O guia completo para algoritmos de IA

A inteligência artificial está aparecendo em todos os setores e em todos os processos, seja na fabricação, no marketing, no armazenamento ou na logística. Existem muitos exemplos de IA no mundo real.

Isso inclui casos de uso técnico, como automação da força de trabalho humana e processos robóticos, até aplicações básicas. Você verá IA em mecanismos de pesquisa, mapas e navegação, editores de texto e muito mais.

Mas você já pensou em como essas máquinas funcionam?

Os sistemas de IA funcionam com base em algoritmos, mas nem todos os algoritmos de IA são iguais . Se você entender como funcionam os algoritmos de IA, poderá facilitar seus processos de negócios, economizando horas de trabalho manual.

Este artigo discutirá os tipos de algoritmos de IA, como eles funcionam e como treinar IA para obter os melhores resultados.

O que são algoritmos de IA?

Como funcionam os algoritmos de IA?

Tipos de algoritmos de IA

Dicas para treinar sua IA

Algoritmos de IA são instruções que permitem às máquinas analisar dados, executar tarefas e tomar decisões. É um subconjunto de aprendizado de máquina que diz aos computadores para aprenderem e operarem de forma independente.

Todas as tarefas que a IA executa funcionam em algoritmos específicos. Desde o momento em que você liga o sistema até navegar na Internet, os algoritmos de IA trabalham com outros algoritmos de aprendizado de máquina para executar e concluir cada tarefa.

Algoritmos de IA e aprendizado de máquina permitem que os computadores prevejam padrões, avaliem tendências, calculem a precisão e otimizem processos.

Este vídeo explica o funcionamento dos algoritmos de IA e as funções que eles podem executar:

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Os algoritmos de IA funcionam desta forma: identificam os padrões, reconhecem os comportamentos e capacitam as máquinas para tomar decisões.

Digamos que você diga ao seu assistente de voz como Alexa ou Google Home para transmitir suas músicas favoritas.

O algoritmo de IA no qual se baseia primeiro reconhecerá e lembrará sua voz, familiarizar-se-á com sua escolha de música e, em seguida, lembrará e reproduzirá sua música mais transmitida apenas reconhecendo-a.

Da mesma forma, as ferramentas de edição de conteúdo de IA funcionam em algoritmos como modelos de geração de linguagem natural (NLG) e processamento de linguagem natural (PNL) que seguem certas regras e padrões para alcançar os resultados desejados.

Isso não é ciência de foguetes, mas uma fórmula simples: “Quanto mais você aprende, mais você cresce”. À medida que você fornece dados ricos aos sistemas de computador, os algoritmos os utilizam para obter conhecimento e executar tarefas com mais eficiência.

No nível mais básico, um algoritmo de IA coleta os dados para treinamento e depois os utiliza para modificar seu conhecimento. Em seguida, utiliza esse conhecimento para completar as tarefas e melhorar a precisão.

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Assim como um cálculo matemático tem várias fórmulas com o mesmo resultado, os algoritmos de IA também têm.

Diferentes casos de uso de negócios possuem diferentes algoritmos e categorias. Por exemplo, o algoritmo usado em vários chatbots difere daqueles usados ​​no projeto de carros autônomos.

Existem três guarda-chuvas principais de algoritmos de IA sob os quais centenas de outros algoritmos se enquadram: aprendizagem supervisionada, não supervisionada e aprendizagem por reforço. A diferença é como eles são treinados e como funcionam.

1. Algoritmos de Aprendizagem Supervisionada

A primeira forma mais popular de algoritmo é o algoritmo de aprendizagem supervisionada. Envolve treinar um modelo em dados rotulados para fazer previsões ou classificar dados novos e não vistos.

O nome “supervisionado” significa trabalhar sob a supervisão de conjuntos de treinamento. Ele funciona simplesmente usando a saída desejada para fazer a validação cruzada com as entradas fornecidas e treiná-la para aprender ao longo do tempo.

Este algoritmo de aprendizagem é criado sob a supervisão de uma equipe de especialistas dedicados e cientistas de dados para testar e verificar erros.

Os desenvolvedores treinam os dados para atingir o desempenho máximo e, em seguida, escolhem o modelo com o maior rendimento.

Algoritmos de aprendizagem supervisionada geralmente resolvem problemas de classificação e regressão. Exemplos disso incluem redes neurais, árvores de decisão, regressão linear de floresta aleatória, regressão de série temporal e regressão logística.

Casos de uso: os profissionais de marketing usam esse algoritmo de IA para prever vendas com o tempo, mapear os sentimentos dos clientes, rastrear preços de ações e muito mais. Outros casos de uso de algoritmos supervisionados envolvem reconhecimento de texto, categorização de objetos e detecção de spam.

O que gostamos: O aprendizado supervisionado cria e treina o algoritmo de maneira escalonável. Para as organizações, poupa o trabalho manual dos colaboradores e cria uma experiência personalizada.

