6 de novembro de 2024
Explore os diferentes tipos de técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo usadas em aplicações de visão computacional, desde aprendizado supervisionado até aprendizado por transferência.
Aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial (IA) que ajuda os computadores a aprender com os dados para que possam tomar decisões por conta própria, sem a necessidade de programação detalhada para cada tarefa. Envolve a criação de modelos algorítmicos que podem identificar padrões nos dados. Ao identificar padrões nos dados e aprender com eles, esses algoritmos podem melhorar gradualmente seu desempenho ao longo do tempo.
Uma área em que a aprendizagem automática desempenha um papel crucial é a visão por computador, um domínio da IA que se centra nos dados visuais. A visão computacional utiliza a aprendizagem automática para ajudar os computadores detect e reconhecer padrões em imagens e vídeos. Impulsionado pelos avanços na aprendizagem automática, estima-se que o valor do mercado global da visão computacional seja de cerca de 175,72 mil milhões de dólares até 2032.
Neste artigo, veremos os diferentes tipos de aprendizado de máquina 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!
A visão computacional baseia-se na aprendizagem automática, especialmente em técnicas como a aprendizagem profunda e as redes neuronais, para interpretar e analisar informações visuais. Estes métodos permitem que os computadores realizem tarefas de visão por computador, como a deteção de objectos em imagens, a classificação de imagens por categoria e o reconhecimento de rostos. A aprendizagem automática é também essencial para aplicações de visão por computador em tempo real, como o controlo de qualidade no fabrico e a imagiologia médica nos cuidados de saúde. Nestes casos, as redes neuronais ajudam os computadores a interpretar dados visuais complexos, como a análise de exames cerebrais para detect tumores.
De facto, muitos modelos avançados de visão por computador, como o Ultralytics YOLO11são construídos com base em redes neuronais.
Existem vários tipos de métodos de aprendizado em machine learning, como aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado por transferência e aprendizado por reforço, que estão expandindo os limites do que é possível em visão computacional. Nas seções a seguir, exploraremos cada um desses tipos para entender como eles contribuem para a visão computacional.
O aprendizado supervisionado é o tipo de aprendizado de máquina mais comumente 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 aluno 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 ele precisa processar) e dados de saída (as respostas corretas). Essa configuração ajuda o modelo a aprender a conexão entre entradas e saídas. O principal objetivo 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 quando encontra 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 seu telefone, ele compare a imagem ao vivo com o que aprendeu. Se detectar uma correspondência, seu telefone desbloqueia.
O aprendizado não supervisionado é um tipo de aprendizado de máquina que usa dados não rotulados - o modelo não recebe nenhuma orientação ou respostas corretas durante o treinamento. Em vez disso, ele aprende a descobrir padrões e insights por conta própria.
A aprendizagem não supervisionada identifica padrões usando três métodos principais:
Uma aplicação fundamental da aprendizagem não supervisionada é a compressão de imagem, onde técnicas como o agrupamento k-means 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.
No entanto, o aprendizado não supervisionado enfrenta certas limitações. Sem respostas predefinidas, pode ter dificuldades com a precisão e a avaliação de desempenho. Muitas vezes, requer esforço manual para interpretar os resultados e rotular os grupos, e é sensível a problemas como valores ausentes e ruído, o que pode afetar a qualidade dos resultados.
Ao contrário da aprendizagem supervisionada e não supervisionada, a aprendizagem por reforço não depende de dados de treino. Em vez disso, utiliza agentes de redes neurais para interagir com um ambiente para atingir um objetivo específico.
O processo envolve três componentes principais:
À medida que o agente executa 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 da conquista de seu objetivo.
A aprendizagem por reforço é fundamental para casos de utilização como a condução autónoma e a robótica. Na condução autónoma, tarefas como os controlos do veículo, a deteção e a prevenção de objectos aprendem com base no feedback. Os modelos são treinados utilizando agentes de redes neuronais para detect peões ou outros objectos e tomar as medidas adequadas para evitar colisões. Do mesmo modo, na robótica, a aprendizagem por reforço permite tarefas como a manipulação de objectos e o controlo de movimentos.
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. Através de feedback contínuo, os agentes aprenderam e melhoraram ao longo do tempo, eventualmente atingindo um nível de habilidade alto o suficiente para vencer alguns dos melhores jogadores do jogo.
A transferência de aprendizado é diferente de outros tipos de aprendizado. Em vez de treinar um modelo do zero, ela usa um modelo pré-treinado em um grande conjunto de dados e o ajusta para uma tarefa nova, mas relacionada. O conhecimento adquirido durante o treinamento inicial é usado para melhorar o desempenho da nova tarefa. A transferência de aprendizado reduz o tempo necessário para treinar para uma nova tarefa, dependendo de sua complexidade. Ela funciona retendo as camadas iniciais do modelo que capturam as características gerais e substituindo as camadas finais pelas da nova tarefa específica.
A transferência de estilo artístico é uma aplicação interessante da transferência de aprendizado 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 deste processo, o modelo aprende a identificar características gerais da imagem e padrões de estilo.
Uma vez que o modelo é treinado, ele pode ser ajustado para aplicar o estilo de pintura específico de uma pintura a uma nova imagem. A rede se adapta à nova imagem, preservando as características de estilo aprendidas, permitindo que ela crie um resultado único que combina o conteúdo original com o estilo artístico selecionado. Por exemplo, você pode 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.
Agora que abordamos os principais tipos de aprendizado de máquina, vamos dar uma olhada mais de perto em cada um para ajudá-lo a entender o melhor ajuste para diferentes aplicações.
A escolha do tipo certo de aprendizado de máquina depende de vários fatores. O aprendizado supervisionado funciona bem se você tiver dados rotulados abundantes 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 o seu projeto de visão computacional.
As 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 configurações complexas e baseadas em decisões, e o aprendizado por transferência é útil quando você deseja construir modelos pré-treinados com dados limitados.
Cada método tem pontos fortes e aplicações únicas, desde o reconhecimento facial até a robótica e a transferência de estilo artístico. Escolher o tipo certo pode desbloquear novas possibilidades em setores como saúde, automotivo e entretenimento.
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