NCS Insights

• A Relação entre Aprendizado de Máquina e Aprendizado Humano
• O Papel dos Dados na Inteligência Artificial
• Como os Algoritmos Aprendem com os Dados
• A Importância da Qualidade dos Dados

A Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) revolucionaram diversos setores, da saúde às finanças, graças à sua capacidade de aprender padrões e tomar decisões a partir de dados. Mas você já se perguntou como esses algoritmos realmente funcionam e por que os dados são considerados o “combustível” que impulsiona todo esse processo?

A seguir, vamos explorar a importância dos dados para o sucesso da IA e do ML, revelando o que acontece nos bastidores dos algoritmos e como a qualidade da informação pode determinar o sucesso (ou fracasso) de uma solução baseada em inteligência artificial.

A Relação entre Aprendizado de Máquina e Aprendizado Humano

O aprendizado de máquina (machine learning) funciona de forma semelhante à maneira como nós, humanos, adquirimos conhecimento: por meio da experiência.

À medida que um algoritmo é exposto a novos dados, ele passa a identificar padrões, reconhecer tendências e fazer previsões com mais precisão.

Assim como alguém que estuda e prática para aprimorar suas habilidades, os algoritmos se “desenvolvem” com base na qualidade e na quantidade de dados fornecidos. Em outras palavras, os dados são a matéria-prima para construir modelos preditivos eficazes e confiáveis.

Vamos explorar essa relação essencial com base em alguns estudos que foram compilados recentemente.

O Papel dos Dados na Inteligência Artificial

Os algoritmos dependem de grandes volumes de dados para serem treinados e aperfeiçoados. Quanto mais dados de qualidade um modelo recebe, maior a precisão de suas previsões e recomendações.

O processo de preparação dos dados pode ser dividido em algumas etapas principais:

1. Coleta de Dados: segundo a AWS, a coleta de dados é o processo de montagem de todos os dados necessários para o ML. Essa coleta pode ser enfadonha, pois os dados residem em várias fontes de dados, inclusive laptops, em data Warehouse, na nuvem, dentro de aplicativos e em dispositivos. Além disso, os formatos variam — desde arquivos tabulares até vídeos ou áudios. A integração dessas fontes exige estratégias eficazes para garantir que as informações sejam acessadas de forma segura e estruturada.
2. Pré-processamento: o pré-processamento corrige erros e preenche dados ausentes como uma etapa de garantia da qualidade dos dados. Após a limpeza dos dados, será necessário transformá-los em um formato consistente e passível de leitura. Esse processo pode incluir a alteração de formatos de campo, como datas e moeda, a modificação de convenções de nomenclatura e a correção de valores e unidades de medida para promover consistência.
3. Treinamento do Modelo: com os dados preparados, inicia-se o processo de treinamento. Nessa fase, ocorre a identificação de dados brutos (imagens, arquivos de texto, vídeos etc.) e adição de um ou mais rótulos significativos e informativos, fornecendo contexto para que um modelo de ML possa aprender com essas informações. Por exemplo, os rótulos podem indicar se uma foto contém um pássaro ou um carro, quais palavras foram mencionadas em uma gravação de áudio ou se uma radiografia contém algo errado. A rotulagem de dados é obrigatória para diversos casos de uso, inclusive visão computacional, processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala.
4. Validação e Teste: após a limpeza e rotulagem dos dados, muitas vezes as equipes de ML exploram os dados para garantir que eles estejam corretos e prontos para o ML. Visualizações como histogramas, gráficos de dispersão, gráficos de caixa, gráficos de linhas e de barras são ferramentas úteis para confirmar que os dados estão corretos. Além disso, as visualizações também ajudam a realizar uma análise exploratória dos dados. Esse processo usa visualizações para detectar padrões, reconhecer anomalias, testar hipóteses ou verificar suposições. A análise exploratória de dados não requer modelagem formal. Em vez disso, as equipes de ciência de dados podem usar as visualizações para decifrar os dados. 

Como os Algoritmos Aprendem com os Dados

Existem diferentes tipos de aprendizado em Machine Learning, cada um utilizando os dados de maneira específica:

• Aprendizado Supervisionado: usa um conjunto de treinamento para ensinar os modelos a produzirem o resultado desejado. Esse conjunto de dados inclui entradas e saídas corretas, o que faz com que o modelo aprenda com o tempo. O algoritmo mede sua precisão por meio da função de perda, ajustando-se até que o erro tenha sido suficientemente minimizado.
• Aprendizado Não Supervisionado: esse método utiliza algoritmos capazes de examinar grandes volumes de dados não rotulados para identificar padrões, correlações e agrupamentos sem qualquer orientação prévia. Em vez de depender de respostas conhecidas, o modelo descobre autonomamente relações entre as informações, tornando-o ideal para análise exploratória, segmentação de clientes, recomendação de produtos e reconhecimento de imagens. Um exemplo disso é quando um e-commerce identifica automaticamente grupos de consumidores com preferências similares para personalizar ofertas.
• Aprendizado por Reforço: é baseado em um sistema de tentativa e erro, no qual um algoritmo interage com um ambiente e aprende a tomar decisões para maximizar uma recompensa. Inspirado no comportamento humano, o modelo recebe incentivos positivos para boas escolhas e penalidades para decisões inadequadas. Com o tempo, ele ajusta suas estratégias para alcançar o melhor desempenho possível. Além disso, os algoritmos de aprendizado por reforço podem reconhecer que, em certas situações, abrir mão de uma recompensa imediata pode resultar em um ganho maior no longo prazo. Esse método tem sido amplamente utilizado em áreas como robótica, jogos de estratégia e veículos autônomos, onde a adaptação e a otimização contínua das decisões são essenciais.

A Importância da Qualidade dos Dados

Dados ruins = decisões ruins.

Parece simples, mas esse é um dos maiores riscos ao trabalhar com IA. A qualidade dos dados é um fator determinante para seu sucesso. Dados inconsistentes ou enviesados podem levar a previsões erradas e até mesmo a problemas éticos e de discriminação em aplicações de IA. O artigo da Concur destaca a necessidade de uma gestão eficiente de dados científicos para evitar falhas e garantir modelos mais confiáveis.

Além disso, na educação, a inteligência artificial pode ser usada para personalizar o ensino, desde que os dados sejam tratados com responsabilidade e ética.

Dados de Qualidade São o Motor da Inteligência Artificial

A eficácia da IA e do Machine Learning depende diretamente da qualidade dos dados. Quanto mais organizados, limpos e relevantes forem, melhor será o desempenho dos algoritmos.

Empresas e pesquisadores devem priorizar a qualidade dos dados para garantir que suas soluções de IA sejam eficientes, precisas e justas.

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