O que é treinamento de modelo de IA e por que é importante?

Mike Chen | Estrategista de Conteúdo | 6 de dezembro de 2023

Na cultura popular, a IA às vezes tem uma má reputação. Os filmes mostram isso como o primeiro passo no caminho para um apocalipse dos robôs, enquanto as notícias estão cheias de histórias de como a IA assumirá todos os nossos cargos. A verdade é que a IA já existe há algum tempo, e é provável que nenhum desses piores cenários seja iminente.

Basicamente, a IA usa dados para fazer previsões. Esse recurso pode gerar dicas de "Você também pode gostar" em serviços de streaming, mas também está por trás de chatbots capazes de entender consultas em linguagem natural e prever a resposta correta e de aplicações que analisam uma foto e usam reconhecimento facial para sugerir quem está na imagem. Chegar a essas previsões, no entanto, requer treinamento eficaz do modelo de IA, e aplicações mais recentes que dependem da IA podem exigir abordagens de aprendizado ligeiramente diferentes.

O que é treinamento de modelo de IA?

Basicamente, um modelo de IA é um conjunto de algoritmos selecionados e os dados usados para treinar esses algoritmos para que eles possam fazer as previsões mais precisas. Em alguns casos, um modelo simples usa apenas um único algoritmo, de modo que os dois termos podem se sobrepor, mas o modelo em si é o resultado após o treinamento.

Em um sentido matemático, um algoritmo pode ser considerado uma equação com coeficientes indefinidos. O modelo é formado quando os algoritmos selecionados resumem os conjuntos de dados para determinar quais valores de coeficiente se ajustam melhor, criando assim um modelo para as previsões. O termo “treinamento do modelo de IA” se refere a esse processo: alimentar os dados do algoritmo, examinar os resultados e ajustar a saída do modelo para aumentar a precisão e a eficácia. Para fazer isso, os algoritmos precisam de grandes quantidades de dados que capturem toda a gama de dados recebidos.

Valores discrepantes, surpresas, inconsistências, padrões que não fazem sentido à primeira vista... Os algoritmos devem lidar com tudo isso e muito mais, repetidamente, em todos os conjuntos de dados recebidos. Esse processo é a base do aprendizado: a capacidade de reconhecer padrões, entender o contexto e tomar decisões adequadas. Com treinamento suficiente do modelo de IA, o conjunto de algoritmos dentro do modelo representará um preditor matemático para uma determinada situação que cria tolerâncias para o inesperado e maximiza a previsibilidade.

Principais conclusões

  • O treinamento de modelos de IA é o processo de alimentar dados coletados em algoritmos selecionados, a fim de ajudar o sistema a se aperfeiçoar para gerar respostas precisas para as consultas.
  • Existem muitos tipos diferentes de algoritmos de IA disponíveis. O caminho certo para um projeto depende do escopo, orçamento, recursos e metas.
  • O treinamento eficaz do modelo de IA requer um alto volume de dados de treinamento selecionados e de qualidade.
  • O treinamento e o teste de modelos de IA são um processo iterativo baseado em feedback e resultados.
  • Quando modelos de IA treinados fornecem resultados consistentes com conjuntos de dados de treinamento e teste, o processo passa para testes com dados reais antes de entrar em operação.

Definição do treinamento de modelos de IA

O treinamento de modelos de IA é um processo iterativo cujo sucesso depende da qualidade e da profundidade da entrada, bem como da capacidade dos instrutores de identificar e compensar deficiências. Os cientistas de dados normalmente são responsáveis ​​pelo processo de treinamento, embora até mesmo usuários profissionais possam participar de alguns ambientes low-code ou no-code. Na verdade, o ciclo de processamento, observação, fornecimento de feedback e melhoria é semelhante a ensinar uma nova habilidade a uma criança. Com o treinamento de modelos de IA, o objetivo é criar um modelo matemático que gere um resultado com precisão e, ao mesmo tempo, equilibre diferentes variáveis, valores discrepantes e complicações possíveis nos dados. Se você pensar bem, a paternidade oferece uma jornada semelhante, embora muito mais complicada.

Pense em como as crianças aprendem uma habilidade. Por exemplo, digamos que você queira ensinar uma criança a identificar a diferença entre cães e gatos. Tudo começa com imagens básicas e incentivo. Depois, são introduzidas mais variáveis, com detalhes como tamanhos médios, latidos versus miados e padrões de comportamento. Dependendo das dificuldades que a criança tem, você pode dar mais ênfase a uma determinada área para facilitar o aprendizado. No final deste processo, a criança deve ser capaz de identificar todos os tipos de cães e gatos, desde animais domésticos comuns até espécies de animais selvagens.

O treinamento de um modelo de IA é semelhante.

  • IA: selecione algoritmos e conjunto de dados de treinamento inicial para o modelo.

    Filho: use fotos básicas para estabelecer as diferenças gerais entre um cão e um gato.

  • IA: avalie a precisão do resultado e ajuste o modelo para reduzir ou eliminar certas imprecisões.

    Filho: faça elogios ou correções dependendo das respostas.

  • AI: forneça conjuntos de dados adicionais com diversas entradas específicas para personalizar e ajustar o modelo.

