O papel da aprendizagem automática e da extração de dados na visão computacional

A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia poderosa que é óptima a analisar diferentes tipos de dados e a aprender com eles ao longo do tempo. Por exemplo, a visão computacional, um ramo da IA, centra-se na compreensão de dados visuais. Outra área importante é a aprendizagem automática (ML), que, juntamente com a extração de dados, desempenha um papel importante na melhoria dos modelos de visão computacional. A extração de dados consiste em encontrar padrões úteis em grandes conjuntos de dados, enquanto a aprendizagem automática utiliza esses padrões para formar modelos de IA capazes de realizar tarefas sem necessitar de instruções pormenorizadas.

Estas tecnologias estão a tornar-se mais comuns em indústrias como a dos carros autónomos, finanças e fabrico, porque cresceram muito nos últimos anos. Neste artigo, vamos explicar o que é a prospeção de dados e a aprendizagem automática, como são utilizadas na visão computacional e como funcionam em conjunto para impulsionar o progresso em áreas como os cuidados de saúde. Vamos começar!

O que é a aprendizagem automática?

A aprendizagem automática permite que as máquinas aprendam de uma forma semelhante à dos humanos, utilizando dados e algoritmos para identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de orientação humana. À medida que estes sistemas são expostos a dados ao longo do tempo, fazem gradualmente previsões mais exactas.

O processo funciona através da utilização de algoritmos para efetuar previsões ou classificações com base em dados de entrada. O algoritmo começa por identificar padrões e faz uma estimativa ou inferência inicial. Para avaliar a exatidão, uma função de erro compara o resultado do modelo com exemplos conhecidos e o sistema ajusta os seus parâmetros para minimizar quaisquer erros. Este ciclo de avaliação e ajuste continua automaticamente até o modelo atingir o nível de desempenho desejado.

Existem geralmente quatro tipos de aprendizagem automática: supervisionada, não supervisionada, semi-supervisionada e aprendizagem por reforço. Vamos dar uma vista de olhos a cada um deles:

• Aprendizagem supervisionada: Os algoritmos aprendem com dados rotulados para prever resultados para novas entradas. Os sistemas de filtragem de spam nos serviços de correio eletrónico utilizam a aprendizagem supervisionada.

• Aprendizagem não supervisionada: Ao contrário da aprendizagem supervisionada, este método funciona com dados que não estão etiquetados. O algoritmo identifica padrões ou agrupa dados com base em semelhanças sem qualquer orientação. É frequentemente utilizado para tarefas como a deteção de anomalias. 

• Aprendizagem semi-supervisionada: Esta abordagem combina uma pequena quantidade de dados etiquetados com um conjunto maior de dados não etiquetados. O algoritmo aprende com ambos para melhorar a precisão, o que o torna útil quando os dados etiquetados são escassos ou dispendiosos.

• Aprendizagem por reforço: Aqui, o algoritmo aprende interagindo com o seu ambiente e recebendo recompensas ou penalizações com base nas suas acções. O algoritmo continua a melhorar, procurando maximizar as recompensas, e é normalmente utilizado em áreas como a robótica, os jogos e os automóveis autónomos.

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O que é a extração de dados?

A extração de dados é o processo de exploração e análise de grandes conjuntos de dados para encontrar padrões ocultos, tendências e informações valiosas que não são imediatamente óbvias. Envolve a transformação de dados em bruto em informações úteis, utilizando uma combinação de técnicas estatísticas, aprendizagem automática e ferramentas de gestão de bases de dados para identificar ligações e padrões nos dados.

O processo começa com a recolha de dados de diferentes fontes, como bases de dados ou folhas de cálculo, e a sua organização num formato estruturado. Em seguida, os dados são limpos para remover quaisquer erros, inconsistências ou detalhes em falta para garantir a sua exatidão. Quando os dados estão prontos, são utilizados algoritmos avançados e métodos estatísticos para os analisar.

Eis algumas das técnicas mais comuns utilizadas para analisar os dados:

• Classificação: Agrupamento de dados em categorias predefinidas com base em padrões identificados.
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• Agrupamento: Agrupamento de pontos de dados semelhantes para identificar agrupamentos naturais dentro dos dados.
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• Associação: Identificar relações entre variáveis, como encontrar padrões de itens frequentemente comprados em conjunto.

Estas técnicas ajudam a extrair padrões e conhecimentos significativos dos dados. As conclusões são depois interpretadas e apresentadas de forma a serem compreensíveis e acionáveis, transformando os dados em bruto em informações valiosas que o podem ajudar a tomar decisões informadas.

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Compreender as aplicações da aprendizagem automática e da extração de dados

Existem muitas aplicações numa série de sectores em que a aprendizagem automática e a extração de dados podem fazer uma enorme diferença. Para compreender o impacto destas tecnologias, utilizaremos o sector do retalho como exemplo.

A aprendizagem automática pode ser particularmente útil para os retalhistas que dependem das vendas em linha. Grandes empresas como o eBay e a Amazon estão a utilizar ferramentas integradas de aprendizagem automática em todos os seus ciclos de vendas. Uma das principais formas de utilização pelas empresas retalhistas é a correspondência de produtos. Envolve a identificação e ligação de artigos idênticos em diferentes catálogos, o que é útil para comparações de preços, criação de páginas de produtos consolidadas e deteção de lacunas nos produtos. Embora a correspondência manual funcione para pequenos catálogos, o ML permite tratar eficientemente catálogos muito maiores. Também facilita diferentes tipos de correspondências de produtos, como correspondências exactas, correspondências próximas, correspondências de imagens, correspondências de atributos, correspondências de categorias e correspondências entre domínios.

