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

A inteligência artificial (AI) é uma tecnologia poderosa que analisa diferentes tipos de dados e aprende com eles ao longo do tempo. Por exemplo, a visão computacional, um ramo da IA, se concentra na compreensão de dados visuais. Outra área importante é o aprendizado de máquina (ML), que, junto com a mineração de dados, tem um papel importante na melhoria dos modelos de visão computacional. A mineração de dados busca padrões úteis em grandes conjuntos de dados, enquanto o aprendizado de máquina usa esses padrões para treinar modelos de IA a realizar tarefas sem precisar de instruções detalhadas.

Essas tecnologias estão se tornando mais comuns em setores como carros autônomos, finanças e manufatura, pois avançaram muito nos últimos anos. Neste artigo, explicaremos o que são mineração de dados e aprendizado de máquina, como são usados em visão computacional e como trabalham juntos para impulsionar o progresso em áreas como a saúde.

O que é aprendizado de máquina?#

O aprendizado de máquina permite que as máquinas aprendam de forma semelhante às pessoas, usando dados e algoritmos para identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de orientação humana. À medida que esses sistemas recebem dados ao longo do tempo, fazem previsões cada vez mais precisas.

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

Em geral, há quatro tipos de aprendizado de máquina: supervisionado, não supervisionado, semissupervisionado e por reforço. Vamos conhecer cada um deles:

• Aprendizado supervisionado: os algoritmos aprendem com dados rotulados para prever resultados para novas entradas. Sistemas de filtragem de spam em serviços de e-mail usam aprendizado supervisionado.
• Aprendizado não supervisionado: ao contrário do aprendizado supervisionado, esse método trabalha com dados não rotulados. O algoritmo identifica padrões ou agrupa os dados com base em semelhanças, sem qualquer orientação. Costuma ser usado em tarefas como detecção de anomalias.
• Aprendizado semissupervisionado: essa 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, o que é útil quando os dados rotulados são escassos ou caros.
• Aprendizado por reforço: nesse método, o algoritmo aprende interagindo com o ambiente e recebendo recompensas ou penalidades com base em suas ações. Ele continua melhorando ao buscar maximizar as recompensas e é usado com frequência em áreas como robótica, jogos e carros autônomos.

Fig. 1. Tipos de aprendizado de máquina.

O que é 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. Ela envolve transformar dados brutos em informações úteis usando uma combinação de técnicas estatísticas, aprendizado de máquina e ferramentas de gerenciamento de bancos de dados para identificar relações e padrões nos dados.

O processo começa com a coleta de dados de diferentes fontes, como bancos de dados ou planilhas, e sua organização em um formato estruturado. Em seguida, os dados são limpos para remover erros, inconsistências ou informações ausentes e garantir sua precisão. Quando os dados estão prontos, algoritmos avançados e métodos estatísticos são usados para analisá-los.

Estas são algumas das técnicas mais comuns usadas para analisar os dados:

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

Essas técnicas ajudam a extrair padrões significativos e informações úteis dos dados. Depois, os resultados são interpretados e apresentados de forma compreensível e prática, transformando dados brutos em informações valiosas que podem ajudar você a tomar decisões fundamentadas.

Fig. 2. Etapas da mineração de dados.

Entenda as aplicações do aprendizado de máquina e da mineração de dados#

Há muitas aplicações em diversos setores em que o aprendizado de máquina e a mineração de dados podem fazer uma grande diferença. Para entender o impacto dessas tecnologias, usaremos o setor varejista como exemplo.

O aprendizado de máquina pode ser particularmente útil para varejistas que dependem de vendas online. Grandes empresas como eBay e Amazon usam ferramentas integradas de aprendizado de máquina em todo o ciclo de vendas. Uma das principais aplicações no varejo é a correspondência de produtos. Ela envolve identificar e vincular itens idênticos em diferentes catálogos, o que ajuda a comparar preços, criar páginas de produtos consolidadas e identificar lacunas na oferta. Embora a correspondência manual funcione para catálogos pequenos, o aprendizado de máquina permite lidar com catálogos muito maiores de forma eficiente. Ele também viabiliza diferentes tipos de correspondência de produtos, como correspondências exatas, aproximadas, por imagem, por atributo, por categoria e entre domínios.

Fig. 3. Tipos de correspondência de produtos.

