Atualmente, há grande interesse por inteligência artificial e aprendizado de máquina (Machine Learning), já que essas tecnologias permitem a automatização de processos e análises que não eram possíveis previamente. No entanto, pode ser um desafio tentar entender os diversos termos utilizados para descrever as diferentes formas de aprendizado de máquina e os tipos de problemas que podem ser resolvidos.
Por isso, neste artigo, vamos conferir alguns termos básicos de Machine Learning (ML), as várias formas de aprendizado de máquina e os problemas que podemos resolver por meio dessa tecnologia.
Conceitos Básicos
A forma mais comum de se realizar aprendizado de máquina é coletar exemplos (dados históricos), e então treinar um modelo para realizar inferência sobre os dados.
Modelo:
Um modelo de ML é uma representação de como tomar uma decisão. É possível fazer um modelo que possui como entrada, uma imagem e que decide se a imagem contém uma pessoa ou não, por exemplo. Há diferentes tipos de modelos de ML, como Árvores de Decisão, Redes Neurais, Naive Bayes e Support Vector Machine. Diferente de um programa tradicional de computador, em que pessoas criam regras de decisão manualmente, os modelos de ML aprendem as regras analisando dados de exemplo. O tipo de modelo define quais regras podem ser apreendidas.
Treinamento:
O treinamento é o processo pelo qual um modelo de ML aprende como tomar a decisão de interesse, analisando dados históricos. Durante o treinamento, um algoritmo de otimização altera os valores dos parâmetros das regras de decisão do modelo para que esse obtenha boas decisões para os dados históricos.
Inferência:
Depois que o modelo é treinado em dados históricos, ele pode ser utilizado para tomar decisões (fazer inferência) em novos dados, que ele não viu durante o treinamento. É possível que o modelo seja bom para tomar a decisão nos dados históricos, mas que seja ruim para tomar decisões em dados nunca vistos antes. Nesse caso, dizemos que ocorreu Overfitting e que o modelo não generaliza para novos dados. Conseguir generalização é um dos grandes desafios de ML, principalmente quando há poucos dados de exemplo. Caso o modelo não consiga tomar boas decisões nem para os dados de treinamento, dizemos que ocorreu Underfitting e pode ser que seja necessário utilizar um modelo mais complexo. O termo predição pode ser usado como sinônimo de inferência.
Aprendizado por tentativa e erro:
Embora o mais comum seja treinar modelos de aprendizado de máquina através de exemplos (dados históricos), alguns algoritmos realizam o treinamento por tentativa e erro. Esses algoritmos são geralmente utilizados em situações em que o modelo de IA precisa interagir com um ambiente externo, como jogar xadrez contra um oponente humano. Dependendo do caso, é possível misturar os conceitos e realizar um treinamento inicial através de exemplos e depois incorporar tentativa e erro.
Formas de aprendizado de máquina básicas
- Supervised Learning: técnicas para treinar modelo com dados anotados manualmente (ie: um especialista diz qual a saída esperada para cada dado histórico usado no treinamento). Usado para identificar padrões específicos (ex: qual objeto está presente em uma imagem). São as técnicas mais comumente empregadas.
- Unsupervised Learning: técnicas para treinar modelo com dados que não são anotados (ie: não se sabe a saída esperada para cada dado histórico usado no treinamento). Pode ser usado para identificar correlações e fazer agrupamentos (ex: reconhecer quais imagens têm objetos parecidos, mas sem reconhecer qual o objeto contido na imagem).
- Reinforcement Learning: técnicas que usam tentativa e erro para descobrir decisões ótimas de como interagir com ambiente ou outros agentes. Se baseia em uso de reforços positivos ou negativos para a otimização. Tais reforços podem vir depois de uma sequência grande de ações (ie: pode não ser óbvio quais ações contribuíram para o resultado positivo). São as técnicas menos empregadas.
Tipos de problemas comuns
Para escolher uma solução ou técnica adequada para o seu problema, é necessário entender quais os tipos de problema que geralmente são resolvidos através de aprendizado de máquina e qual a nomenclatura.
Problemas Gerais
- Regressão (supervised): estimar um valor para alguma característica, baseado nos valores de outras características. Exemplo: estimar o peso de uma pessoa baseado na altura e idade.
- Classificação (supervised): descobrir a qual classe algo pertence. Exemplos: determinar se uma imagem de uma peça industrial contém defeito ou não (ie: pertence à classe “com defeito” ou “sem defeito”); determinar se um e-mail é “spam”.
- Previsão (Forecasting) (unsupervised): prever valores futuros. Exemplos: previsão do tempo (prever temperatura, umidade e precipitação); prever tendências de mercado (se preço ou demanda por algo vão aumentar, ou diminuir).
- Detecção de Anomalia (unsupervised): identificar se algo está fora do padrão. Ex: analisar sensores de uma máquina e avisar se comportamento está desviando do padrão, o que pode indicar falha.
- Agrupamento (Clustering) (unsupervised): agrupar dados com características em comum. Exemplo: agrupar produtos para sugerir similares em sites de compras.
