O papel do machine learning e da prospeção de dados na visão computacional

A inteligência artificial (AI) é uma tecnologia poderosa, excelente para analisar diferentes tipos de dados e aprender com eles ao longo do tempo. Por exemplo, a visão computacional, um ramo da AI, centra-se na compreensão de dados visuais. Outra área importante é a aprendizagem automática (ML), que, juntamente com a mineração de dados, desempenha um papel importante 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 AI capazes de executar tarefas sem instruções detalhadas.

Estas tecnologias estão a tornar-se mais comuns em setores como os carros autónomos, as finanças e a indústria transformadora, porque evoluíram muito nos últimos anos. Neste artigo, vamos explicar o que são a mineração de dados e a aprendizagem automática, como são utilizadas na visão computacional e como trabalham 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 seres 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 gradualmente mais precisas.

O processo utiliza algoritmos para fazer previsões ou classificações com base nos dados de entrada. Primeiro, o algoritmo identifica padrões e faz uma estimativa ou inferência fundamentada inicial. Para avaliar a precisão, uma função de erro compara a saída do modelo com exemplos conhecidos e, em seguida, o sistema ajusta os seus parâmetros para minimizar eventuais erros. Este ciclo de avaliação e ajuste continua automaticamente até o modelo atingir o nível de desempenho pretendido.

Existem geralmente quatro tipos de aprendizagem automática: aprendizagem supervisionada, não supervisionada, semissupervisionada e por reforço. Vejamos cada um deles:

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

• Aprendizagem não supervisionada: ao contrário da aprendizagem supervisionada, este método trabalha com dados que não estão rotulados. O algoritmo identifica padrões ou agrupa dados com base em semelhanças, sem qualquer orientação. É frequentemente utilizado em 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, sendo útil quando os dados rotulados são escassos ou dispendiosos.

• Aprendizagem por reforço: neste caso, o algoritmo aprende ao interagir com o seu ambiente e ao receber recompensas ou penalizações com base nas suas ações. Continua a melhorar ao tentar maximizar as recompensas e é habitualmente utilizado em áreas como a robótica, os videojogos e os carros autónomos.

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 ocultos, tendências e informações valiosas que não são imediatamente evidentes. Envolve transformar dados brutos em informações úteis através de 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 por recolher dados de diferentes fontes, como bases de dados ou folhas de cálculo, e organizá-los num formato estruturado. Em seguida, os dados são limpos para remover erros, inconsistências ou detalhes em falta e garantir a sua precisão. 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: agrupar dados em categorias predefinidas com base nos padrões identificados.
• Agrupamento: agrupar pontos de dados semelhantes para identificar agrupamentos naturais nos dados.
• Associação: identificar relações entre variáveis, como encontrar padrões de artigos comprados frequentemente em conjunto.

Estas técnicas ajudam a extrair padrões e informações relevantes dos dados. Em seguida, os resultados são interpretados e apresentados de uma forma compreensível e acionável, transformando dados brutos em informações valiosas que podem ajudar-te a tomar decisões informadas.

Fig. 2. Etapas envolvidas na mineração de dados.

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

Existem muitas aplicações, em vários setores, nas quais a aprendizagem automática e a mineração de dados podem fazer uma enorme diferença. Para compreender o impacto destas tecnologias, utilizaremos o setor do retalho como exemplo.

A aprendizagem automática pode ser particularmente útil para retalhistas que dependem das vendas online. Grandes empresas como a eBay e a Amazon utilizam ferramentas integradas de aprendizagem automática ao longo de todo o ciclo de vendas. Uma das principais formas como as empresas de retalho a utilizam é para fazer a correspondência de produtos. Isto envolve identificar e associar artigos idênticos em diferentes catálogos, o que é útil para comparar preços, criar páginas de produtos consolidadas e identificar lacunas de produtos. Embora a correspondência manual funcione para catálogos pequenos, a ML permite gerir catálogos muito maiores de forma eficiente. Também facilita diferentes tipos de correspondência de produtos, como correspondências exatas, correspondências aproximadas, correspondências de imagens, correspondências de atributos, correspondências de categorias e correspondências entre domínios.

