27 de setembro de 2024
Explore como o aprendizado de máquina e a mineração de dados auxiliam a visão computacional, impulsionando o progresso na área da saúde, e-commerce, carros autônomos e tomada de decisões em tempo real.
A inteligência artificial (IA) é uma tecnologia poderosa que é ótima para analisar diferentes tipos de dados e aprender 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, juntamente com a mineração de dados, desempenha um grande papel na melhoria dos modelos de visão computacional. A mineração de dados tem tudo a ver com a descoberta de padrões úteis em grandes conjuntos de dados, enquanto o aprendizado de máquina usa esses padrões para treinar modelos de IA para lidar com tarefas sem a necessidade de instruções detalhadas.
Essas tecnologias estão se tornando mais comuns em setores como carros autônomos, finanças e manufatura porque cresceram muito nos últimos anos. Neste artigo, vamos detalhar o que são mineração de dados e aprendizado de máquina, como são usados na visão computacional e como trabalham juntos para impulsionar o progresso em áreas como saúde. Vamos começar!
O aprendizado de máquina torna possível para as máquinas aprenderem de uma forma semelhante à forma como os humanos aprendem, usando dados e algoritmos para identificar padrões e tomar decisões com o mínimo de orientação humana. À medida que esses sistemas são expostos a dados ao longo do tempo, eles gradualmente fazem previsões mais precisas.
O processo funciona usando algoritmos para fazer previsões ou classificações com base nos dados de entrada. O algoritmo primeiro identifica padrões e faz uma suposição ou inferência educada inicial. Para avaliar a precisão, uma função de erro compara a saída do modelo com exemplos conhecidos, e o sistema então ajusta seus parâmetros para minimizar quaisquer erros. Este ciclo de avaliação e ajuste continua automaticamente até que o modelo atinja um nível desejado de desempenho.
Existem geralmente quatro tipos de machine learning: supervisionado, não supervisionado, semissupervisionado e por reforço. Vamos dar uma olhada em cada um deles:
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A mineração de dados é o processo de explorar e analisar grandes conjuntos de dados para encontrar padrões ocultos, tendências e insights valiosos que não são imediatamente óbvios. Envolve a transformação de dados brutos em informações úteis, utilizando uma combinação de técnicas estatísticas, machine learning e ferramentas de gerenciamento de banco de dados para identificar conexões e padrões dentro dos dados.
O processo começa coletando dados de diferentes fontes, como bancos de dados ou planilhas, e organizando-os em um formato estruturado. Em seguida, os dados são limpos para remover quaisquer erros, inconsistências ou detalhes ausentes para garantir que sejam precisos. Uma vez que os dados estejam prontos, algoritmos avançados e métodos estatísticos são usados para analisá-los.
Aqui estão algumas das técnicas mais comuns usadas para analisar os dados:
Essas técnicas ajudam a extrair padrões e insights significativos dos dados. As descobertas são então interpretadas e apresentadas de forma que as tornem compreensíveis e acionáveis, transformando dados brutos em insights valiosos que podem ajudar você a tomar decisões informadas.
Existem muitas aplicações em uma variedade de setores onde o machine learning e a mineração de dados podem fazer uma grande diferença. Para entender o impacto dessas tecnologias, usaremos o setor de varejo como exemplo.
O aprendizado de máquina pode ser particularmente útil para varejistas que dependem de vendas online. Grandes empresas como eBay e Amazon estão usando ferramentas integradas de aprendizado de máquina em todos os seus ciclos de vendas. Uma das principais formas pelas quais as empresas de varejo o utilizam é para a correspondência de produtos. Envolve identificar e vincular 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 catálogos pequenos, o ML torna possível lidar com catálogos muito maiores de forma eficiente. Também facilita diferentes tipos de correspondências de produtos, como correspondências exatas, correspondências próximas, correspondências de imagens, correspondências de atributos, correspondências de categorias e correspondências entre domínios.
