Introdução Inteligência Artificial

Iniciei a leitura do livro “21 Lições Para o Século 21” e nele além de diversos assuntos o tema inteligência artificial e biotecnologia são muito levantados. Apesar de IA ser um tema que me chamava atenção eu nunca havia iniciado alguma pesquisa sobre.

Aproveitando esse meu interesse encontrei um curso introdutório da Microsoft e iniciei com o básico. Seguindo o conceito de “Learn in Public” fiz as observações que julguei necessárias e reuni neste material.

A Inteligência Artificial (IA) é uma forma de ampliar a capacidade humana e permitir que possamos nos concentrar em atividades como criatividade, empatia e inventividade de nossa mente para que possamos trabalhar em um mercado futuro mais centrado.

Machine Learning é um subconjunto de IA que permite um sistema aprender através de dados, ao invés de aprender via programação explícita. No inicio do processo é feita uma Modelagem que consiste em obter os dados, trabalhar com eles e entender como esses dados funcionam, em alguns momentos são necessários alguns filtros e reestruturação para ter uma base sólida. São esses dados quem irão modelar o funcionamento de sua IA, cuide bem deles.

O algoritmo de machine learning irá analisar os dados, encontrar um padrão e retornar a resposta à sua pergunta.

Inicialmente os tipos de aprendizados são os seguintes:

Supervisionado

No aprendizado supervisionado o ML recebe uma previsão do que ele precisa retornar.

• Regression:

Qual seria o valor? Qual seria a nota?

• Classification:

Qual classe isso pertence?

Não supervisionada

No aprendizado não supervisionado o ML analisa os dado e define o que ele precisa retornar como resultado.

• Clustering:

Existem grupos distintos? Qual grupo pertence?

• Anomaly Detection:

Esse comportamento é estranho?

• Recomendation:

Qual opção devo escolher?

Experimento criado para prever o preço de um veículo:

Foi fornecido uma base de dados padrão para o aprendizado da Azure, com esses dados selecionei as colunas de interesse para treinar, os campos de preço que estivessem vazios foram excluidos do treinamento para não influenciar o resultado. Com os dados tratados o treino foi feito utilizado o algoritmo de regressão linear e gerou um resultado final com 0.89 de acertividade. Ao final foi inserida um input e output para consulta web, que permite a utilização e forma de API.

Serviços Cognitivos

Utilização de IA para realização e identificação de tarefas cognitivas como visão, fala, idioma, conhecimento, busca e diversos outros modelos de cognição.

Formas de analisar os dados que foram inseridos dentro do site com base em diversos fatores como sentimentos, frases, imagens, idiomas.

Criação utilizando Luis AI

A intenção é identificar o interesse do usuário se ele deseja alugar/comprar um carro com base no que foi digitado.

• Ensinar o “Luis” sobre o contexto do serviço de alugar um carro, para que ele possa “entender” como tratar cada informação.
• Separar entidades importantes para que possa ser analisado e considerado como definidores da frase.

Caso já possua uma base de dados para alimentar o bot é excelente, faça uma curadoria desses dados e forneça como input, com isso o treinamento fica muito mais eficiente.

Neste exemplo o bot criado utilizando o Luis da Microsoft com um pouco de treino é capaz de identificar as palavras-chave de uma frase e separá-las em variáveis que podem ser utilizadas para algum filtro posterior. Talvez o direcionamento para o setor de acordo, apontamento para uma página… Enfim, diversas possibilidades.

Visão Computacional

Responsável por identificar imagens e cenas dentro de foto ou vídeos e extrair informações desse contexto.

É um conteúdo básico introdutório, com certeza verei mais sobre o tema e um dos itens que está em minha lista de estudos é o Tensorflow, que é uma biblioteca de machine learning em JS. Esses assuntos básicos serão úteis.

Até mais!