Detecção Misticismo Quântico na Ciência de Dados

Aprendizado de Máquina e suas aplicações

Muito se fala hoje em dia sobre a evolução do computador, sobre suas capacidades e seus limites, tanto sobre o contraste com as características humanas de adaptação e inteligência, quanto sobre o que será possível em próximas etapas da evolução e do crescimento das áreas de estudo relacionadas à Inteligência Artificial, como o processamento de linguagem natural e a linguística computacional, o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo com redes neurais artificiais, a ciência de dados com o Big Data, e a robótica e automação com controle.

No contexto atual de desenvolvimento das cidades, a interface computacional está cada vez mais integrada com o cotidiano, sendo desde o celular de uso pessoal, o computador do trabalho, o caixa automatizado do supermercado, e diversas coisas mais que influenciam e validam a necessidade de estudos de novas tecnologias, e novas abordagens para a facilitação do dia-a-dia.

A área de estudo em questão, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina se aplica no contexto de otimização de processos, ou de categorizações para os mais diversos fins. Com essas duas funcionalidades, se faz possível a implementação em vários tipos de aplicação, como por exemplo na resolução de quebra-cabeças, visão computacional, filtros de e-mail, análise estatística não-linear, reconhecimento facial e emocional, controle ótimo e tomada de decisão de robôs.

O Aprendizado de Máquina é um conjunto de teorias e técnicas que dizem a respeito do aprendizado do computador, podem seguir ou não teorias biológicas do aprendizado humano, e dentro deste indo desde abordagens abstratas como teorias comportamentais de behaviorismo, quando se trata do aprendizado de máquina por reforço, até questões mais sistêmicas como o aprendizado cerebral por redes de neurônios, em paralelo ao aprendizado profundo por redes neurais artificiais. Os métodos computacionais podem utilizar também de “meta-heurísticas”, modelando os comportamentos ou as características vindas da natureza para a facilitação, ou implementação do aprendizado, que é o caso da computação evolutiva e a conexionista que usam conceitos de colmeias ou de evolução biológica para otimização e seleção de características.

A princípio, pode-se dividir os campos do aprendizado de máquina em três maiores, o aprendizado supervisionado, o aprendizado não-supervisionado e o aprendizado por reforço. Todos apresentam conceitos de aprendizado, mas diferem entre si de acordo com as suas características, aplicações e requisitos necessários para a implementação. Existem também suas intercessões, e o uso conjunto, dependendo somente do propósito, como é o caso do aprendizado semi-supervisionado, que mistura o supervisionado com o não-supervisionado, e o caso de uso de aprendizados por reforço com informações tratadas por aprendizado supervisionado.

Resumidamente, o aprendizado não-supervisionado trata de dados tentando extrair informações de padronização e categorizações, de itens fora do padrão, e de otimização e teste de otimização, e a descrição estatística não-linear. Seu diferencial está na não necessidade de uma rotina e um banco voltado para o treinamento dos algoritmos, sendo implementado somente os dados de teste, já para a extração dos resultados desejados.

O aprendizado supervisionado possui teoricamente as mesmas possibilidades, como a classificação e reconhecimento de padrões e a otimização buscando a estatística não-linear, e a diferença quanto ao não-supervisionado é a existência de um “banco de prova”, em que dados de treinamento são apresentados aos algoritmos para o estabelecimento automatizado dos parâmetros necessários para os fins.

O aprendizado por reforço se diferencia dos outros dois descritos anteriormente por ter meios de otimização e classificação com metodologias que abordam outros mecanismos teóricos, como por exemplo o uso de recompensas e punições para “incentivar” o fluxo do algoritmo para o fim desejado. Neste tipo de aprendizado não são utilizados dados para treinar o algoritmo, este aprende de acordo com interações e avaliações de performance mediante o problema ou necessidade estabelecida.

