Software que analisa dados com a função de otimizar uma determinada negócios
Quando aplicada corretamente a Inteligência Artificial limitada tem o poder de transformar e influenciar a forma como trabalhamos e vivemos, assim como faz já atualmente em muitos casos.
Já Inteligência Artificial geral (ou “forte”) é mais parecida com o que você vê em filmes de ficção científica, onde as máquinas sensíveis emulam a inteligência humana. Por mais que as máquinas executem algumas tarefas melhor do que os seres humanos, um exemplo seria o processamento de dados, essa visão igual aos do cinema ainda não existe. Por esse motivo a colaboração entre máquina e homem é muito importante, atualmente a Inteligência Artificial não é uma subtituição e sim uma extensão das capacidades humanas, e continuará sendo.
Conhecendo as tecnologias por trás da IA
Existem algumas tecnologias que são a junção da Inteligência Artificial que juntas contribuem para que ela evolua e cresça.
Machine Learning
Como já vimos anteriormente dispensa apresentação. Com ML ao invés de programar regras para uma máquina e esperar o resultado, fazemos com que a partir dos dados ela aprenda sozinha.
Deep Learning
O Deep Learning “treina” as máquinas para executarem atividades como se fossem humanos, dessa forma o sistema pode aprender como se defender de ataques sozinho, por exemplo.
O processo de aprendizado ocorre entre suas camadas de neurônios matemáticos, em que a informação é transmitida através de cada camada. Nesse modo, a saída da camada anterior é a entrada da posterior.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
O Processamento de Linguagem Natural visa ao estudo e à tentativa de reproduzir processos de desenvolvimento ligados ao funcionamento da linguagem humana. Para isso, emprega softwares, programação e outras soluções.
Por meio do PLN, as máquinas podem compreender melhor os textos, isso envolve: o reconhecimento de contexto, extração de informações, desenvolvimento de resumos etc. Também é possível compor textos partindo de dados obtidos por computadores, um exemplo é quando você está em sua rede socias, os algoritmos podem buscar padrões em postagens para compreender como os clientes se sentem em relação a marca e produto.
Por que a IA é importante?
Com o aumento rápido de dados e à maturidade de outras inovações no processamento em nuvem e na capacidade computacional, o reconhecimento da Inteligência Artificial está crescendo mais rápido do que nunca. Com esses facilitadores as organizações estão começando a notar como a Inteligência Artificial pode multiplicar o valor para eles.
As empresas que se expandem com a Inteligência Artificial veem o retorno triplicar em comparação com aquelas que estão presas na fase-piloto. Essa capacidade de autoaprendizagem e auto-otimização significa que a Inteligência Artificial integra benefícios ao negócio que gera.
A Inteligência Artificial além de ajudar as empresas a se adaptarem rapidamente, com um fluxo constante de insights para impulsionar a inovação, também oferecem vantagem competitiva em um mundo de constante mudança.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por Mayara Pimentel – com revisão final de Raphael Silva.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
[vc_row][vc_column][vc_column_text]Agora que você já sabe o que é Machine Learning, vamos entender um pouco mais do papel que esse profissional desempenha.
Dentro das carreiras de dados o Machine Learning Engineer foi o último que surgiu, cuidando da parte de monitoramento e colocando os modelos em produção, estruturando e deixando mais fácil do Data Scientits fazer o deploy.
Para ficar mais fácil vamos começar analisando as etapas de um projeto de Data Science para melhor entendimento.
No primeiro momento é onde ocorre a questão e o entendimento de negócio, o cliente apresenta os problemas e a seguir é feito compreensão real da dor do cliente. Depois do entendimento das raízes dos problemas chegamos na fase de coleta de dados, onde ocorre bastante SQL, requisições e APIs espalhados em um único local. Após essa etapa é feita a limpeza de dados, onde se entende o que é problema sistêmico e o que é um problema intrínseco do negócio.
Depois é feito a exploração de dados, onde usam-se técnicas e estatísticas para entender o fenômeno que se está modelando através dos dados, nesse momento que se gera insights, para entender variáveis e o modelo que será melhor aplicado. Passando para etapa de modelagem que é onde o algoritmo começa aprender e se aplica transformações e separações para preparar os dados.
Dessa fase em diante começa o algoritmo de Machine Learning, onde aplicam-se os algoritmos para aprender o comportamento ou tarefa desejada, em seguida se faz a avaliação desse algoritmo separando o que é bom ou não e depois dessa análise de performance do modelo ele irá para a produção, onde passa para um ambiente Cloud para onde o dispositivo da internet consegue consumir as predições que o modelo fornece. A continuação desse processo é papel do Machine Learning Engineer. Obviamente o desenvolvimento em si não é tão simples quanto parece.[/vc_column_text][us_separator][us_image image=”7381″][us_separator][vc_column_text]
Responsabilidade do Machine Learning depois do processo
Tudo começa com a produtização do pipeline de dados, onde se pega todas as tarefas, desde a coleta de dados até modelo de produção, para se tornar um produto fácil escalável, fácil manutenção, lembre-se de sempre guardar de forma organizada para que outros profissionais trabalhem.
