Tipos de técnicas de aprendizagem de IA usadas em visão computacional

Machine learning é um tipo de inteligência artificial (IA) que ajuda computadores a aprenderem a partir de dados para que possam tomar decisões por conta própria, sem a necessidade de programação detalhada para cada tarefa. Isso envolve a criação de modelos algorítmicos que podem identificar padrões em dados. Ao identificar padrões em dados e aprender com eles, esses algoritmos podem melhorar gradualmente seu desempenho ao longo do tempo.

Uma área onde o machine learning desempenha um papel crucial é na visão computacional, um campo da IA que se concentra em dados visuais. A visão computacional usa machine learning para ajudar computadores a detectar e reconhecer padrões em imagens e vídeos. Impulsionado pelos avanços no machine learning, estima-se que o valor de mercado global da visão computacional chegue a cerca de US$ 175,72 bilhões até 2032.

Neste artigo, veremos os diferentes tipos de machine learning usados em visão computacional, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado, por reforço e por transferência, e como cada um desempenha um papel em diferentes aplicações. Vamos começar!

Link to this sectionVisão geral do machine learning na visão computacional#

A visão computacional depende do machine learning, especialmente de técnicas como deep learning e redes neurais, para interpretar e analisar informações visuais. Esses métodos tornam possível que computadores realizem tarefas de visão computacional, tais como detectar objetos em imagens, classificar imagens por categoria e reconhecer rostos. O machine learning também é essencial para aplicações de visão computacional em tempo real, como controle de qualidade na fabricação e imagens médicas na saúde. Nesses casos, redes neurais ajudam computadores a interpretar dados visuais complexos, como analisar exames cerebrais para detectar tumores.

Na verdade, muitos modelos avançados de visão computacional, como o Ultralytics YOLO11, são construídos sobre redes neurais.

Fig 1. Segmentação de exames cerebrais usando Ultralytics YOLO11.

Existem vários tipos de métodos de aprendizado em machine learning, como aprendizado supervisionado, não supervisionado, por transferência e por reforço, que estão expandindo os limites do que é possível na visão computacional. Nas seções a seguir, exploraremos cada um desses tipos para entender como eles contribuem para a visão computacional.

Link to this sectionExplorando o aprendizado supervisionado#

Aprendizado supervisionado é o tipo de machine learning mais usado. No aprendizado supervisionado, os modelos são treinados usando dados rotulados. Cada entrada é marcada com a saída correta, o que ajuda o modelo a aprender. Semelhante a um estudante aprendendo com um professor, esses dados rotulados atuam como um guia ou supervisor.

Durante o treinamento, o modelo recebe dados de entrada (as informações que precisa processar) e dados de saída (as respostas corretas). Essa configuração ajuda o modelo a aprender a conexão entre entradas e saídas. O objetivo principal do aprendizado supervisionado é que o modelo descubra uma regra ou padrão que vincule com precisão cada entrada à sua saída correta. Com esse mapeamento, o modelo pode fazer previsões precisas ao encontrar novos dados. Por exemplo, o reconhecimento facial em visão computacional depende do aprendizado supervisionado para identificar rostos com base nesses padrões aprendidos.

Um uso comum disso é desbloquear seu smartphone com reconhecimento facial. O modelo é treinado em imagens rotuladas do seu rosto para que, quando você for desbloquear o telefone, ele compare a imagem ao vivo com o que aprendeu. Se detectar uma correspondência, seu telefone desbloqueia.

Fig 2. O reconhecimento facial pode ser usado para desbloquear seu smartphone.

Link to this sectionComo funciona o aprendizado não supervisionado em IA?#

Aprendizado não supervisionado é um tipo de machine learning que usa dados não rotulados - o modelo não recebe nenhuma orientação ou resposta correta durante o treinamento. Em vez disso, ele aprende a descobrir padrões e insights por conta própria.

O aprendizado não supervisionado identifica padrões usando três métodos principais:

• Clustering: Agrupa pontos de dados semelhantes. É útil para tarefas como segmentação de clientes, onde clientes semelhantes podem ser agrupados com base em seus comportamentos ou atributos.
• Associação: É usado para identificar relacionamentos entre itens, ajudando a descobrir conexões dentro dos dados (por exemplo, encontrar produtos comprados frequentemente juntos na análise de cesta de mercado).
• Redução de dimensionalidade: Simplifica conjuntos de dados removendo características redundantes, o que auxilia na visualização e processamento.

Uma aplicação chave do aprendizado não supervisionado é a compressão de imagem, onde técnicas como o k-means clustering reduzem o tamanho da imagem sem afetar a qualidade visual. Os pixels são agrupados em clusters, e cada cluster é representado por uma cor média, resultando em uma imagem com menos cores e um tamanho de arquivo menor.

Fig 3. Um exemplo de compressão de imagem não supervisionada.

However, unsupervised learning does face certain limitations. Without predefined answers, it can struggle with accuracy and performance evaluation. It often requires manual effort to interpret results and label groups, and it is sensitive to issues like missing values and noise, which can impact the quality of the results.

Link to this sectionExplicação do aprendizado por reforço#

Ao contrário do aprendizado supervisionado e não supervisionado, o aprendizado por reforço não depende de dados de treinamento. Em vez disso, usa agentes de rede neural para interagir com um ambiente para atingir um objetivo específico.

O processo envolve três componentes principais:

• Agente: O aprendiz ou tomador de decisão.
• Ambiente: Tudo com o que o agente interage, que pode ser real ou virtual.
• Sinal de recompensa: Um valor numérico fornecido após cada ação, guiando o agente em direção ao objetivo.

