Termos essenciais de IA que você precisa saber

IA é um termo onipresente no cenário tecnológico atual, mas suas complexidades podem ser desconcertantes. Para conhecer os fundamentos da inteligência artificial (IA) é preciso mais do que apenas reconhecer seus chavões; é necessário um conhecimento mais profundo da terminologia e dos conceitos.

A seguir, desmistificamos o mundo da IA, explicando as principais terminologias e simplificando suas definições. A ampliação do seu conhecimento da terminologia de IA proporcionará uma maior compreensão de como a IA opera e o preparará para participar de discussões, acompanhar desenvolvimentos e inovações dentro de sua organização.

Conceitos gerais de IA

Há três conceitos gerais que formam a base dos sistemas modernos de IA e são essenciais para compreender as capacidades, limitações e possíveis aplicações da tecnologia de IA. Os três conceitos são:

Inteligência artificial (IA):

Inteligência artificial (IA) é um campo abrangente da ciência da computação voltado para a criação de sistemas ou máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. Essas tarefas incluem compreender a linguagem natural, identificar padrões, tomar decisões e aprender com a experiência.

Explorando o mundo da IA, você pode encontrar termos como "IA generativa" e "IA tradicional." A IA tradicional utiliza regras e algoritmos predefinidos para executar tarefas específicas, como analisar dados e tirar conclusões (por exemplo, as recomendações que a Netflix faz para você com base no seu histórico de streaming, ou um programa de computador que gera diagnósticos médicos com base em radiografias).

A IA generativa avança ainda mais criando novos conteúdos (texto, imagens e outros) aprendendo com padrões de dados e respondendo a comandos. Programas de IA generativa bem conhecidos são ChatGPT, Bard e Midjourney.

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Aprendizado de máquina (ML)

O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos estatísticos que possibilitam que os computadores aprendam e façam previsões ou tomem decisões baseadas em dados.

Ao contrário da programação tradicional, onde são definidas instruções explícitas, no aprendizado de máquina (ML) os algoritmos aprendem padrões e relações de forma iterativa a partir de dados sem serem programados explicitamente para isso.

> Leia mais | O que é aprendizado de máquina (ML)?

Aprendizado profundo (deep learning)

O aprendizado profundo (Deep Learning, DL) é um subconjunto do aprendizado de máquina que se inspira na estrutura e na função das redes neurais do cérebro humano. Os algoritmos de aprendizado profundo, também chamados de redes neurais artificiais, são compostos por múltiplas camadas de nós interligados (neurônios) que processam e transformam grandes volumes de dados e conteúdo não estruturado através de uma série de operações matemáticas.

Tipos de aprendizado de máquina (ML)

Cada tipo de ML oferece uma abordagem distinta para executar tarefas e solucionar problemas, possibilitando uma ampla gama de aplicações em diversos setores.

Vamos examinar os diversos tipos de ML e como ajudam as empresas a alcançar seus objetivos:

Aprendizado supervisionado (SL)

O aprendizado supervisionado envolve algoritmos que aprendem a partir de dados rotulados, onde os exemplos de treinamento já têm as respostas corretas.

O algoritmo recebe pares de entrada e saída e aprende a associar a entrada à saída com o objetivo de fazer previsões precisas com dados novos e não vistos.

Aprendizado autossupervisionado (SSL)

O aprendizado autossupervisionado é uma técnica em que um modelo aprende a fazer previsões sobre certas partes dos dados de entrada utilizando as outras partes como contexto.

Isso envolve o treino do modelo para prever palavras ausentes em um texto com base no contexto circundante, essencialmente aprendendo com os dados sem anotações humanas explícitas.

Aprendizado não supervisionado (UL)

O aprendizado não supervisionado utiliza dados não rotulados que não têm rótulos de saída correspondentes para o treinamento.

Em vez disso, o algoritmo procura identificar padrões, estruturas ou relações ocultas no conjunto de dados, agrupando pontos semelhantes para simplificar sua representação.

Aprendizado por reforço (RL)

No aprendizado por reforço, um agente aprende a tomar decisões sequenciais através de interações com o ambiente, visando maximizar um sinal de recompensa acumulado.