Depois de se tornar um produto vamos integrar o modelo, exemplo: frontend consome as predições dos seus modelos, sempre que o usuário entra e a página da home está carregando o frontend consome a predição do modelo e fala a propensão de produtos do cliente, logo não pode demorar para retornar se não torna o site mais lento, para isso precisamos integrar em outros sistemas respeitando os requisitos. Por último é necessário criar técnicas de monitoramento, onde se cria as métricas para saber se o modelo está acertando ou se os erros estão aumentando, como está a distribuição das variáveis, etc.
Explicando o processo
O Data Scientits coleta os dados, treina o modelo e após isso ele irá para produção para ser aplicado, a partir deste ponto começa o papel do Machine Learning.
Lembrando que os clientes podem consumir o resultado através de backend, website, aparelho móvel e IBA, para conectar as pessoas que precisam das predições com os modelos que o fornecem é necessário faz uma API (Ligação entre os dois mundos, cliente e serviço, conforme explicamos em nossas redes sociais) os clientes passam a fazer pedidos para API, ela irá interpretar a requisição e se tem permissão para acessar esses dados.
Os dados da API são dados não tratados, ou seja, os dados não vêm com as transformações que usamos lá no treinamento do modelo. Logo, é necessário mudar os dados RAW para a feature, assim será feita a predição.
Podemos usar de exemplo a seguinte ideia: uma pessoa tem o aplicativo e quer ver a predição do faturamento das lojas. Uma feature é a idade do usuário, quanto tempo a loja está aberta. Essa feature é guardada na Feature Store, onde se encontra várias feature, que os Data Scientits criaram para poder modelar e treinar os modelos de Machine Learning.
Dentro do Feature Store, nesse caso, nós encontraríamos dentro dele diversos dados, como a data em que a loja começou a operar. Então a API, vai para Feature Story e recupera as features solicitadas pelo modelo que foi treinado para fazer esta predição, e retorna para o modelo Machine Learning com o conjunto de feature, ele faz a predição e retorna para a API, que devolver a informação para o cliente.
Esse exemplo seria um processo simples, a diferença é que você tem as feature pré calculado dentro de uma Feature Store, que precisa ser atualizado sempre. *Feature Consumpotin, é o processo de consumir as Feature.
Para manter a feature store atualizada é necessário consultar o Data Warehouse, onde fica os dados modelados (feito pelo Data Engineer), para criar um feature e assim armazenar na feature store, esse processo é chamado de Feature Creation.
Fique com um modelo visual do exemplo.[/vc_column_text][us_separator][us_image image=”7360″][us_separator][vc_column_text]Essa imagem representa todo o papel do Machine Learning Engineer, voltado para produção e não desenvolvimento, ajudando os Data Scientits a colocar modelos em produção mais rápido.
O Machine Learning ajuda criando as classes onde os Data Scientits importam e reescrevem os métodos para fazer o treinamento, depois do modelo treinado e devolvido com todos os métodos usados e features criadas é aplicada em produção.
Esperamos que tenha ficado mais fácil de você entender como funciona o papel do Machine Learning Engineer, se tiver alguma dúvida, comentário ou sugestão ficaremos felizes em ajudar e responder. É importante lembrar que temos conteúdos rápidos e de grande ajuda em nossas redes sociais, lá também colocamos caixas de perguntas para ajudar no que for possível no seu caminho de conhecimento e aprendizado.[/vc_column_text][us_separator size=”small” show_line=”1″][vc_column_text]Escrito por Mayara Pimentel – com revisão final de Raphael Silva.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
Para começar a compreender essa área mais recente no mercado precisamos voltar um pouco na aprendizagem e entender o que é Machine Learning e qual a sua diferença com a inteligência artificial. Esse termo em inglês tem a tradução para o português como aprendizado de máquina, se prestarmos bastante atenção nessas duas palavras elas podem explicar perfeitamente o que é Machine learning, mas vamos por parte, certo?
O que é Machine Learning?
Machine Learning(ML) é uma subcategoria da Inteligência Artificial (IA)que possibilita a criação de sistemas capazes de aprender e tomar decisões sem uma programação explícita. Em vez de seguir instruções rígidas, os algoritmos de ML identificam padrões em grandes quantidades de dados, ajustando seu comportamento com o tempo para otimizar suas respostas.
