Tipos de técnicas de aprendizagem da IA utilizadas na visão computacional

Visão geral da aprendizagem automática na visão computacional

A visão computacional baseia-se na aprendizagem automática, especialmente em técnicas como a aprendizagem profunda e as redes neuronais, para interpretar e analisar informações visuais. Estes métodos permitem que os computadores realizem tarefas de visão por computador, como a deteção de objectos em imagens, a classificação de imagens por categoria e o reconhecimento de rostos. A aprendizagem automática é também essencial para aplicações de visão por computador em tempo real, como o controlo de qualidade no fabrico e a imagiologia médica nos cuidados de saúde. Nestes casos, as redes neuronais ajudam os computadores a interpretar dados visuais complexos, como a análise de exames cerebrais para detetar tumores. 

De facto, muitos modelos avançados de visão por computador, como o Ultralytics YOLO11, são construídos com base em redes neuronais. 

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Existem vários tipos de métodos de aprendizagem na aprendizagem automática, como a aprendizagem supervisionada, a aprendizagem não supervisionada, a aprendizagem por transferência e a aprendizagem por reforço, que estão a alargar os limites do que é possível na visão computacional. Nas secções seguintes, exploraremos cada um destes tipos para compreender o seu contributo para a visão computacional.

Explorar a aprendizagem supervisionada

A aprendizagem supervisionada é o tipo de aprendizagem automática mais comummente utilizado. Na aprendizagem supervisionada, os modelos são treinados utilizando dados etiquetados. Cada entrada é identificada com a saída correta, o que ajuda o modelo a aprender. À semelhança de um aluno que aprende com um professor, estes dados marcados actuam como um guia ou supervisor.

Durante o treino, o modelo recebe dados de entrada (a informação que precisa de processar) e dados de saída (as respostas corretas). Esta configuração ajuda o modelo a aprender a ligação entre as entradas e as saídas. O principal objetivo da aprendizagem supervisionada é que o modelo descubra uma regra ou padrão que ligue com precisão cada entrada à saída correta. Com este mapeamento, o modelo pode fazer previsões exactas quando encontra novos dados. Por exemplo, o reconhecimento facial na visão por computador baseia-se na aprendizagem supervisionada para identificar rostos com base nestes padrões aprendidos.

Uma utilização comum é o desbloqueio do smartphone através do reconhecimento facial. O modelo é treinado com imagens marcadas do seu rosto para que, quando for desbloquear o telemóvel, compare a imagem real com o que aprendeu. Se detetar uma correspondência, o telemóvel é desbloqueado.

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Como é que a aprendizagem não supervisionada funciona na IA?

A aprendizagem não supervisionada é um tipo de aprendizagem automática que utiliza dados não rotulados - o modelo não recebe qualquer orientação ou respostas corretas durante a formação. Em vez disso, aprende a descobrir padrões e ideias por si próprio. 

A aprendizagem não supervisionada identifica padrões utilizando três métodos principais: 

• Agrupamento: Agrupa pontos de dados semelhantes. É útil para tarefas como a segmentação de clientes, em que clientes semelhantes podem ser agrupados com base nos seus comportamentos ou atributos.
• Associação: É utilizada para identificar relações entre itens, ajudando a descobrir ligações nos dados (por exemplo, encontrar produtos frequentemente comprados em conjunto na análise de cabazes de compras).
• Redução da dimensionalidade: Simplifica os conjuntos de dados através da remoção de caraterísticas redundantes, o que ajuda na visualização e no processamento. 

Uma aplicação fundamental da aprendizagem não supervisionada é a compressão de imagens, em que técnicas como o agrupamento k-means reduzem o tamanho da imagem sem afetar a qualidade visual. Os pixels são agrupados em clusters e cada cluster é representado por uma cor média, resultando numa imagem com menos cores e um tamanho de ficheiro mais pequeno.

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No entanto, a aprendizagem não supervisionada tem algumas limitações. Sem respostas predefinidas, pode ter dificuldades com a exatidão e a avaliação do desempenho. Muitas vezes, exige um esforço manual para interpretar os resultados e rotular os grupos, e é sensível a questões como valores em falta e ruído, que podem afetar a qualidade dos resultados.

Aprendizagem por reforço explicada

Ao contrário da aprendizagem supervisionada e não supervisionada, a aprendizagem por reforço não se baseia em dados de treino. Em vez disso, utiliza agentes de redes neuronais para interagir com um ambiente e atingir um objetivo específico. 

O processo envolve três componentes principais:

• Agente: O aprendiz ou tomador de decisões.
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• Ambiente: Tudo com que o agente interage, que pode ser real ou virtual.
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• Sinal de recompensa: Um valor numérico atribuído após cada ação, que orienta o agente para o objetivo.

À medida que o agente realiza acções, afecta o ambiente, que responde com feedback. O feedback ajuda o agente a avaliar as suas escolhas e a ajustar o seu comportamento. O sinal de recompensa ajuda o agente a compreender quais as acções que o aproximam do seu objetivo.

