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

A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia poderosa que se destaca na análise de diferentes tipos de dados e na aprendizagem com eles ao longo do tempo. Por exemplo, a computer vision, um ramo da IA, concentra-se na compreensão de dados visuais. Outra área importante é o machine learning (ML), que, juntamente com a mineração de dados, desempenha um papel fundamental na melhoria dos computer vision models. A mineração de dados consiste em encontrar padrões úteis em datasets de grande escala, enquanto o machine learning utiliza esses padrões para treinar modelos de IA para lidar com tarefas sem a necessidade de instruções detalhadas.

Estas tecnologias estão a tornar-se mais comuns em setores como self-driving cars, finance e manufacturing devido ao seu enorme crescimento nos últimos anos. Neste artigo, vamos explicar o que são a mineração de dados e o machine learning, como são utilizados na computer vision e como funcionam em conjunto para impulsionar o progresso em áreas como a healthcare. Vamos começar!

O que é a aprendizagem automática?#

O Machine learning permite que as máquinas aprendam de uma forma semelhante à humana, 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 previsões gradualmente mais precisas.

O processo funciona através da utilização de algoritmos para fazer previsões ou classifications com base em dados de entrada. O algoritmo identifica primeiro os padrões e faz uma educated guess or inference inicial. Para avaliar a precisão, uma função de erro compara o resultado do modelo com exemplos conhecidos, e o sistema ajusta então os seus parameters para minimizar quaisquer erros. Este ciclo de avaliação e ajuste continua automaticamente até que o modelo atinja o nível desejado de performance.

Existem geralmente quatro tipos de aprendizagem automática: aprendizagem supervisionada, não supervisionada, semissupervisionada e por reforço. Vamos dar uma vista de olhos em cada uma delas:

• Supervised learning: Os algoritmos aprendem com dados rotulados para prever resultados para novas entradas. Os sistemas de filtragem de spam em serviços de e-mail utilizam supervised learning.

• Unsupervised learning: Ao contrário do supervised learning, este método funciona com dados que não estão rotulados. O algoritmo identifica padrões ou agrupa dados com base em semelhanças sem qualquer orientação. É frequentemente utilizado para tarefas como a deteção de anomalias.

• Semi-supervised learning: Esta abordagem combina uma pequena quantidade de dados rotulados com um conjunto maior de dados não rotulados. O algoritmo aprende com ambos para melhorar a precisão, tornando-se útil quando os dados rotulados são escassos ou dispendiosos.

• Reinforcement learning: Aqui, o algoritmo aprende interagindo com o seu ambiente e recebendo recompensas ou penalizações com base nas suas ações. Continua a melhorar com o objetivo de maximizar as recompensas e é habitualmente utilizado em áreas como robótica, jogos e self-driving cars.

Fig 1. Tipos de aprendizagem automática.

O que é a mineração de dados?#

A mineração de dados é o processo de explorar e analisar grandes conjuntos de dados para encontrar padrões escondidos, tendências e informações valiosas que não são imediatamente óbvias. Envolve transformar dados brutos em informações úteis, usando uma combinação de técnicas estatísticas, aprendizagem automática e ferramentas de gestão de bases de dados para identificar conexões e padrões dentro dos dados.

O processo começa por gathering data de diferentes fontes, como bases de dados ou folhas de cálculo, e organizá-los num formato estruturado. Em seguida, os data is cleaned para remover quaisquer erros, inconsistências ou detalhes em falta, de modo a garantir a sua exatidão. Uma vez prontos os dados, são utilizados algoritmos avançados e métodos estatísticos para os analisar.

Aqui estão algumas das técnicas mais comuns usadas para analisar os dados:

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

Estas técnicas ajudam a extrair padrões e contributos significativos dos dados. As conclusões são depois interpretadas e apresentadas de uma forma que as torna compreensíveis e acionáveis, turning raw data into valuable insights que te podem ajudar a tomar decisões informadas.

Fig 2. Os passos envolvidos na mineração de dados.

Compreender as aplicações da aprendizagem automática e da mineração de dados#

Existem muitas aplicações numa variedade de setores em que o machine learning e a mineração de dados podem fazer uma enorme diferença. Para compreender o impacto destas tecnologias, vamos usar o retail industry como exemplo.

O machine learning pode ser particularmente útil para retailers que dependem de vendas online. Grandes empresas como o eBay e a Amazon estão a utilizar ferramentas integradas de machine learning em todos os seus ciclos de vendas. Uma das principais formas como as empresas de retalho o utilizam é para a correspondência de produtos. Envolve a identificação e associação de itens idênticos em diferentes catálogos, o que é útil para comparações de preços, criação de páginas de produtos consolidadas e deteção de lacunas de produtos. Embora a correspondência manual funcione para catálogos pequenos, o ML permite processar catálogos muito maiores de forma eficiente. Também facilita diferentes tipos de correspondência de produtos, como correspondências exatas, quase exatas, de imagens, de atributos, de categorias e entre domínios.