Fig. 3. Tipos de correspondência de produtos.

Uma aplicação interessante da mineração de dados no retalho é compreender o comportamento dos clientes, sobretudo através da segmentação de clientes. Os clientes podem ser agrupados com base em características comuns, como dados demográficos, padrões de compras, histórico de compras anteriores, etc. Os retalhistas podem utilizar estes agrupamentos para criar novas estratégias de marketing e alcançar compradores atuais e futuros.

A propósito do comportamento dos clientes, outro caso de utilização importante da mineração de dados no retalho é a análise de abandono, também conhecida como perda ou deserção de clientes. Os retalhistas podem obter informações sobre os tipos de clientes que estão a sair, os motivos da sua saída e como melhorar a retenção. Embora algum nível de abandono seja inevitável, identificar padrões através da mineração de dados permite aos retalhistas tomar 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 visão computacional é, na verdade, um subconjunto da aprendizagem automática que se centra em ensinar os computadores a interpretar dados visuais de imagens e vídeos. Entretanto, a mineração de dados pode apoiar aplicações de visão computacional ao analisar grandes quantidades de dados brutos para identificar as imagens mais relevantes para o treino de modelos. Isto é essencial 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 modelos de visão computacional a trabalhar de forma mais eficiente e precisa, melhorando tarefas como a deteção de objetos, a classificação de imagens e a segmentação de instâncias.

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

Para compreender a sinergia entre ML, a mineração de dados e a visão computacional, vejamos um exemplo de uma aplicação no setor dos cuidados de 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, utilizam estas tecnologias para analisar imagens médicas e detetar precocemente doenças e anomalias, como tumores. Os modelos de visão computacional, como o Ultralytics YOLOv8, podem ser utilizados para analisar as imagens e identificar 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 pesquisar grandes quantidades de dados relacionados para ajudar a encontrar tratamentos eficazes ou possíveis curas. Ao combinar estas tecnologias, os profissionais de saúde podem diagnosticar doenças com maior precisão e desenvolver melhores planos de tratamento, melhorando, em última análise, os resultados dos pacientes.

Fig. 5. Utilizar YOLOv8 para detetar tumores.

Desafios e direções futuras#

Embora as aplicações que utilizam visão computacional, mineração de dados e aprendizagem automática ofereçam vários benefícios, existem algumas limitações a considerar. Estas inovações precisam frequentemente de grandes quantidades de dados para funcionarem bem, e a privacidade dos 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 informá-los de que os seus dados estão a ser recolhidos.

Para além dos problemas de privacidade dos dados, a complexidade dos modelos de visão computacional é outra questão. Pode ser difícil compreender como estes modelos chegam a determinado resultado ao tentar tomar decisões informadas. Apesar destes desafios, estão a ser implementadas cada vez mais medidas que tornam as soluções de AI mais responsáveis e integradas. Por exemplo, técnicas como a aprendizagem federada estão a tornar-se mais populares porque permitem desenvolver AI assegurando simultaneamente a proteção da privacidade.

A aprendizagem federada é um método que ajuda os modelos a aprender com 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 individuais ou servidores que armazenam os dados. Em seguida, estes dispositivos enviam apenas as atualizações do modelo, em vez dos dados propriamente ditos. As atualizações do modelo são então tidas em conta para melhorar o modelo global.

Principais conclusões#

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, a descobrir informações importantes e a melhorar várias áreas, como os cuidados de saúde, as compras online e os carros autónomos. Embora existam desafios, como proteger a privacidade e compreender modelos complexos, novos métodos como a aprendizagem federada estão a ajudar a resolver estes problemas. À medida que estas tecnologias continuam a evoluir, é provável que conduzam a uma melhor tomada de decisões e a mais inovações em muitas áreas, tornando as nossas vidas mais eficientes e conectadas.

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