A parte boa desse algoritmo é seu processo simples que fornece resultados elevados e obtém insights precisos.

2. Algoritmos de Aprendizagem Não Supervisionada

A aprendizagem não supervisionada usa dados não rotulados para alimentar e treinar os algoritmos. Embora a aprendizagem supervisionada tenha classes predefinidas, as não supervisionadas treinam e crescem identificando os padrões e formando os clusters dentro de um determinado conjunto de dados.

Simplificando, a aprendizagem supervisionada é realizada sob supervisão humana, enquanto a aprendizagem não supervisionada não. O algoritmo de aprendizagem não supervisionado usa dados brutos para desenhar padrões e identificar correlações – extraindo os insights mais relevantes.

Os exemplos mais proeminentes de aprendizagem não supervisionada incluem redução de dimensão e agrupamento, que visam criar agrupamentos dos objetos definidos.

Casos de uso: Clustering e redução de dados têm aplicações mais amplas em biologia, química e mineração de dados.

Em marketing e negócios, o aprendizado não supervisionado é melhor usado para segmentação de clientes – compreendendo grupos de clientes e seu comportamento.

O aprendizado não supervisionado encontra aplicação em genética e DNA, detecção de anomalias, imagens e extração de características na medicina.

Até o Google usa aprendizado não supervisionado para categorizar e exibir notícias personalizadas aos leitores. Primeiro, coleta milhões de notícias sobre vários tópicos.

Em seguida, o mecanismo de pesquisa usa análise de cluster para definir parâmetros e categorizá-los com base na frequência, tipos, frases e contagem de palavras.

A IA generativa desenha padrões e estruturas usando padrões de redes neurais. No entanto, não se limita a usar apenas esta abordagem.

Ele aproveita diferentes modelos de aprendizagem (ou seja, aprendizagem não supervisionada e semissupervisionada) para treinar e converter dados não estruturados em modelos básicos.

O que gostamos: Algoritmos de aprendizado não supervisionado descobrem os padrões e estruturas ocultos nos dados, facilitando o aprendizado não supervisionado de recursos e a detecção de anomalias.

A melhor parte é que não precisa de dados rotulados – o que, por sua vez, se mostra mais econômico.

3. Aprendizagem por Reforço

A aprendizagem por reforço funciona da mesma forma que os humanos. O algoritmo treina e aprende com o ambiente e recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades para finalmente ajustar suas ações com base no feedback.

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A aprendizagem por reforço é um ciclo contínuo de feedback e das ações que ocorrem. Um agente digital é colocado em um ambiente para aprender, recebendo feedback como recompensa ou penalidade.

Ao longo do processo, o agente tenta decidir e obter o resultado desejado, que é a base do feedback. Se o feedback for recebido como recompensa, o agente repete e utiliza a mesma tática no próximo ciclo, melhorando seu comportamento.

Exemplos de aprendizagem por reforço incluem Q-learning, Deep Adversarial Networks, Monte-Carlo Tree Search (MCTS) e Agentes Assíncronos Ator-Crítico (A3C).

Casos de uso: O aprendizado por reforço é um algoritmo amplamente utilizado que encontra suas aplicações em marketing, saúde, sistemas de jogos, controle de tráfego e processamento de imagens.

Até a Netflix utiliza treinamentos de reforço de aprendizagem para recomendar a série aos seus usuários e trazer personalização. A Amazon ganha 35% das compras dos consumidores com as recomendações feitas pelo aprendizado por reforço.

O que gostamos: O princípio da aprendizagem por reforço reside na tomada de decisões. Por causa do sistema de recompensas e penalidades, o algoritmo comete menos erros nas fases posteriores.

Depois disso, ele segue um padrão com base na recompensa ou na pontuação numérica obtida.

O sucesso dos seus algoritmos de IA depende principalmente do processo de treinamento que eles realizam e da frequência com que são treinados. Há uma razão pela qual as gigantescas empresas de tecnologia gastam milhões preparando seus algoritmos de IA.

No entanto, o custo do treinamento de IA é substancial. Por exemplo, treinar um grande modelo de IA, como O GPT-3 totalizou US$ 4 milhões, conforme relatado pela CNBC.

Até mesmo o algoritmo em que se baseia o mecanismo de recomendação da Netflix foi estimado em cerca de US$ 1 milhão.

Afinal, é a parte mais importante do ciclo de vida do seu sistema de IA. Os processos e práticas recomendadas para treinar seu algoritmo de IA podem variar ligeiramente para algoritmos diferentes.

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Aqui estão as melhores dicas para treinar e implementar seus algoritmos de IA.

Determine os casos de uso.

A base para criar e treinar seu modelo de IA é o problema que você deseja resolver. Considerando a situação, você pode determinar perfeitamente que tipo de dados esse modelo de IA precisa.