Por exemplo, pense nas recomendações de produtos no Amazon ou nas sugestões de filmes no Netflix. Ambas as plataformas utilizam ML para oferecer experiências personalizadas aos seus usuários. No entanto, essa tecnologia vai muito além do comércio e do entretenimento, com impactos em setores como saúde, finanças e segurança cibernética.
Como funciona?
O processo de aprendizado de máquina envolve a alimentação de grandes volumes de dados em um algoritmo. Este algoritmo aprende com os dados e começa a identificar padrões ou tomar decisões com base nas informações processadas. Há três tipos principais de aprendizado de máquina:
Aprendizado supervisionado: Os algoritmos recebem dados rotulados, ou seja, eles sabem qual deve ser a saída correta e ajustam seus modelos com base nesses exemplos. É como ensinar uma criança a associar a palavra “gato” com a imagem de um gato.Exemplo: Classificação de e-mails como “spam” ou “não spam” usando milhares de exemplos pré-classificados.
Aprendizado não supervisionado: Neste caso, os dados não são rotulados, e o algoritmo deve descobrir padrões por conta própria. Ele agrupa informações semelhantes, como um detetive que encontra conexões ocultas entre pistas.Exemplo: Segmentação de clientes com base em comportamentos de compra.
Aprendizado por reforço: Aqui, o algoritmo aprende por meio de tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades com base nas decisões que toma.Exemplo: Algoritmos que controlam robôs ou veículos autônomos, onde a máquina ajusta suas ações com base no sucesso ou fracasso de suas decisões.
Diferenças entre Machine Learning e Inteligência Artificial
Apesar de estarem relacionados, Machine Learning é uma técnica dentro do campo mais amplo da Inteligência Artificial. Enquanto a IA se refere a qualquer sistema que simule aspectos da cognição humana, como o reconhecimento de fala ou visão, o ML utiliza dados para melhorar sua precisão ao longo do tempo, sem necessidade de intervenção humana constante.
Para entender a diferença de forma prática, considere a IA como o guarda-chuva de tecnologias, enquanto o Machine Learning seria uma ferramenta específica dentro deste guarda-chuva. Outros campos sob a mesma tecnologia incluem o processamento de linguagem natural (NLP) e a visão computacional.
Aplicações de Machine Learning
O machine learning está presente em diversos aspectos do cotidiano, muitas vezes de forma invisível. Aqui estão algumas áreas de destaque:
Assistentes virtuais: Siri, Alexa e Google Assistente são movidos por algoritmos de machine learning para reconhecer padrões de voz e adaptar suas respostas às preferências do usuário.
Recomendações: Plataformas como Spotify, YouTube e Netflix utilizam o ML para sugerir conteúdo com base nos hábitos de consumo dos usuários.
Saúde: Algoritmos de ML são usados para prever doenças e analisar imagens médicas, acelerando diagnósticos e permitindo tratamentos mais precisos. Por exemplo, o uso de ML no diagnóstico de câncer de pele por meio da análise de imagens digitais .
Financeiro: Os bancos utilizam ML para detectar fraudes em transações e avaliar a credibilidade de um cliente com base em seu histórico de crédito .
Automatização: O machine learning permite a automação de tarefas repetitivas e a análise de grandes volumes de dados de forma eficiente, economizando tempo e reduzindo erros humanos.
Personalização: Proporciona experiências mais personalizadas, como recomendações de produtos e serviços que são ajustados ao perfil do usuário.
Tomada de decisão mais rápida: Em setores como finanças e saúde, o machine learning permite que as decisões sejam tomadas de forma quase instantânea, reduzindo a necessidade de intervenção humana.
Desafios:
Qualidade dos dados: O desempenho dos algoritmos depende fortemente da qualidade dos dados fornecidos. Dados incompletos ou enviesados podem levar a conclusões erradas.
Interpretação dos resultados: Muitos modelos de ML são tratados como “caixas-pretas”, onde é difícil entender exatamente como uma decisão foi tomada. Isso pode ser um problema em setores que exigem alta transparência, como a saúde.
Preocupações éticas: A falta de supervisão humana pode gerar preocupações em relação à privacidade e ao uso indevido de dados pessoais. Além disso, algoritmos de ML podem perpetuar preconceitos existentes se treinados com dados enviesados.
O futuro do ML
Com a expansão do Big Data e a evolução das tecnologias de computação em nuvem, o machine learning continuará a transformar diversos setores. Segundo especialistas, o mercado de IA deverá alcançar um valor de 190 bilhões de dólares até 2025 , impulsionado pelo uso crescente de machine learning em áreas como automação, análise preditiva e robótica.
Além disso, novas pesquisas estão focadas em AutoML, que promete democratizar o acesso ao machine learning ao automatizar grande parte do processo de criação de modelos, permitindo que até aqueles sem grande conhecimento técnico utilizem essas tecnologias em suas empresas.[/vc_column_text][us_separator size=”small”][vc_column_text]Referências: