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

A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia poderosa, excelente na análise de diferentes tipos de dados e na aprendizagem com eles ao longo do tempo. Por exemplo, a visão computacional, um ramo da IA, concentra-se na compreensão de dados visuais. Outra área importante é a aprendizagem automática (ML), que, juntamente com a mineração de dados, desempenha um papel fundamental na melhoria dos modelos de visão computacional. A mineração de dados consiste em encontrar padrões úteis em grandes conjuntos de dados, enquanto a aprendizagem automática utiliza esses padrões para treinar modelos de IA para realizar tarefas sem precisar de instruções detalhadas.

Estas tecnologias estão a tornar-se mais comuns em indústrias como veículos autónomos, finanças e manufatura porque cresceram muito nos últimos anos. Neste artigo, vamos analisar o que são a mineração de dados e a aprendizagem automática, como são utilizadas na visão computacional e como trabalham juntas para impulsionar o progresso em áreas como os cuidados de saúde. Vamos começar!

Link to this sectionO que é a aprendizagem automática?#

A aprendizagem automática torna possível que as máquinas aprendam de 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 previsões cada vez mais precisas.

O processo funciona usando algoritmos para fazer previsões ou classificações com base em dados de entrada. O algoritmo primeiro identifica padrões e faz uma suposição ou inferência informada inicial. Para medir a precisão, uma função de erro compara a saída do modelo com exemplos conhecidos, e o sistema ajusta então os seus parâmetros para minimizar quaisquer erros. Este ciclo de avaliação e ajuste continua automaticamente até que o modelo atinja o nível desejado de desempenho.

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:

• Aprendizagem supervisionada: Os algoritmos aprendem a partir de dados rotulados para prever resultados para novas entradas. Os sistemas de filtragem de spam em serviços de e-mail usam a aprendizagem supervisionada.

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

• Aprendizagem semissupervisionada: 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 caros.

• Aprendizagem por reforço: Aqui, o algoritmo aprende interagindo com o seu ambiente e recebendo recompensas ou penalizações com base nas suas ações. Continua a melhorar ao tentar maximizar as recompensas e é comumente usado em áreas como robótica, jogos e veículos autónomos.

Fig 1. Tipos de aprendizagem automática.

Link to this sectionO 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 recolher dados de diferentes fontes, como bases de dados ou folhas de cálculo, e organizá-los num formato estruturado. Depois, os dados são limpos para remover quaisquer erros, inconsistências ou detalhes em falta, para garantir que estão precisos. Uma vez que os dados estejam prontos, algoritmos avançados e métodos estatísticos são usados 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 informações significativas dos dados. As descobertas são então interpretadas e apresentadas de forma a torná-las compreensíveis e acionáveis, transformando dados brutos em informações valiosas que podem ajudar-te a tomar decisões informadas.

Fig 2. Os passos envolvidos na mineração de dados.

Link to this sectionCompreender as aplicações da aprendizagem automática e da mineração de dados#

Existem muitas aplicações numa série de indústrias onde a aprendizagem automática e a mineração de dados podem fazer uma grande diferença. Para compreender o impacto destas tecnologias, vamos usar o setor retalhista como exemplo.

A aprendizagem automática pode ser particularmente útil para retalhistas que dependem de vendas online. Grandes empresas como o eBay e a Amazon estão a usar ferramentas integradas de aprendizagem automática em todos os seus ciclos de vendas. Uma das principais formas que as empresas de retalho usam é para a correspondência de produtos. Envolve identificar e ligar itens idênticos em diferentes catálogos, o que é útil para comparações de preços, criação de páginas de produtos consolidadas e identificação de lacunas de produtos. Embora a correspondência manual funcione para pequenos catálogos, a ML torna possível gerir catálogos muito maiores de forma eficiente. Também facilita diferentes tipos de correspondências de produtos, como correspondências exatas, quase exatas, correspondências de imagem, de atributos, de categoria e de domínio cruzado.

Fig 3. Tipos de correspondências de produtos.

Uma aplicação interessante da mineração de dados no retalho é a compreensão do comportamento do cliente, particularmente 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 retalhistas podem usar 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.

Link to this sectionA ligação entre ML, mineração de dados e visão computacional#

A visão computacional é, na verdade, um subconjunto da aprendizagem automática que se concentra em ensinar computadores a interpretar dados visuais de imagens e vídeos. Entretanto, a mineração de dados pode apoiar aplicações de visão computacional ao analisar vastas quantidades de dados brutos para identificar as imagens mais relevantes para o treino de modelos. Isto é fundamental porque ajuda a garantir que o modelo aprenda 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 modelos de visão computacional a trabalhar de forma mais eficiente e precisa, melhorando tarefas como deteção de objetos, classificação de imagens e segmentação de instâncias.

Link to this sectionExplorar 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.

A aprendizagem automática, a mineração de dados e a visão computacional estão a impulsionar grandes avanços nos cuidados de saúde. Instituições médicas como a Johns Hopkins Medicine nos EUA estão a usar estas tecnologias para analisar imagens médicas e detetar doenças e anomalias como tumores precocemente. Modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLOv8 podem ser usados para analisar as imagens e identificar quaisquer anomalias, enquanto a aprendizagem automática pode encontrar padrões nos registos dos pacientes que possam indicar potenciais problemas de saúde. A mineração de dados pode então intervir para pesquisar através de vastas quantidades de dados relacionados para ajudar a encontrar tratamentos eficazes ou possíveis curas. Ao combinar estas tecnologias, os profissionais de saúde podem diagnosticar condições com maior precisão e desenvolver melhores planos de tratamento, melhorando, em última análise, os resultados dos pacientes.

Fig 5. Usando o YOLOv8 para detetar tumores.

Link to this sectionDesafios e direções futuras#

Embora as aplicações que usam visão computacional, mineração de dados e aprendizagem automática ofereçam vários benefícios, há algumas limitações a considerar. Estas inovações precisam frequentemente de vastas quantidades de dados para um bom desempenho, e a privacidade de dados pode ser uma preocupação. Por exemplo, os sistemas de visão computacional em lojas de retalho podem recolher e processar dados dos consumidores, sendo importante que os consumidores sejam informados de que os seus dados estão a ser recolhidos.

Para além das questões de privacidade de dados, a complexidade dos modelos de visão computacional é outro problema. Pode ser difícil entender como estes modelos chegam a uma determinada saída ao tentar tomar decisões informadas. Apesar destes desafios, existem cada vez mais medidas a ser implementadas que estão a tornar as soluções de IA mais responsáveis e fluidas. Por exemplo, técnicas como a aprendizagem federada estão a tornar-se mais populares porque permitem o desenvolvimento de IA enquanto garantem a proteção da privacidade.

A aprendizagem federada é um método que ajuda os modelos a aprender a partir de dados enquanto mantém os dados no seu local original. Em vez de reunir todos os dados numa base de dados central, o modelo é treinado diretamente em dispositivos individuais ou servidores que contêm os dados. Estes dispositivos enviam então de volta apenas as atualizações do modelo em vez dos dados reais. As atualizações do modelo são então tidas em conta para melhorar o modelo geral.

Link to this sectionPrincipais 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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