Neste post, vamos falar sobre a Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) e como podemos aplicar as técnicas para solução de problemas.
A Inteligência Artificial apresenta-se como um dos campos relacionados a ciências e engenharia, tendo a sua definição por volta de 1956. Pode-se caracterizá-la através da identificação de funções que nós, humanos reconhecemos como inteligentes em máquinas. A IA atualmente abrange uma série de subáreas, sendo que os processos de aprendizado mais comuns estão relacionados com a resolução de problemas específicos, como: problemas matemáticos, análises de perfil para sistemas de recomendação, prevenção de fraudes em sistemas financeiros, etc.
Na IA existe uma divisão chamada de Machine Learning, onde são definidas as técnicas que integram a IA, essas técnicas envolvem um conjunto de métodos e processos que de forma automatizada e com base nos dados fornecidos, identificam padrões e correlações que são utilizados para gerar previsões anteriormente desconhecidas.
No processo de aprendizado de máquina, existem algumas técnicas que são utilizadas na criação dos modelos preditivos. Existem diversas definições, porém o comum é encontrarmos uma segmentação que parte do aprendizado supervisionado, não-supervisionado e aprendizado por reforço.
Se analisarmos mais no detalhe essas definições, identificamos que no aprendizado supervisionado os algoritmos geram predições utilizando conjuntos de dados rotulados. Esses rótulos são a base do processo de aprendizado, porque é através deles que são identificados os padrões que serão utilizados nas predições. No aprendizado não-supervisionado, os algoritmos recebem dados não rotulados, ou seja, não existe uma classificação para que os métodos possam fazer a distinção das amostras. Portanto, os algoritmos fazem a classificação e organização dos dados com base em características semelhantes. A última técnica, é o aprendizado por reforço, onde os algoritmos aprendem com base nos resultados, ou seja, o algoritmo recebe retornos positivos ou negativos e utilizam essa resposta para aprimorar as próximas decisões.
As técnicas de aprendizado possuem os seus próprios algoritmos que executam uma sequência de operações para gerar os modelos. Pode-se utilizar como exemplo, o aprendizado supervisionado, onde utiliza-se algoritmos de classificação como o Decicion Tree, Support-Vector Machine (SVM) etc., ou o aprendizado não-supervisionado onde utiliza-se os algoritmos de clusterização como o K-Means.
Com o entendimento dos conceitos de IA e as técnicas de ML pode-se mensurar a variedade e quantidade de processos que existem nas organizações e que podem ser favorecidos com a utilização desses métodos. Para deixar mais claro, pode-se usar como base três setores do mercado: financeiro, varejo e saúde.
Na área financeira, pode-se utilizar processos automatizados para prevenção de fraudes, análises de perfil para definir faixas de crédito dos clientes etc. No varejo, pode-se utilizar algoritmos para identificação de padrões de consumo através das pesquisas de usuários e histórico de compras, obtendo maior assertividade no processo de envio de promoções ou anúncios. Nesse âmbito, também pode-se utilizar canais de atendimento que utilizam chatbots para o primeiro atendimento e direcionamento das demandas. Na área da saúde, pode-se utilizar a IA para analisar grandes volumes de dados e auxiliar no processo de diagnóstico, como também contribuir na área de pesquisa e desenvolvimento, etc.
Com esses exemplos, pode-se compreender a abrangência da IA. Poderíamos citar diversas outras formas de aplicação, porém o intuito deste post é clarificar os conceitos e técnicas. Nota-se que os estudos relacionados a IA estão presentes há vários anos e com constante evolução. Existem técnicas de ML específicas para resolução de cada situação, que possuem os seus próprios algoritmos e através deles são construídos os modelos preditivos que solucionam os problemas.
Portanto, antes de qualquer implementação é necessário avaliar todas as especificidades do problema, levantar quais são os dados disponíveis, como eles podem ser tratados e consumidos, quais são as técnicas de ML disponíveis para a criação de experimentos e como será a análise dos resultados, para então, implementar o melhor modelo.
Esperamos ter ajudado a entender um pouco mais sobre IA e como aplicá-la no dia a dia.
Até a próximo post!
