Olá, sou Artemy Kolchinsky. Nestes
tutoriais nós falaremos sobre o que é aprendizagem de máquina,
exemplos de problemas de aprendizagem de máquina
e algumas das razões pelas quais
a aprendizagem de máquina se tornou predominante nos noticiários
vamos começar por uma conversa sobre o que
aprendizagem de máquina é. Primeiro você deve estar
curioso sobre como isso se difere de outro termo
que ouvimos, que é
inteligência artificial. Eu diria que
inteligência artificial é a ciência geral da
criação de sistemas autônomos inteligentes,
podendo ser coisas como softwares jogadores de xadrez,
softwares para controlar robôs
ou processos industriais e muitos e muitos
outros exemplos. Aprendizagem de máquina é um
subconjunto da inteligência artificial e
é particularmente destinado a projetar
software que pode automaticamente aprender
a fazer coisas inteligentes geralmente a partir
de dados fornecidos a ele
e a partir deste ponto de vista, em algumas formas está
na realidade muito relacionado com
estatística porque ela também está
preocupada em fazer inferências a partir
de dados e usá-los para prever outras coisas.
Agora, para obter uma ideia esquematizada
da diferença entre esses dois
nós podemos considerar dois sistemas
de inteligência artificial diferentes. Um
deles é o que se chama
Sistema de Prevenção de Colisão de Tráfego
e ele é
basicamente um sistema que foi desenvolvido
muitas décadas atrás para ajudar aviões a evitarem
uns aos outros e evitarem colisões no ar.
Ele é basicamente uma lista de comandos IF
e condições que dizem quando
disparar alarmes, quando dizer para
um avião subir e outro para descer
e assim por diante. Estas são regras fixas
que foram projetadas para ajudar a evitar
colisões. Isso não é um problema de
aprendizagem de máquina porque são
essencialmente algum programa com comandos fixos.
Agora, um exemplo do que eu diria ser um
problema de aprendizagem de máquina
é o seguinte: dado alguns dados, fazer um
modelo estatístico de algo como
ganhos anuais pessoais dependendo de
coisas como idade, gênero, grau escolar,
código de endereçamento posta (CEP) e assim por diante
E usar estas, que seriam chamadas de
variáveis independentes para fazer uma previsão sobre
digamos, quanto dinheiro uma pessoa faz
em um ano. Agora, se você fez
aula de estatística você deve pensar que
isso pode apenas ser resolvido com uma
regressão linear e acontece que
é verdade, essa é uma maneira de
abordar o problema e uma regressão linear simples
é um caso simples de aprendizagem
de máquina, está usando dados para construir um
modelo que então pode ser usado para fazer
previsões sobre outras coisa. Se você
quer um exemplo mais cinematográfico da
diferença entre IA e aprendizagem de máquina
você pode pensar no computador
Hal 9000 do filme 2001 Uma Odisseia no Espaço
Parecia que era como se ele estivesse essencialmente
programado para realizar uma tarefa
obstinada da missão no espaço e isso seria
um exemplo clássico de IA. Compare isso
com o computador nos jogos clássicos de guerra nos anos 80
, que foi treinado para aprender a jogar
guerra termonuclear global e então poderiam
aprender a jogar coisas como jogo da velha
e isso seria um exemplo de uma
inteligência artificial com aprendizagem de máquina. Ok, indo adiante eu
falarei sobre duas grandes áreas da
inteligência artificial: aprendizagem de máquina supervisionado
e aprendizagem de máquina não supervisionado.
Na aprendizagem supervisionada existe essencialmente
uma resposta certa para uma questão e nós
treinamos o algoritmo as usando e mostrando
quais são as respostas corretas. Exemplos disso
poderiam ser os seguintes. Eu te dou
uma imagem e eu peço para você classificar
isso como um gato ou cachorro. Existe claramente uma
resposta certa para a maioria das images. Eu te dou
uma gravação de áudio e eu te peço para
gerar o texto que está atualmente sendo falado
no gravação de áudio. Ou finalmente eu poderia
te dar dados históricos do mercado de ações
e pedir para você prever
o que o mercado de ações será agora.
O mercado de ações atingirá um certo nível
e então nós poderemos estar certos ou errados.
Neste tutorial nós estaremos principalmente falando sobre
aprendizagem supervisionada. Contudo, você deveria
também saber essa outra área da
aprendizagem de máquina chamada de aprendizagem não supervisionada
e aprendizagem não supervisionada
não há uma resposta certa por si só, mas o quê
nós desejamos fazer é encontrar padrões
significativos nos dados. Isso poderia ser
algo como pegar conjunto de dados
com alta demanda
e representá-lo em um espaço
dimensional menor. Seria algo como
pegar um conjunto de dados e separá-los em
grupos. Então esse é um outro exemplo que você
vê na rela onde você ... nós pode visualmente
que existe um gráfico de dispersão e
existe algum agrupamento ali. O que è
o agrupamento certo, bem, pode não haver
um agrupamento certo mas nós ainda gostaríamos
de considerar coisas. Isso também inclui
coisas como detecção de anomalia
onde não é exatamente claro
qual é a resposta certa mas é ainda
útil ter algum tipo de algoritmo para
encontrar padrão. Além da
aprendizagem supervisionada e não supervisionada
existem muitas outras
misturas e variações e alternativas
para elas, tal como transferência de aprendizagem
aprendizagem semi-supervisionada e assim por diante
Nós não teremos tempo para entrar na maioria
destas mas você deveria saber que as
áreas de domínio da aprendizagem de máquina
são grandes mas aprendizagem supervisionada é
provavelmente a que teve mais
sucessos recentemente e é a qual
mais falaremos sobre. Ok, então como a
aprendizagem de máquina atualmente funciona?
