Aprendizagem automática (ML)

A aprendizagem automática (ML) é um subcampo da inteligência artificial (IA) que se centra em permitir que os computadores aprendam com os dados sem serem explicitamente programados. Envolve o desenvolvimento de algoritmos que podem melhorar automaticamente o seu desempenho numa tarefa específica através da experiência. Estes algoritmos identificam padrões, fazem previsões e adaptam o seu comportamento com base nos dados a que estão expostos. Esta capacidade é crucial para resolver problemas complexos que são difíceis ou impraticáveis de resolver com métodos de programação tradicionais.

Conceitos fundamentais da aprendizagem automática

Os algoritmos de aprendizagem automática são concebidos para aprender com os dados, que são normalmente divididos em dados de treino, dados de validação e dados de teste. Os dados de treino são utilizados para treinar o modelo, os dados de validação ajudam a afinar os hiperparâmetros do modelo e os dados de teste avaliam o desempenho do modelo em dados não vistos.

Existem vários tipos de paradigmas de aprendizagem no âmbito da aprendizagem automática:

• Aprendizagem supervisionada: O algoritmo aprende a partir de dados rotulados, em que cada ponto de dados está associado a uma saída ou rótulo conhecido.
• Aprendizagem não supervisionada: O algoritmo aprende a partir de dados não rotulados, identificando padrões e estruturas sem qualquer saída predefinida.
• Aprendizagem por reforço: O algoritmo aprende por tentativa e erro, recebendo feedback sob a forma de recompensas ou penalizações com base nas suas acções.
• Aprendizagem semi-supervisionada: Combina elementos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada, utilizando uma pequena quantidade de dados rotulados com uma grande quantidade de dados não rotulados para melhorar a precisão da aprendizagem.

Principais diferenças em relação a termos relacionados

Embora a aprendizagem automática esteja intimamente relacionada com outros domínios da IA, tem caraterísticas distintas. Ao contrário da aprendizagem profunda (DL), que é um subconjunto da aprendizagem automática centrado em redes neuronais (NN) com várias camadas, a aprendizagem automática abrange uma gama mais vasta de algoritmos e técnicas. A visão computacional (CV) e o processamento de linguagem natural (PNL) são aplicações específicas da aprendizagem automática que se centram no processamento e compreensão de dados visuais e textuais, respetivamente.

Aplicações do mundo real da aprendizagem automática

A aprendizagem automática revolucionou vários sectores ao permitir a automatização e a tomada de decisões baseadas em dados. Eis dois exemplos concretos:

1. Cuidados de saúde: Nos cuidados de saúde, os algoritmos de aprendizagem automática são utilizados para analisar imagens médicas, como radiografias e ressonâncias magnéticas, para detetar anomalias e ajudar no diagnóstico de doenças como o cancro. Por exemplo, um modelo de aprendizagem automática pode ser treinado em milhares de imagens médicas para identificar padrões indicativos de tumores, ajudando os médicos a fazer diagnósticos mais precisos e atempados.
2. Agricultura: A aprendizagem automática desempenha um papel crucial na agricultura de precisão, optimizando o rendimento das culturas e a gestão de recursos. Por exemplo, os algoritmos podem analisar dados de várias fontes, como imagens de satélite, padrões climáticos e sensores de solo, para prever as melhores alturas para plantar, regar e colher. Isto não só aumenta a produtividade como também promove práticas agrícolas sustentáveis. Sabe mais sobre a IA na agricultura.

Ferramentas e tecnologias de aprendizagem automática

Várias ferramentas e estruturas facilitam o desenvolvimento e a implementação de modelos de aprendizagem automática. PyTorch e TensorFlow são duas estruturas populares de aprendizagem profunda que fornecem a infraestrutura necessária para construir e treinar redes neurais. Além disso, bibliotecas como a OpenCV oferecem uma vasta gama de funcionalidades para tarefas de visão computacional. Podes explorar estas e outras ferramentas no blogueUltralytics .

Para os interessados numa abordagem mais fácil de utilizar, plataformas como o Ultralytics HUB oferecem soluções sem código para a formação e implementação de modelos de aprendizagem automática, incluindo os modelos de ponta Ultralytics YOLO . Isto facilita a utilização do poder da aprendizagem automática por indivíduos e empresas sem grandes conhecimentos de programação.