- Controle: fazer um agente autônomo que interage com um ambiente dinâmico, sendo que as ações do agente alteram o estado do ambiente e pode haver outros agentes presentes realizando interações. Exemplos: fazer uma IA para jogar xadrez; mover um robô em um ambiente.
Problemas específicos de Visão Computacional
- Detecção (supervised): além de identificar quais os objetos presentes em uma imagem, serve para identificar a posição de cada um (desenhando um retângulo em torno de cada objeto).
- Segmentação (supervised): além de identificar quais os objetos presentes em uma imagem, serve para identificar a região exata ocupada por cada um (desenhando um contorno em volta de cada objeto)
- Tracking (supervised): reconhecer a identidade de objetos ao longo de um vídeo. Exemplo: em um vídeo com vários pedestres, reconhece que uma pessoa que estava na esquerda no começo do vídeo, é a mesma pessoa que andou para a direita, até o fim do vídeo.
Problemas específicos de NLP (Natural Language Processing)
- Language Modelling (supervised): Prever as próximas palavras de uma frase. Exemplos: usado em smartphones para sugerir palavras enquanto você digita. Também é usado para “representation learning”.
- Question Answering (supervised): Responder perguntas feitas em linguagem natural. Exemplo: uma das funcionalidades de assistentes como Alexa e Siri; possível funcionalidade de chatbots.
- Structure from Text (supervised): Extrair informações estruturadas de textos corridos, escritos sem um padrão. Exemplo: analisar relatórios de vendas escritos em texto corrido por diferentes vendedores e fazer uma tabela padronizada que pode ser facilmente filtrada e analisada.
Variações das formas de aprendizado de máquina básicas
Tendo conhecimento das formas básicas de aprendizado e dos problemas que podem resolver, é possível entender algumas variações comuns.
Active Learning:
Apenas pequena parte dos dados são anotados, e então é feito o treinamento e a inferência nos dados não anotados. Em uma segunda etapa, mais dados são anotados manualmente, mas focando nos casos em que o modelo tem menor certeza sobre a decisão. O processo é repetido em várias iterações.
Semi-Supervised Learning:
Técnicas para treinar modelo com uma mistura de dados anotados manualmente e dados não anotados. Usado quando não é viável anotar todos os dados manualmente para realizar “Supervised Learning”.
Weakly-Supervised Learning:
Técnicas de ML que lidam com dados anotados de maneira imprecisa/inconsistente ou sem detalhes, podem incluir também dados não anotados.
Self-Supervised Learning:
Técnicas para treinar modelo com dados anotados automaticamente. “Contrastive Learning” é um exemplo de Self-Supervised learning, em que dados são alterados parcialmente de modo automático e é treinado um modelo para identificar quais dados alterados são próximos dos dados originais. Geralmente, é usado para “Representation Learning”.
Representation Learning:
Técnicas que procuram construir representações dos dados que facilitem transferência de conhecimento em uma segunda etapa (ie: procuram facilitar “transfer learning”).
Metric/Similarity Learning:
Técnicas para descobrir parâmetros/funções para cálculo de métrica de distância/similaridade, a fim de facilitar uma segunda etapa (ex: facilitar agrupamento de elementos similares).
Model Based Reinforcement Learning:
Subdivisão de técnicas de “Reinforcement Learning”. Se refere às técnicas que prevêem estados futuros para tomada de decisão (ie: modela ambiente/interações). Se a técnica não faz a modelagem, é chamada de “Model-Free Reinforcement Learning”.
Formas adicionais de aprendizado de máquina
As técnicas abaixo são utilizadas em conjunto com alguma das formas básicas ou variações. É possível fazer “Transfer Learning” de uma técnica de “Supervised Learning”, por exemplo.
Transfer Learning:
Técnicas para adaptar um modelo já treinado para um novo domínio. Geralmente, se usa um domínio inicial bastante abrangente, facilitando o treinamento para o novo domínio mais específico. Exemplo: adaptar um modelo que reconhece se uma foto possui diversos tipos de objetos para reconhecer apenas a presença de pessoas.
Multi-task Learning:
Técnicas para criar modelos que conseguem resolver mais de uma tarefa ao mesmo tempo.
Few-Shot Learning:
Técnicas para criar modelos que podem ser treinados com poucos dados. Tem sobreposição com outros conceitos. Pode ter foco em gerar dados (ex: criação de dados sintéticos com técnicas como GANs), propor novas arquiteturas de modelos, ou sugerir modificações na forma de otimização.
Meta-Learning:
Técnicas que usam metadados sobre processo de treinamento para aprender parâmetros ou arquiteturas que deixem treinamento mais fácil e/ou rápido de convergir em uma boa solução (ie: aprender como aprender de forma melhor)
Continuous Learning:
Técnicas para continuar aprendizado, enquanto se faz inferência em novos dados.
Knowledge Distillation:
Técnica para treinar novos modelos menores e mais eficientes, baseados nos resultados de um modelo maior, mas menos eficiente.
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