Na aprendizagem supervisionada nos é dado o que
é chamado de conjunto de dados de treino. Eu vou usar
o exemplo de pegar fotos e mapeá-las para
os labels cachorro ou gato dependendo
do que é mostrado na imagem. Nosso conjunto
de dados de treino consistiria de
um monte de imagens e para uma dessas um
label isso é um cachorro ou isso é um gato. Agora
nós pegamos o conjunto de dados de treino e nós
pegamos o que é chamado de modelo estatístico
ou geralmente algum tipo tipo de modelo
de aprendizagem de máquina e nós pegamos um
algoritmo de aprendizagem e nós falaremos sobre o que
acontece nesse processo quando eles são
combinados. Mas quando eles são combinados nós
dizemos que nós treinamos o modelo e a
saída disso é um modelo treinado. Ok,
esse modelo treinado aprendeu
alguma coisa sobre a associação entre
imagens e o label carro e o label gato e uma vez
que nós treinamos isso nós na verdade podemos entregar
para esse modelo treinado uma imagem que nunca
foi vista por ele antes e ele vai fazer uma
predição se é um cachorro ou se é um gato e se
nós fizemos um bom trabalho então ele deve
estar certo sobre sua predição. Nós
falaremos mais sobre isso
mais tarde. Ok, então apenas uma coisa que é
realmente importante para lembrar é que
nós falamos sobre alguns exemplos como o
exemplo clássico de aprendizagem se imagens são
de cachorros ou gatos mas existem muitos e muitos
problemas no mundo que podem ser vistos
como problemas de aprendizagem supervisionada.
Por exemplo, jogar um vídeo game,
aprender automaticamente como jogar um
vídeo game é um exemplo de um problema de
aprendizagem supervisionada, nós podemos pensar no
problema de aprendizagem supervisionada como aprendendo
e mapeando
pular ou atirar, por exemplo, e uma maneira
que tais modelos são treinados, em termos do
do que você vai ouvir, é aprendizagem
por reforço. Aprendizagem por reforço é um tipo de
aprendizagem supervisionada em que
essencialmente o algoritmo faz muitas
execuções através de algum tipo de
sequência de eventos e no fim dessa
sequência de eventos ele ganha uma
recompensa positiva ou negativa e
essa recompensa muda o como a execução através da
sequência de eventos de modo a maximizar a
recompensa que ele está ganhando.
tutorial. Outro exemplo de problema de
aprendizagem supervisionada é tradução
então eu posso te dar uma sentença em inglês
tarefa bem difícil para aprendizagem
supervisionada e algoritmos de aprendizagem de máquina
tradução e tarefas similares é
aprendizagem de sequência. Aprendizagem de sequência apenas
significa que a coisa que você está mapeando
de ou para é uma longa sequência de
algo. como por exemplo poderia ser uma
longa sequência de palavras como no idioma
e você também vai ouvir os termos
redes neurais recorrentes e coisas
como
conjunto com aprendizagem sequencial
avanços em tradução de idiomas
recentemente. Finalmente o último
exemplo que nós falaremos é algo como
um sistema de recomendação então queremos
ter um conjunto de músicas que
que nós pensamos que você gostará baseado no que
você ouviu. Para você, provavelmente está
familizarizado com estes exemplos e eles
na verdade podem trabalahar surpreendentemente bem em
recomendação de coisa, você realmente acaba
gostando, então esse é outro exemplo de
um problema de aprendizagem supervisionada. Ok
então uma das últimas coisas que eu quero que você
se lembre e realmente tire isso deste
tutorial: existem muitos e muitos
algoritmos que fazem aprendizagem
supervisionada, no slide atual você pode apenas
ver um pequeno subconjunto destes. Recentemente
você deve ter ouvido muito sobre redes
neurais ou aprendizagem profunda, que são
na verdade um exemplo de redes neurais.
Você deve lembrar que redes neurais
é apenas um exemplo de algoritmo de
aprendizagem de máquina entre muitos
outros. Eles possuem assim como os outros
algoritmos os seus pontos fortes
e fracos, mas nós falaremos depois também
sobre algumas das razões porque eles podem
ser tão prevalentes recentemente. Agora, no próximo
tutorial eu falarei sobre uma maneira espacial
ou geométrica para entender como
a aprendizagem de máquina na realidade
faz o que faz.