A aprendizagem por reforço é fundamental para casos de utilização como a condução autónoma e a robótica. Na condução autónoma, tarefas como os controlos do veículo, a deteção e a prevenção de objectos aprendem com base no feedback. Os modelos são treinados utilizando agentes de redes neuronais para detetar peões ou outros objectos e tomar as medidas adequadas para evitar colisões. Do mesmo modo, na robótica, a aprendizagem por reforço permite tarefas como a manipulação de objectos e o controlo de movimentos.

Um excelente exemplo de aprendizagem por reforço em ação é um projeto da OpenAI, em que os investigadores treinaram agentes de IA para jogar o popular jogo de vídeo multijogador Dota 2. Utilizando redes neuronais, estes agentes processaram enormes quantidades de informação do ambiente do jogo para tomar decisões rápidas e estratégicas. Através de feedback contínuo, os agentes aprenderam e melhoraram ao longo do tempo, acabando por atingir um nível de competência suficientemente elevado para derrotar alguns dos melhores jogadores do jogo. 

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Compreender os conceitos básicos da aprendizagem por transferência

A aprendizagem por transferência é diferente de outros tipos de aprendizagem. Em vez de treinar um modelo de raiz, utiliza um modelo pré-treinado num grande conjunto de dados e afina-o para uma tarefa nova, mas relacionada. Os conhecimentos adquiridos durante a formação inicial são utilizados para melhorar o desempenho da nova tarefa. A aprendizagem por transferência reduz o tempo necessário para treinar para uma nova tarefa, dependendo da sua complexidade. Funciona mantendo as camadas iniciais do modelo que captam as caraterísticas gerais e substituindo as camadas finais pelas da nova tarefa específica. 

A transferência de estilos artísticos é uma aplicação interessante da aprendizagem por transferência na visão por computador. Esta técnica permite que um modelo transforme uma imagem para corresponder ao estilo de diferentes obras de arte. Para o conseguir, uma rede neural é primeiro treinada num grande conjunto de dados de imagens emparelhadas com os seus estilos artísticos. Através deste processo, o modelo aprende a identificar caraterísticas gerais da imagem e padrões de estilo.

Uma vez treinado, o modelo pode ser ajustado para aplicar o estilo de uma pintura específica a uma nova imagem. A rede adapta-se à nova imagem, preservando as caraterísticas de estilo aprendidas, o que lhe permite criar um resultado único que combina o conteúdo original com o estilo artístico selecionado. Por exemplo, pode tirar uma fotografia de uma cadeia de montanhas e aplicar o estilo de O Grito de Edvard Munch, resultando numa imagem que capta a cena, mas com o estilo arrojado e expressivo da pintura.

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Um olhar sobre as diferenças entre os tipos de aprendizagem automática

Agora que já abordámos os principais tipos de aprendizagem automática, vamos analisar cada um deles mais detalhadamente para o ajudar a compreender qual é o mais adequado para diferentes aplicações.

• Aprendizagem supervisionada: Este tipo é altamente preciso quando se trabalha com dados rotulados, mas requer uma grande quantidade de dados e pode ser sensível ao ruído.
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• Aprendizagem não supervisionada: É útil para explorar dados não rotulados para encontrar padrões ocultos, embora os resultados possam ser menos precisos e mais difíceis de interpretar.
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• Aprendizagem por reforço: Treina os agentes para tomarem decisões passo a passo em ambientes complexos, mas requer frequentemente um poder de computação significativo.
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• Aprendizagem por transferência: Esta abordagem utiliza modelos pré-treinados para acelerar a formação e melhorar o desempenho em novas tarefas, especialmente quando os dados são limitados.

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A escolha do tipo certo de aprendizagem automática depende de vários factores. A aprendizagem supervisionada funciona bem se tiver dados rotulados em abundância e uma tarefa clara. A aprendizagem não supervisionada é útil para a exploração de dados ou quando os exemplos identificados são escassos. A aprendizagem por reforço é ideal para tarefas complexas que requerem uma tomada de decisão passo a passo, enquanto a aprendizagem por transferência é óptima quando os dados são limitados ou os recursos são restritos. Ao considerar estes factores, pode selecionar a abordagem mais adequada para o seu projeto de visão computacional.

Concluir

As técnicas de aprendizagem automática podem dar resposta a uma variedade de desafios, especialmente em áreas como a visão computacional. Ao compreender os diferentes tipos de aprendizagem, supervisionada, não supervisionada, de reforço e de transferência, pode escolher a melhor abordagem para as suas necessidades.

 A aprendizagem supervisionada é óptima para tarefas que exigem elevada precisão e dados rotulados, enquanto a aprendizagem não supervisionada é ideal para encontrar padrões em dados não rotulados. A aprendizagem por reforço funciona bem em contextos complexos e baseados em decisões, e a aprendizagem por transferência é útil quando se pretende construir modelos pré-treinados com dados limitados. 

Cada método tem pontos fortes e aplicações únicas, desde o reconhecimento facial à robótica e à transferência de estilos artísticos. A escolha do tipo certo pode abrir novas possibilidades em sectores como os cuidados de saúde, a indústria automóvel e o entretenimento.

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