Fig 3. Tipos de correspondências de produtos.

Uma aplicação interessante da mineração de dados no retalho é a compreensão do comportamento do cliente, em particular através da segmentação de clientes. Os clientes podem ser agrupados com base em características partilhadas, como demografia, padrões de compra, histórico de compras anteriores, etc. Os retailers podem utilizar estes agrupamentos para criar novas estratégias de marketing para alcançar compradores atuais e futuros.

Falando em comportamento do cliente, outro caso de uso importante da mineração de dados no retalho é a análise de churn, também conhecida como atrito ou perda de clientes. Os retalhistas podem obter informações sobre quais os tipos de clientes que estão a sair, por que estão a sair e como melhorar a retenção. Embora algum nível de churn seja inevitável, identificar padrões através da mineração de dados torna possível que os retalhistas tomem medidas proativas, como oferecer promoções especiais ou cupões, para reduzir a perda de clientes.

Fig 4. Segmentação de clientes.

A ligação entre ML, mineração de dados e visão computacional#

A Computer vision é, na verdade, um subconjunto do machine learning que se centra em ensinar os computadores a interpretar dados visuais a partir de images e videos. Por sua vez, a mineração de dados pode apoiar computer vision applications através da análise de vastas quantidades de dados brutos para identificar as imagens mais relevantes para o model training. Isto é fundamental porque ajuda a garantir que o modelo aprende com os melhores exemplos, reduzindo dados desnecessários e ajudando-o a concentrar-se no que é importante. Como resultado, a mineração de dados ajuda os computer vision models a trabalhar de forma mais eficiente e precisa, melhorando tasks como object detection, image classification e instance segmentation.

Explorar aplicações que usam ML, mineração de dados e visão computacional#

Para entender a sinergia entre ML, mineração de dados e visão computacional, vamos dar uma olhadela a um exemplo de uma aplicação no setor da saúde.

O machine learning, a mineração de dados e a computer vision estão a impulsionar grandes avanços na healthcare. Instituições médicas como a Johns Hopkins Medicine nos EUA estão a utilizar estas tecnologias para analisar medical images e detetar doenças e anomalias como tumors numa fase precoce. Modelos de computer vision como o Ultralytics YOLOv8 podem ser utilizados para analisar as imagens para identificar quaisquer anomalias, enquanto o machine learning pode encontrar padrões em registos de pacientes que possam indicar potenciais problemas de health. A mineração de dados pode então intervir para pesquisar em vastas quantidades de dados relacionados para ajudar a find effective treatments or possible cures. Ao combinar estas tecnologias, os healthcare professionals podem diagnosticar condições com maior precisão e desenvolver melhores planos de tratamento, melhorando em última análise os patient outcomes.

Fig 5. Utilização do YOLOv8 para detetar tumores.

Desafios e direções futuras#

Apesar de as applications that use computer vision, a mineração de dados e o machine learning oferecerem vários benefícios, existem algumas limitações a considerar. Estas inovações necessitam frequentemente de vastas quantidades de dados para terem um bom desempenho, e a data privacy pode ser uma preocupação. Por exemplo, os sistemas de computer vision em lojas de retalho podem recolher e processar dados dos consumidores, sendo importante que estes sejam informados de que os seus dados estão a ser recolhidos.

Para além das questões de data privacy, a complexidade dos modelos de computer vision é outro problema. Pode ser difícil compreender como estes modelos chegam a um determinado resultado ao tentar tomar decisões informadas. Apesar destes desafios, estão a ser implementadas cada vez mais medidas que tornam as AI solutions more responsible e fluidas. Por exemplo, técnicas como o federated learning estão a tornar-se mais populares porque permitem o desenvolvimento de IA enquanto garantem a proteção da privacidade.

O federated learning é um método que ajuda os modelos a aprenderem com os dados mantendo os dados na sua localização original. Em vez de recolher todos os dados numa base de dados central, o model is trained diretamente em dispositivos individuais ou servidores que contêm os dados. Esses dispositivos enviam então apenas as atualizações do modelo em vez dos dados reais. As atualizações do modelo são subsequentemente tidas em conta para melhorar o modelo global.

Principais pontos#

Tanto a aprendizagem automática como a mineração de dados desempenham um papel muito importante na visão computacional. Ajudam a analisar grandes quantidades de dados visuais, revelam informações importantes e melhoram vários campos como a saúde, compras online e veículos autónomos. Embora existam desafios, como proteger a privacidade e entender modelos complexos, novos métodos como a aprendizagem federada estão a ajudar a resolver estas questões. À medida que estas tecnologias continuam a avançar, provavelmente levarão a uma melhor tomada de decisão e a mais inovações em muitas áreas, tornando as nossas vidas mais eficientes e conectadas.

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