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Uma aplicação interessante da prospeção de dados no sector do retalho é a compreensão do comportamento dos clientes, nomeadamente através da segmentação de clientes. Os clientes podem ser agrupados com base em caraterísticas comuns, como demografia, padrões de compras, histórico de compras anteriores, etc. Os retalhistas podem utilizar estes agrupamentos para criar novas estratégias de marketing para chegar aos compradores actuais e futuros.

Por falar em comportamento do cliente, outro caso de utilização importante da prospeção de dados no retalho é a análise da rotatividade, também conhecida como desgaste ou perda de clientes. Os retalhistas podem obter informações sobre os tipos de clientes que estão a abandonar a loja, por que razão o fazem e como melhorar a retenção. Embora algum nível de rotatividade seja inevitável, a identificação de padrões através da prospeção de dados permite que os retalhistas tomem medidas proactivas, como oferecer ofertas especiais ou cupões, para reduzir a perda de clientes.

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A ligação entre o ML, a extração de dados e a visão computacional

A visão computacional é, de facto, um subconjunto da aprendizagem automática que se centra em ensinar os computadores a interpretar dados visuais de imagens e vídeos. Entretanto, a extração de dados pode apoiar as aplicações de visão computacional, analisando grandes quantidades de dados em bruto para identificar as imagens mais relevantes para a formação de modelos. Isto é fundamental porque ajuda a garantir que o modelo aprende com os melhores exemplos, reduzindo os dados desnecessários e ajudando-o a concentrar-se no que é importante. Como resultado, a extração de dados ajuda os modelos de visão por computador a trabalhar de forma mais eficiente e precisa, melhorando tarefas como a deteção de objectos, a classificação de imagens e a segmentação de instâncias.

Explorar aplicações que utilizam o ML, a extração de dados e a visão computacional

Para compreender a sinergia do ML, da extração de dados e da visão computacional, vejamos um exemplo de uma aplicação no sector da saúde.

A aprendizagem automática, a extração de dados e a visão por computador estão a impulsionar grandes avanços nos cuidados de saúde. Instituições médicas como a Johns Hopkins Medicine, nos EUA, estão a utilizar estas tecnologias para analisar imagens médicas e detetar doenças e anomalias, como tumores, numa fase inicial. Os modelos de visão por computador, como o Ultralytics YOLOv8, podem ser utilizados para analisar as imagens e identificar quaisquer anomalias, enquanto a aprendizagem automática pode encontrar padrões nos registos dos doentes que possam indicar potenciais problemas de saúde. A extração de dados pode então entrar em ação para procurar em grandes quantidades de dados relacionados para ajudar a encontrar tratamentos eficazes ou possíveis curas. Ao combinar estas tecnologias, os profissionais de saúde podem diagnosticar as doenças com maior exatidão e desenvolver melhores planos de tratamento, melhorando, em última análise, os resultados para os doentes.

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Desafios e direcções futuras

Embora as aplicações que utilizam a visão por computador, a extração de dados e a aprendizagem automática ofereçam vários benefícios, há algumas limitações a considerar. Essas inovações geralmente precisam de grandes quantidades de dados para ter um bom desempenho, e a privacidade dos dados pode ser uma preocupação. Por exemplo, os sistemas de visão por computador em lojas de retalho podem recolher e processar dados de consumidores, e é importante que estes sejam informados de que os seus dados estão a ser recolhidos. 

Para além das questões de privacidade dos dados, a complexidade dos modelos de visão computacional é outro problema. Pode ser difícil compreender como é que estes modelos chegam a um determinado resultado quando se tenta tomar decisões informadas. Apesar destes desafios, estão a ser implementadas cada vez mais medidas que estão a tornar as soluções de IA mais responsáveis e perfeitas. Por exemplo, técnicas como a aprendizagem federada estão a tornar-se mais populares porque permitem o desenvolvimento da IA ao mesmo tempo que garantem a proteção da privacidade. 

A aprendizagem federada é um método que ajuda os modelos a aprender com os dados, mantendo-os na sua localização original. Em vez de reunir todos os dados numa base de dados central, o modelo é treinado diretamente em dispositivos ou servidores individuais que contêm os dados. Estes dispositivos enviam apenas as actualizações do modelo e não os dados reais. As actualizações do modelo são então tidas em conta para melhorar o modelo global.

Principais conclusões

Tanto a aprendizagem automática como a extração de dados desempenham um papel muito importante na visão computacional. Ajudam a analisar grandes quantidades de dados visuais, a descobrir informações importantes e a melhorar vários domínios, como os cuidados de saúde, as compras em linha e os automóveis autónomos. Embora existam desafios, como a proteção da privacidade e a compreensão de modelos complexos, novos métodos como a aprendizagem federada estão a ajudar a resolver estas questões. À medida que estas tecnologias continuam a avançar, é provável que conduzam a uma melhor tomada de decisões e a mais inovações em muitas áreas, tornando as nossas vidas mais eficientes e interligadas.

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