Uma aplicação interessante de mineração de dados no varejo é entender o comportamento do cliente, particularmente através da segmentação de clientes. Os clientes podem ser agrupados com base em características compartilhadas, como demografia, padrões de compra, histórico de compras anterior, etc. Os varejistas podem usar esses 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 varejo é a análise de churn, também conhecida como atrito ou perda de clientes. Os varejistas podem obter insights sobre quais tipos de clientes estão a sair, por que estão a sair e como melhorar a retenção. Embora algum nível de churn seja inevitável, a identificação de padrões por meio da mineração de dados possibilita que os varejistas tomem medidas proativas, como oferecer ofertas especiais ou cupons, para reduzir a perda de clientes.
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A visão computacional é, na verdade, um subconjunto do aprendizado de máquina que se concentra em ensinar os computadores a interpretar dados visuais de imagens e vídeos. Enquanto isso, a mineração de dados pode dar suporte a aplicações de visão computacional analisando grandes quantidades de dados brutos para identificar as imagens mais relevantes para o treinamento do modelo. Isso é fundamental porque ajuda a garantir que o modelo aprenda com os melhores exemplos, reduzindo dados desnecessários e ajudando-o a se concentrar no que é importante. Como resultado, a mineração de dados ajuda os modelos de visão computacional a funcionar de forma mais eficiente e precisa, melhorando tarefas como detecção de objetos, classificação de imagens e segmentação de instâncias.
Para entender a sinergia de ML, mineração de dados e visão computacional, vejamos um exemplo de uma aplicação no setor de saúde.
O aprendizado de máquina, a mineração de dados e a visão computacional estão impulsionando grandes avanços na assistência médica. Instituições médicas como o Johns Hopkins Medicine nos EUA estão usando essas tecnologias para analisar imagens médicas e detectar doenças e anomalias como tumores precocemente. Modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLOv8 podem ser usados para analisar as imagens e identificar quaisquer anormalidades, enquanto o aprendizado de máquina pode encontrar padrões em registros de pacientes que podem indicar potenciais problemas de saúde. A mineração de dados pode então entrar em ação para pesquisar grandes quantidades de dados relacionados para ajudar a encontrar tratamentos eficazes ou possíveis curas. Ao combinar essas tecnologias, os profissionais de saúde podem diagnosticar condições com mais precisão e desenvolver melhores planos de tratamento, melhorando, em última análise, os resultados dos pacientes.
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Embora as aplicações que usam visão computacional, mineração de dados e aprendizado de máquina ofereçam vários benefícios, existem algumas limitações a serem consideradas. Essas inovações geralmente precisam de grandes quantidades de dados para terem um bom desempenho, e a privacidade dos dados pode ser uma preocupação. Por exemplo, os sistemas de visão computacional em lojas de varejo podem coletar e processar dados do consumidor, e é importante que os consumidores sejam informados de que seus dados estão sendo coletados.
Além das questões de privacidade de dados, a complexidade dos modelos de visão computacional é outro problema. Pode ser difícil entender como esses modelos chegam a um determinado resultado ao tentar tomar decisões informadas. Apesar desses desafios, há cada vez mais medidas sendo implementadas que estão tornando as soluções de IA mais responsáveis e integradas. Por exemplo, técnicas como o aprendizado federado estão se tornando mais populares porque permitem o desenvolvimento de IA, garantindo a proteção da privacidade.
A aprendizagem federada é um método que ajuda os modelos a aprender com os dados, mantendo-os no seu local 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 então apenas as atualizações do modelo, em vez dos dados propriamente ditos. As atualizações do modelo são então tidas em conta para melhorar o modelo geral.
Tanto o aprendizado de máquina quanto a mineração de dados desempenham um papel muito importante na visão computacional. Eles ajudam a analisar grandes quantidades de dados visuais, descobrir insights importantes e melhorar vários campos, como saúde, compras online e carros autônomos. Embora existam desafios, como proteger a privacidade e entender modelos complexos, novos métodos como o aprendizado federado estão ajudando a resolver esses problemas. À medida que essas tecnologias continuam avançando, provavelmente levarão a uma melhor tomada de decisões e mais inovações em muitas áreas, tornando nossas vidas mais eficientes e conectadas.
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