Ao contrário do aprendizado supervisionado e não supervisionado, o aprendizado por reforço baseia-se no aprendizado por tentativa e erro, efetuando ações no ambiente, observando as recompensas resultantes e ajustando o comportamento para alcançar objetivos de longo prazo.

Conceitos de modelagem

Os conceitos de modelagem são fundamentais para análises preditivas e decisões informadas. Conhecer esses três conceitos é crucial para entender o significado por trás da modelagem baseada em dados:

Algoritmo

Um algoritmo é um conjunto de instruções ou regras passo a passo projetadas para resolver um problema específico ou realizar uma tarefa particular.

No contexto de aprendizado de máquina e ciência de dados, são utilizados algoritmos para treinar modelos e fazer previsões com base em dados de entrada.

Rede neural

Uma rede neural é um modelo computacional inspirado na estrutura e na função do cérebro humano.

Consiste em uma rede interconectada de neurônios artificiais organizados em camadas, incluindo uma camada de entrada, uma ou mais camadas ocultas e uma camada de saída.

Overfitting

O overfitting (sobreajuste) ocorre quando um modelo de aprendizado de máquina aprende a capturar ruídos ou flutuações aleatórias nos dados de treinamento, em vez dos padrões ou relações subjacentes.

Esse fenômeno ocorre quando um modelo se torna excessivamente complexo ou flexível em relação à quantidade de dados de treinamento disponíveis, resultando em um ajuste perfeito aos dados de treinamento, mas com desempenho insatisfatório em novos dados.

Métricas de avaliação

As métricas de avaliação são ferramentas essenciais para avaliar o desempenho do modelo. De acurácia a precisão e sensibilidade, conhecer essas métricas é essencial para tomar decisões embasadas e impulsionar o progresso. Vamos detalhar os tipos de métricas de avaliação:

Acurácia

A acurácia é calculada como a razão entre o número de previsões corretas e o número total de previsões feitas pelo modelo.

Embora a acurácia ofereça uma visão geral do desempenho do modelo, pode não ser apropriada para conjuntos de dados desequilibrados onde as classes não são representadas de forma equitativa.

Precisão

Também chamado de valor preditivo positivo, a precisão mede a proporção de verdadeiros positivos em relação a todas as previsões positivas feitas pelo modelo.

A precisão é especialmente útil quando o custo dos falsos positivos é alto e complementa a acurácia apresentando percepções sobre a capacidade do modelo de evitar previsões de falsos positivos.

Sensibilidade

A sensibilidade se concentra na capacidade do modelo de identificar corretamente todas as instâncias positivas, independentemente do número de falsos negativos.

É calculado como a razão entre os verdadeiros positivos e a soma dos verdadeiros positivos e falsos negativos, tornando-a essencial em cenários onde a perda de instâncias positivas é mais crítica do que a classificação incorreta de instâncias negativas.

Pontuação F

A pontuação F oferece uma medida equilibrada do desempenho de um modelo combinando precisão e sensibilidade em uma única métrica, possibilitando uma avaliação abrangente da eficácia do modelo.

É calculado como a média entre precisão e sensibilidade, onde uma pontuação F mais alta indica um melhor desempenho geral.

Redes neurais e aprendizado profundo

As redes neurais e o deep learning estão na vanguarda da inovação, revolucionando a maneira como as máquinas percebem, aprendem e geram insights a partir dos dados. Vamos compreender como esses paradigmas poderosos simulam o funcionamento do cérebro humano, possibilitando que os computadores aprendam padrões complexos com autonomia e tomem decisões:

Rede neural convolucional (CNN)

Uma CNN é um modelo de aprendizado profundo projetado especificamente para processar dados estruturados em grade, como imagens ou áudio.

As CNNs são caracterizadas pela capacidade de aprender automaticamente padrões e características hierárquicas diretamente dos dados brutos de entrada.

Rede Generativa Adversária (GAN)

Uma rede generativa adversária (GAN) é um tipo de modelo de aprendizado profundo que consiste em duas redes neurais: um gerador e um discriminador, que são treinados simultaneamente por meio do aprendizado adversativo.

A rede geradora aprende a criar amostras de dados sintéticos semelhantes aos dados de treinamento, enquanto a rede discriminadora aprende a diferenciar entre amostras reais e falsas.

