As IAs são complexas e envolvem vários mecanismos e dados usados em conjunto; saiba como a tecnologia é treinada
A inteligência artificial (IA) reúne inúmeras tecnologias e possibilita que computadores e equipamentos exerçam funções avançadas. Atualmente as IAs já são usadas para reconhecer imagens, conversar com as pessoas, escrever textos, analisar dados e fazer recomendações com rapidez.
Para exercer essas funções com precisão, o treinamento de uma IA é um processo complexo que envolve uma série de etapas e grandes volumes de dados e algoritmos, sequência de instruções claras e bem definidas que visam alcançar um objetivo, como resolver um problema ou realizar uma tarefa.
Uma das formas mais usadas atualmente para treinar a IA é o aprendizado de máquina ou machine learning (ML), que possibilita que equipamentos e computadores usem a experiência para aprimorar suas tarefas. De maneira simplificada, a IA aprende analisando padrões, ajusta seu comportamento e refina suas previsões com o tempo.
Veja as principais etapas desse processo de treinamento:
Coleta e organização de dados
O primeiro passo no treinamento de uma IA é reunir um conjunto de dados que descreva o comportamento que se deseja aprender. Essas informações podem incluir formatos diversos como arquivos de dados estruturados em colunas, textos, imagens, vídeos e áudios. As informações coletadas dependem das aplicações desejadas para a IA e quanto maior, com mais qualidade e mais diversificado o conjunto de dados, melhores serão os resultados.
Como exemplo, em uma montadora de veículos, um sistema de IA pode ser treinado para identificar se um para-choque está com defeito por uma inspeção visual. Para essa função, os dados coletados podem ser:
– Modelos de automóveis fabricados;
– Imagens dos para-choques sem defeito;
– Imagens de para-choques com diferentes defeitos, como amassados, arranhados, mal encaixados, com divergência de cor;
– Medidas físicas das peças.
Pré-processamento de dados
Antes dos dados serem usados no treinamento, eles são preparados. O pré-processamento envolve atividades como revisão dos dados para verificar sua adequação e integridade, organização, formatação e limpeza das informações. Também é importante avaliar se os dados usados poderiam impor vieses ao modelo desenvolvido e, posteriormente, eliminá-los.
O pré-processamento não é simples de ser executado. Os dados podem estar distribuídos por muitas fontes nas empresas, que frequentemente estão em formatos diferentes de arquivos, granularidades e mesmo conceitos divergentes.
Em geral, essa é a etapa mais trabalhosa e, dessa forma, algumas empresas tentam criar soluções robustas de engenharia de dados para facilitar que o treino de IA seja mais escalável. Essa é uma prática essencial para tornar os dados mais disponíveis e agilizar o acesso, processamento e treinamento da IA.
Seleção do algoritmo
Há diferentes formas de treinar uma IA e a escolha dos algoritmos que serão usados depende da sua aplicação, objetivos e das características dos dados. Tarefas mais complexas podem envolver o uso de inúmeros algoritmos em conjunto.
Treinamento
O treinamento varia de acordo com a técnica de aprendizado de máquina escolhida. Em geral, o modelo processa os dados coletados com base nos algoritmos e outros parâmetros internos.
A partir da análise, a IA busca padrões e relações entre as informações apresentadas e executa uma série de testes e simulações. Em seguida, faz previsões e as compara com um resultado esperado.
O processo é repetido ao longo de várias rodadas de treinamento e o modelo vai se ajustando ou sendo ajustado, eventualmente até com feedback humano. Se a aprendizagem correr bem — dizemos que “convergiu” — com o tempo, a diferença entre a previsão e os resultados esperados deve ficar menor e as previsões devem se tornar mais precisas.
Por exemplo, imagine que a IA está sendo treinada para otimizar o processo de produção de um carro. A IA prevê que o veículo será montado em 16 horas, mas os dados reais mostram que o tempo médio é 20 horas. O erro da previsão é de 4 horas. Então, a IA compara a sua previsão com o tempo real e calcula o erro, que é usado para ajustar os cálculos e aumentar a precisão. Esse processo é repetido até o erro ser minimizado.
As técnicas de aprendizado mais comuns das IAs
Existem várias técnicas de aprendizado usadas para treinar uma IA. Confira as mais comuns:
Aprendizado supervisionado
O modelo aprende com exemplos rotulados, como se tivesse etiquetas ou categorias definidas, e já sabe o que é certo ou errado. Ele é treinado com um conjunto de dados que ensinam a produzir o resultado desejado.
Aprendizado não supervisionado
O modelo é mais independente e não recebe respostas certas, identificando padrões e estrutura nos dados sem a necessidade de exemplos rotulados. A partir dos algoritmos, o modelo relaciona as informações e mapeia padrões ocultos, aprendendo de forma autônoma a como chegar no resultado desejado.
Aprendizado por reforço
O modelo aprende testando ações e recebendo recompensas ou punições. O objetivo é maximizar a recompensa, como se fosse um jogo. Nesse modelo, não existe uma referência que diz qual ação deve ser feita, então o modelo fica livre para agir e aprender sozinho por tentativa e erro.
Avaliação e ajustes
Após o fim do treinamento, a IA é avaliada para ver se está gerando resultados precisos a partir dos algoritmos e dados inseridos. Para o teste, uma nova amostra de dados ou um conjunto de tarefas é apresentado à IA e o desempenho é verificado. Se estiver em nível satisfatório, a IA pode ser implantada e usada para as tarefas. Se não estiver, ela pode ser treinada novamente. Note que, para ter validade, os procedimentos para construção e validação dos modelos de IA precisam seguir um rigor estatístico, demonstrando indicadores de desempenho compatíveis com a criticidade das tarefas que vão desempenhar.
Adaptação e melhoria
Parte das IAs melhora seu desempenho com o tempo. Nesses casos, a IA precisa ter supervisão humana constantemente para garantir resultados precisos. Se houver necessidade, é possível também atualizar o modelo com novos dados. É sempre recomendável usar procedimentos periódicos de teste dos modelos de IA, assegurando que eles continuam a refletir os comportamentos reais de cada negócio.
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