1 - Introdução ao Aprendizado de Máquina (ML)
O Aprendizado de Máquina (ML - Machine Learning) é um campo da Inteligência Artificial (AI - Artificial Intelligence) que envolve o desenvolvimento de algoritmos que podem aprender com dados e realizar previsões estatísticas, sem serem explicitamente programados, inclusive melhorando seu desempenho ao longo do tempo.
É uma disciplina poderosa que impulsionou inovações em muitas áreas, desde reconhecimento de padrões até análises complexas de dados.
No vídeo abaixo é mostrado um exemplo de ML em que silhuetas humanas usadas no treino são usadas para reconhecer pessoas em vídeos.
No cerne do ML, portanto, está a ideia de que os computadores podem ser programados para aprender com dados, e melhorar, em vez de serem explicitamente programados para executar tarefas específicas.
Vamos explorar os principais aspectos do ML em termos de conceitos, software e hardware.
No ML, os algoritmos são treinados usando dados históricos para encontrar padrões e relações, permitindo que façam previsões ou tomem decisões em novos dados. Existem duas categorias principais de ML: supervisionado e não-supervisionado. No aprendizado supervisionado, o algoritmo é treinado em um conjunto de dados rotulados, cjhamados classes que permitem a classificação, enquanto no aprendizado não-supervisionado o algoritmo explora estruturas nos dados não rotulados, inclusive criando as classes (e classificações) para os dados através de agrupamentos edsses dados usando critérios sobre os dados.
Como recurso computacional, o Python emergiu como uma linguagem de programação líder para ML devido à sua flexibilidade, bibliotecas robustas e comunidade ativa. Bibliotecas especializadas como Scikit-Learn, TensorFlow e Keras fornecem ferramentas poderosas para desenvolver, treinar e avaliar modelos de ML. O Scikit-Learn oferece uma ampla gama de algoritmos e ferramentas para pré-processamento de dados, modelagem e avaliação. TensorFlow e Keras são amplamente usados para construir redes neurais profundas para tarefas de visão computacional, processamento de linguagem natural e muito mais.
O ML pode ser intensivo em termos de recursos computacionais, especialmente quando se lida com conjuntos de dados grandes e modelos complexos. Aqui, o hardware desempenha um papel vital. As CPUs podem ser usadas para o treinamento básico de modelos, enquanto as GPUs e TPUs aceleram o processo, permitindo treinamento mais rápido de redes neurais profundas. Além disso, a computação em nuvem oferece recursos escaláveis que permitem treinar modelos em hardware poderoso sem a necessidade de investimento em infraestrutura própria.
Esta tecnologia tem transformado uma variedade de setores, desde medicina e finanças até manufatura e entretenimento. Os carros autônomos usam algoritmos de ML para tomar decisões em tempo real, enquanto os sistemas de recomendação em plataformas de streaming personalizam o conteúdo para os usuários. A detecção de fraudes financeiras, diagnósticos médicos e previsões meteorológicas também se beneficiaram do ML.
Embora o ML tenha trazido avanços significativos, também enfrenta desafios. O viés nos dados pode levar a modelos discriminatórios, e a explicabilidade dos modelos de aprendizado profundo é frequentemente um desafio. Questões éticas também surgem, especialmente quando o ML é usado para tomar decisões que afetam a vida das pessoas.
O ML é uma metodologia que revolucionou a maneira como interagimos com dados e tecnologia. Combinando conceitos sólidos, software avançado e hardware poderoso, o ML tem a capacidade de impactar positivamente nossa sociedade e moldar o futuro de muitas indústrias. No entanto, é crucial abordar seus desafios e considerações éticas à medida que continuamos a explorar suas possibilidades.
Autores
Roberto Teixeira
Betobyte
Cientista de Dados
CIEDA
cieda.com.br
roberto@cieda.com.br
Carlos Delfino
Arduino
Cientista de Dados
Basicão da Eletrônica
www.carlosdelfino.eti.br
consultoria@carlosdelfino.eti.br