À medida que o agente realiza ações, ele afeta o ambiente, que então responde com feedback. O feedback ajuda o agente a avaliar suas escolhas e ajustar seu comportamento. O sinal de recompensa ajuda o agente a entender quais ações o aproximam de atingir seu objetivo.

O aprendizado por reforço é fundamental para casos de uso como direção autônoma e robótica. Na direção autônoma, tarefas como controle de veículos, detecção de objetos e desvio aprendem com base no feedback. Modelos são treinados usando agentes de rede neural para detectar pedestres ou outros objetos e tomar a ação apropriada para evitar colisões. Da mesma forma, na robótica, o aprendizado por reforço permite tarefas como manipulação de objetos e controle de movimento.

Um ótimo exemplo de aprendizado por reforço em ação é um projeto da OpenAI, onde pesquisadores treinaram agentes de IA para jogar o popular videogame multiplayer, Dota 2. Usando redes neurais, esses agentes processaram enormes quantidades de informações do ambiente do jogo para tomar decisões rápidas e estratégicas. Por meio de feedback contínuo, os agentes aprenderam e melhoraram com o tempo, alcançando eventualmente um nível de habilidade alto o suficiente para vencer alguns dos melhores jogadores do jogo.

Fig 4. Interpretação humana vs. IA da Dota Matrix.

Link to this sectionEntendendo os fundamentos do aprendizado por transferência#

Aprendizado por transferência é diferente de outros tipos de aprendizado. Em vez de treinar um modelo do zero, ele usa um modelo pré-treinado em um grande conjunto de dados e o ajusta para uma tarefa nova, porém relacionada. O conhecimento adquirido durante o treinamento inicial é usado para melhorar o desempenho da nova tarefa. O aprendizado por transferência reduz o tempo necessário para treinar para uma nova tarefa, dependendo de sua complexidade. Funciona mantendo as camadas iniciais do modelo que capturam os recursos gerais e substituindo as camadas finais pelas da nova tarefa específica.

A transferência de estilo artístico é uma aplicação interessante do aprendizado por transferência em visão computacional. Essa técnica permite que um modelo transforme uma imagem para corresponder ao estilo de diferentes obras de arte. Para conseguir isso, uma rede neural é primeiro treinada em um grande conjunto de dados de imagens emparelhadas com seus estilos artísticos. Através desse processo, o modelo aprende a identificar recursos gerais de imagem e padrões de estilo.

Uma vez treinado o modelo, ele pode ser ajustado para aplicar o estilo de uma pintura específica a uma nova imagem. A rede se adapta à nova imagem enquanto preserva os recursos de estilo aprendidos, permitindo criar um resultado único que combina o conteúdo original com o estilo artístico selecionado. Por exemplo, você poderia tirar uma foto de uma cordilheira e aplicar o estilo de O Grito de Edvard Munch, resultando em uma imagem que captura a cena, mas com o estilo ousado e expressivo da pintura.

Fig 5. Um exemplo de transferência de estilo artístico usando aprendizado por transferência.

Link to this sectionUm olhar sobre as diferenças entre os tipos de machine learning#

Agora que cobrimos os principais tipos de machine learning, vamos analisar cada um com mais detalhes para ajudar você a entender qual se encaixa melhor em diferentes aplicações.

• Aprendizado supervisionado: Este tipo é altamente preciso ao trabalhar com dados rotulados, mas requer muitos dados e pode ser sensível a ruído.
• Aprendizado não supervisionado: É útil para explorar dados não rotulados para encontrar padrões ocultos, embora os resultados possam ser menos precisos e mais difíceis de interpretar.
• Aprendizado por reforço: Treina agentes para tomar decisões passo a passo em ambientes complexos, mas frequentemente requer um poder computacional significativo.
• Aprendizado por transferência: Essa abordagem usa modelos pré-treinados para acelerar o treinamento e melhorar o desempenho em novas tarefas, especialmente quando os dados são limitados.

Fig 6. Uma comparação de todos os tipos de machine learning. Imagem do autor.

Escolher o tipo certo de machine learning depende de vários fatores. O aprendizado supervisionado funciona bem se você tiver muitos dados rotulados e uma tarefa clara. O aprendizado não supervisionado é útil para exploração de dados ou quando exemplos rotulados são escassos. O aprendizado por reforço é ideal para tarefas complexas que exigem tomada de decisão passo a passo, enquanto o aprendizado por transferência é ótimo quando os dados são limitados ou os recursos são restritos. Ao considerar esses fatores, você pode selecionar a abordagem mais adequada para seu projeto de visão computacional.

Link to this sectionConclusão#

Técnicas de machine learning podem enfrentar uma variedade de desafios, especialmente em áreas como visão computacional. Ao entender os diferentes tipos, aprendizado supervisionado, não supervisionado, por reforço e por transferência, você pode escolher a melhor abordagem para suas necessidades.

O aprendizado supervisionado é excelente para tarefas que exigem alta precisão e dados rotulados, enquanto o aprendizado não supervisionado é ideal para encontrar padrões em dados não rotulados. O aprendizado por reforço funciona bem em cenários complexos baseados em decisões, e o aprendizado por transferência é útil quando você deseja construir sobre modelos pré-treinados com dados limitados.

Cada método tem pontos fortes e aplicações únicas, desde reconhecimento facial até robótica e transferência de estilo artístico. Escolher o tipo certo pode desbloquear novas possibilidades em setores como saúde, automotivo e entretenimento.

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