É importante ressaltar que, mesmo os algoritmos possuindo amplas teorias que permitam aplicações nos mais diversos problemas e situações, é muito difícil encontrar algoritmos prontos para problemas específicos, já que estes dependem de uma modelagem de acordo com o tipo de aprendizado desejado, e de acordo com as informações disponíveis. A boa notícia é que um mesmo problema pode ser resolvido de maneiras diferentes utilizando o mesmo tipo de aprendizado, ou então da mesma forma utilizando tipos de aprendizado diferentes. Este é um campo muito amplo e em crescente desenvolvimento, que permite ao usuário a maleabilidade de uso e a experimentação, seja mixando tipos de aprendizado, seja tentando resolver problemas antigos, problemas novos, seja testando a modelagem de novos tipos.

Agora indo um pouco mais a fundo na questão dos algoritmos, existem alguns bastante utilizados, como as redes neurais artificiais, as clusterizações e os aprendizado por reforço baseados em políticas.

As redes neurais artificiais, como o próprio nome cita, é o algoritmo que utiliza das conceituações biológicas das redes neurais do sistema nervoso animal, e se baseia na ideia conexionista e de como os neurônios se comunicam e armazenam as informações em forma de rede. O algoritmo é bastante versátil pois, assim como no sistema nervoso, a quantidade de dados de entrada e de dados de saída não é limitado, podendo um sistema ser desde bem simples, com 2 ou 3 neurônios artificiais, até bem complexo, com alta quantidade de neurônios artificiais, tendo como limite a capacidade de processamento do computador que executa o código. Possui uma abordagem de aprendizado supervisionado pois a aplicação necessita de rotinas de treinamento prévio antes da utilização, para a definição dos “pesos sinápticos”, que definem como os neurônios se comunicam, baseados na relevância que cada dado de entrada tem para as saídas pré estabelecidas. Esta abordagem depende geralmente de outros conhecimentos além de como funcionam os neurônios, necessitando para os cálculos a noção de álgebra linear, para o manuseio de grandes vetores, cálculo diferencial, para o processamento dos erros e da importância de cada dado, e de estatística, para o pós processamento e rotulagem e decisão de precisão da aplicação.

O método de clusterização, do aprendizado não supervisionado, está baseado na ideia de que é possível agrupar dados de acordo com suas características. Normalmente este tipo de metodologia usa ferramentas matemáticas, como a localização cartesiana, a conceituação de centróides, o posicionamento de valores referentes às características e categorização por referências de médias, de atributos matemáticos semelhantes ou de tendências e proximidades de limites estabelecidos pelo próprio algoritmo.

O aprendizado por reforço baseado em políticas é um modelo de algoritmos que busca as melhores ações (políticas) a se tomar, dado um estado em que o agente se encontra. Esse algoritmo depende de interações com o ambiente, e deve ser modelado pensando nesses requisitos. É diferente da abordagem dos outros tipos de aprendizados, pois sua modelagem se dá com a aplicação de condições de contorno para um agente, simulando a vivência real de uma rotina de testes em um ambiente de um ser “inteligente”.

Toda essa abordagem sobre o que é o aprendizado de máquina é ampla e promissora, sendo foco de estudos para as áreas já citadas e para outras como os de processadores gráficos e “FPGAs”, bem como a aplicação nesses contextos, em indústrias 4.0, na internet-das-coisas (IoT), e na humanização, mesmo que a pequenos passos, dos sistemas artificiais.

Finalizando com uma questão não menos importante que as outras, a ascensão da abordagem gráfica de sistemas (Linguagens G), com as arquiteturas robustas e capacidades de processamento, paralelismo e modularização que permitem ao desenvolvedor focar no objetivo da aplicação e evitar preocupações inerentes à sintaxe da linguagem. O LabVIEW, linguagem de programação gráfica da National Instruments, possui nativamente já ferramentas específicas para o assunto, como o manuseio de vetores e matrizes por álgebra linear, o processamento estatístico, as funções de reconhecimento de padrões e de visão de máquina, por exemplo. Tudo isso, juntando o poder da linguagem com integração com hardwares de aquisição de dados, controle e monitoramento, e teste automatizado, expande as portas possíveis para a aplicação da inteligência artificial, tornando o futuro algo bem interessante de se presenciar.

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