Uma aplicação interessante da mineração de dados no varejo é entender o comportamento dos clientes, especialmente por meio da segmentação de clientes. Os clientes podem ser agrupados com base em características em comum, como dados demográficos, hábitos de compra e histórico de compras anteriores. Os varejistas podem usar esses grupos para criar novas estratégias de marketing e alcançar clientes atuais e futuros.

Falando em comportamento do cliente, outro uso importante da mineração de dados no varejo é a análise de rotatividade, também conhecida como abandono ou perda de clientes. Os varejistas podem obter informações sobre quais tipos de clientes estão saindo, por que estão saindo e como melhorar a retenção. Embora certo nível de rotatividade seja inevitável, identificar padrões por meio da mineração de dados permite que os varejistas tomem medidas proativas, como oferecer promoções ou cupons especiais, para reduzir a perda de clientes.

Fig. 4. Segmentação de clientes.

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

A visão computacional é um campo da IA que depende muito do aprendizado de máquina para ensinar computadores a interpretar dados visuais de imagens e vídeos. Enquanto isso, 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 treinamento do modelo. Isso é essencial para garantir que o modelo aprenda com os melhores exemplos, reduzindo dados desnecessários e ajudando-o a se concentrar no que importa. Como resultado, a mineração de dados ajuda os modelos de visão computacional a trabalhar com mais eficiência e precisão, aprimorando tarefas como detecção de objetos, segmentação de instâncias e classificação de imagens.

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

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

O aprendizado de máquina, a mineração de dados e a visão computacional estão impulsionando grandes avanços na saúde. Instituições médicas como a Johns Hopkins Medicine, nos EUA, usam essas tecnologias para analisar imagens médicas e detectar doenças e anomalias, como tumores, precocemente. Modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLOv8 podem analisar as imagens para identificar anomalias, enquanto o aprendizado de máquina pode encontrar padrões nos prontuários de pacientes que indiquem possíveis problemas de saúde. A mineração de dados pode então pesquisar grandes volumes de dados relacionados para ajudar a encontrar tratamentos eficazes ou possíveis curas. Ao combinar essas tecnologias, profissionais da saúde podem diagnosticar doenças com mais precisão e desenvolver planos de tratamento melhores, melhorando, em última análise, os resultados para os pacientes.

Fig. 5. Usando YOLOv8 para detectar tumores.

Desafios e direções futuras#

Embora as aplicações que usam visão computacional, mineração de dados e aprendizado de máquina ofereçam vários benefícios, há algumas limitações a considerar. Essas inovações geralmente precisam de grandes volumes de dados para funcionar bem, e a privacidade dos dados pode ser uma preocupação. Por exemplo, sistemas de visão computacional em lojas de varejo podem coletar e processar dados de consumidores, e é importante informar os consumidores sobre essa coleta.

Além das questões de privacidade dos dados, a complexidade dos modelos de visão computacional é outro problema. Pode ser difícil entender como esses modelos chegam a determinada saída ao tentar tomar decisões embasadas. Apesar desses desafios, cada vez mais medidas estão sendo adotadas para tornar as soluções de IA mais responsáveis. Por exemplo, técnicas como o aprendizado federado estão se tornando mais populares porque permitem desenvolver IA e, ao mesmo tempo, proteger a privacidade.

O aprendizado federado é um método que ajuda os modelos a aprender com dados sem que eles saiam de seu local de origem. Em vez de reunir todos os dados em um banco de dados central, o modelo é treinado diretamente nos dispositivos ou servidores individuais que armazenam os dados. Esses dispositivos enviam de volta apenas as atualizações do modelo, e não os dados em si. As atualizações são então consideradas para melhorar o modelo como um todo.

Principais conclusões#

Tanto o aprendizado de máquina quanto a mineração de dados têm um papel importante na visão computacional. Eles ajudam a analisar grandes volumes de dados visuais, descobrir informações importantes e aprimorar diversas áreas, como saúde, compras online e carros autônomos. Embora haja desafios, como proteger a privacidade e entender modelos complexos, novos métodos, como o aprendizado federado, estão ajudando a resolvê-los. À medida que essas tecnologias avançam, provavelmente permitirão tomar decisões melhores e criar mais inovações em muitas áreas, tornando nossas vidas mais eficientes e conectadas.

Tem curiosidade sobre IA? Confira nosso repositório no GitHub para conhecer nossas contribuições para a IA e participe da nossa comunidade. Descubra como aplicamos a IA em setores como manufatura e saúde.