Processamento e compreensão de linguagem natural (PLN)

Um subcampo da IA, a PLN constitui a pedra angular da interação humano-computador. São esses campos interconectados que capacitam as máquinas a compreender, gerar e responder à linguagem humana, transformando a maneira como nos comunicamos e interagimos com a tecnologia. Vamos aprender como:

Processamento de linguagem natural (NLP)

A PLN é um campo da IA que se concentra na preparação dos computadores para compreender, interpretar e gerar a linguagem humana de maneira significativa e relevante ao contexto.

As técnicas de PLN utilizam algoritmos de aprendizado de máquina, modelos estatísticos e regras linguísticas para processar e analisar dados textuais, possibilitando que os computadores extraiam percepções e infiram significados.

Compreensão de linguagem natural (NLU)

NLU é um subcampo da PLN que se concentra na preparação de computadores para compreenderem e interpretarem o significado da linguagem humana, extraindo significado, contexto e intenção de dados textuais.

Para diversas aplicações, a NLU é fundamental para impulsionar assistentes virtuais, chatbots, sistemas de recuperação de informações e análise de sentimentos.

Geração de linguagem natural (NLG)

O NLG gera texto ou voz semelhantes aos dos humanos convertendo dados estruturados ou outras formas de entrada em linguagem coerente e contextualmente relevante, possibilitando que os computadores se comuniquem com humanos em linguagem natural.

Adotando técnicas de Geração de Linguagem Natural (GLN) para criar textos com base em modelos, regras e modelos estatísticos predefinidos, é possível gerar respostas personalizadas e adaptadas por meio de algoritmos de aprendizado de máquina.

Reconhecimento automático de fala (ASR)

É uma tecnologia que possibilita aos computadores analisar entradas de áudio e transformá-las em texto escrito.

O ASR é utilizado em interfaces de voz, assistentes virtuais, sistemas de ditado e dispositivos controlados por voz, possibilitando a interação sem as mãos e melhorando a acessibilidade para os usuários.

IA nas operações

A IA está revolucionando a forma como as empresas gerenciam sua infraestrutura de TI e modelos de aprendizado de máquina. As operações de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) são duas metodologias fundamentais que promovem eficiência, confiabilidade e inovação nas operações de TI e nas implantações de aprendizado de máquina. É assim que funcionam na prática:

Operações de IA

As operações de IA combinam diversas práticas, ferramentas e técnicas para automatizar e otimizar tarefas como monitoramento, solução de problemas, gestão de incidentes e alocação de recursos em ambientes de TI.

Isso permite que as organizações recebam insights mais profundos sobre sua infraestrutura de TI, melhorem a confiabilidade do sistema e aumentem a eficiência geral das operações de TI.

> Leia mais | IA no local de trabalho

Operações de ML

As operações de ML concentram-se no gerenciamento do ciclo de vida completo dos modelos de ML em várias tarefas, incluindo desenvolvimento de modelos, implantação, monitoramento e manutenção para garantir que os modelos operem de maneira eficaz e confiável.

Estabelecendo processos e fluxos de trabalho robustos de operações de ML, as organizações podem acelerar a implantação de suas soluções, melhorar o desempenho dos modelos e minimizar a sobrecarga operacional.

Ética e estruturas de IA

Considerações éticas e estruturas robustas são essenciais no mundo da IA. A ética da IA orienta o desenvolvimento e a implementação responsáveis das tecnologias de IA, enquanto as estruturas de IA disponibilizam as ferramentas e os recursos necessários para construir soluções de IA inovadoras e éticas. Vamos fazer uma análise detalhada:

Ética da inteligência artificial

A ética da IA refere-se a princípios morais, diretrizes e considerações que regem o desenvolvimento, a implementação e o uso de tecnologias de IA.

Procura garantir que os sistemas de IA sejam desenvolvidos e implantados de forma responsável e ética, alinhando-se aos valores sociais e promovendo o bem-estar de pessoas e comunidades.

Estruturas de IA

As estruturas de IA facilitam o desenvolvimento, a implantação e o gerenciamento de aplicativos e sistemas de IA com um conjunto de componentes, algoritmos e ferramentas construídos previamente para a construção e o treinamento de modelos de ML.

Isso acelera a inovação disponibilizando aos desenvolvedores os recursos necessários para desenvolverem soluções sofisticadas de IA com eficiência e eficácia.