A gigante alimentícia McDonald's queria uma solução para criar cardápios digitais com preços variáveis ​​em tempo real. À medida que o cliente faz o pedido, o preço de cada produto dependerá das condições climáticas, da demanda e da distância.

Outro caso de uso em que eles incorporaram o uso de IA são as recomendações baseadas em pedidos. Digamos que alguém faça um pedido de salada. O modelo de IA detecta e sugere a inclusão de uma bebida saudável na refeição.

É fundamental ver como seus colegas ou concorrentes aproveitaram os algoritmos de IA na solução de problemas para entender melhor como você também pode fazer isso.

Colete e prepare seus dados.

Os sistemas de IA precisam de dados para prosperar e crescer tanto quanto os humanos precisam de ar.

O pré-requisito para o treinamento de algoritmos de IA é coletar e preparar seus dados. Por dados, queremos dizer os dados brutos que serão usados ​​como base para treinar seu algoritmo de IA.

A maioria das organizações que adotam algoritmos de IA dependem desses dados brutos para alimentar seus sistemas digitais. As empresas adotam métodos de coleta de dados, como web scraping e crowdsourcing, e depois usam APIs para extrair e usar esses dados.

Mas a mera recolha de dados não é suficiente. A próxima etapa crucial é o pré-processamento e preparação dos dados, que envolve limpeza e formatação dos dados brutos.

O Instagram utiliza o processo de mineração de dados pré-processando os dados fornecidos com base no comportamento do usuário e enviando recomendações com base nos dados formatados.

Selecione seu modelo de IA.

Os desenvolvedores precisam escolher seu modelo com base no tipo de dados disponíveis – o modelo que pode resolver seus problemas com eficiência em primeira mão. Segundo Oberlo, cerca de 83% das empresas enfatizam a compreensão dos algoritmos de IA.

A seleção do modelo depende se você tem dados rotulados, não rotulados ou que pode servir para obter feedback do ambiente.

No entanto, outros fatores decidem a arquitetura do modelo de IA. A escolha do modelo de IA também depende de:

• O tamanho e a estrutura dos dados.
• Complexidade do conjunto de dados disponível.
• Nível de precisão desejado.

Com base nesses fatores e no tipo de problema a ser resolvido, existem vários modelos de IA, como Regressão Linear, Árvores de Decisão AI, Naive Bayes, Floresta Aleatória, Redes Neurais e muito mais.

Portanto, se o problema estiver relacionado à resolução de processamento de imagens e identificação de objetos, a melhor escolha de modelo de IA seriam Redes Neurais Convolucionais (CNNs).

Treine seu modelo de IA.

A base do seu algoritmo de IA depende do treinamento, teste e validação do conjunto de dados. Portanto, é a etapa mais crucial no treinamento do seu algoritmo de IA.

A primeira etapa é o processo de treinamento inicial. Os dados preparados são inseridos no modelo para verificar anormalidades e detectar possíveis erros.

O erro predominante no modelo de IA é o overfitting. Isso significa que o erro ocorre quando um determinado conjunto de dados treinado se torna muito tendencioso.

Um exemplo de overfitting é visto em carros autônomos com um conjunto de dados específico. Os veículos têm melhor desempenho em condições meteorológicas e estradas claras, pois foram treinados mais nesse conjunto de dados.

Consequentemente, os veículos não funcionam em condições climáticas extremas e em locais lotados. Quando alimentado com um novo conjunto de dados, o modelo de IA não conseguirá reconhecer o conjunto de dados.

As etapas subsequentes no processo de treinamento são validação e teste.

Enquanto a validação reexamina e avalia os dados antes de serem levados para a fase final, a fase de teste implementa os conjuntos de dados e as suas funcionalidades em aplicações do mundo real.

A fase de teste é quando as rodinhas são retiradas e o modelo é analisado quanto ao seu desempenho no mundo real usando os dados não estruturados.

Caso não consiga executar e retornar os resultados desejados, o algoritmo de IA é enviado de volta à fase de treinamento, e o processo é repetido até produzir resultados satisfatórios.

Meça e acompanhe os resultados.

O teste final é a base para rastrear seu modelo de IA. Os algoritmos de IA são medidos usando métricas específicas para obter os resultados.

Calcule métricas de avaliação relevantes, como exatidão, precisão, recall, pontuação F1 ou erro quadrático médio, dependendo do tipo de problema.

Defina uma meta ou um valor limite para cada métrica para determinar os resultados. Se os resultados não forem satisfatórios, repita e refine seu algoritmo com base nos insights obtidos no monitoramento e na análise.

Sempre teste seu algoritmo em ambientes diferentes e treine-os até a perfeição.

Começando

Espera-se que a inteligência artificial aumente vinte vezes até 2030 – de 100 mil milhões de dólares para 2 biliões de dólares. Cada empresa, independentemente do seu tamanho, precisa de um algoritmo de IA para melhorar a sua eficiência operacional e aproveitar os benefícios da tecnologia.