    Filho: destaque diferentes características, formas e tamanhos como parte do processo de aprendizagem.

Assim como acontece com as crianças, o treinamento inicial do modelo de IA pode influenciar muito o que acontece no futuro e se são necessárias mais lições para desaprender influências negativas. Isso destaca a importância de fontes de dados de qualidade, tanto para o treinamento inicial quanto para o aprendizado iterativo contínuo, mesmo após o lançamento do modelo.

O valor dos modelos de IA nos negócios

A maioria das organizações já se beneficia da IA em seus fluxos de trabalho e processos, graças a aplicações que geram análises, destacam discrepâncias de dados ou usam reconhecimento de texto e processamento de linguagem natural. Pense em transcrever documentos e recibos em papel em registros de dados, por exemplo. No entanto, muitas organizações estão procurando desenvolver modelos de IA com o objetivo de atender a uma necessidade específica e urgente. O próprio processo de desenvolvimento pode desbloquear camadas mais profundas de benefícios, desde o valor de curto prazo, como processos acelerados, até o ganho de longo prazo, como descobrir insights anteriormente ocultos ou talvez até mesmo lançar um novo produto ou serviço.

Um dos principais motivos para investir em uma infraestrutura capaz de oferecer suporte à IA é a forma como as empresas crescem. Em resumo, os dados estão em toda parte. Com tantos dados provenientes de todas as direções, novos insights podem ser gerados para quase todas as partes de uma organização, incluindo operações internas e o desempenho das equipes de vendas e marketing. Com isso em mente, o treinamento adequado e a aplicação cuidadosa permitem que a IA proporcione valor comercial em praticamente qualquer circunstância.

Para considerar como uma organização pode treinar a IA para obter o máximo de benefícios, a primeira etapa é identificar as entradas e o que é necessário para uma decisão sólida. Por exemplo, considere uma cadeia de suprimentos de manufatura. Quando todos os dados relevantes estiverem disponíveis para um sistema de IA devidamente treinado, ele poderá calcular os custos de envio, prever os tempos de envio e as taxas de qualidade/defeitos, recomendar alterações de preço com base nas condições do mercado e executar muitas outras tarefas. A combinação de grandes volumes de dados recebidos e a necessidade de decisões baseadas em dados tornam as cadeias de suprimentos maduras para a solução de problemas de IA. Em contraste, nos casos em que as soft skills continuam sendo uma prioridade máxima, a IA pode fornecer informações de apoio, mas é improvável que ofereça uma mudança revolucionária. Um exemplo é a avaliação do desempenho do funcionário por um gerente durante as avaliações anuais. Nesse caso, a IA pode facilitar a coleta de métricas, mas não pode substituir as avaliações feitas com base na interação entre humanos.

Para aproveitar ao máximo um investimento em IA, as organizações devem considerar o seguinte:

  • Quais problemas precisamos resolver?
  • Existem fontes de dados de qualidade que podem fornecer entradas para resolvê-los?
  • Temos a infraestrutura para oferecer suporte ao processamento necessário e conectar as fontes de dados relevantes?

Ao estabelecer esses parâmetros, as organizações podem identificar as áreas de negócios com maior probabilidade de se beneficiar da IA e, em seguida, começar a tomar medidas para torná-las realidade.

O processo de treinamento de um modelo de IA

Embora cada projeto venha com seus próprios desafios e requisitos, o processo geral de treinamento de modelos de IA permanece o mesmo.

Essas cinco etapas compreendem uma visão geral do treinamento de um modelo de IA.

  • Prepare os dados: o treinamento bem-sucedido do modelo de IA começa com dados de qualidade que representam situações reais e autênticas de forma precisa e consistente. Sem isso, os resultados subsequentes não têm sentido. Para ter sucesso, as equipes de projeto devem selecionar as fontes de dados certas, criar processos e infraestrutura para coleta manual e automatizada de dados e instituir processos de limpeza/transformação apropriados.

  • Selecionar um modelo de treinamento: se a curadoria de dados fornecer a base para o projeto, a seleção do modelo criará o mecanismo. As variáveis para essa decisão incluem a definição dos parâmetros e metas do projeto, a escolha da arquitetura e a seleção dos algoritmos do modelo. Como diferentes modelos de treinamento exigem diferentes quantidades de recursos, esses fatores devem ser ponderados em relação a elementos práticos, como requisitos de computação, prazos, custos e complexidade.

  • Faça o treinamento inicial: assim como no exemplo anterior sobre ensinar uma criança a diferenciar um gato de um cachorro, o treinamento do modelo de IA começa com o básico. Usar um conjunto de dados muito amplo, um algoritmo muito complexo ou o tipo de modelo errado pode levar a um sistema que simplesmente processa dados em vez de aprender e melhorar. Durante o treinamento inicial, os cientistas de dados devem se concentrar em obter resultados dentro dos parâmetros esperados enquanto observam erros de quebra de algoritmo. Ao treinar sem exageros, os modelos podem melhorar metodicamente em etapas estáveis e seguras.

  • Valide o treinamento: depois que o modelo passa pela fase inicial de treinamento, ele cria de forma confiável os resultados esperados em todos os principais critérios. A validação do treinamento representa a próxima fase. Aqui, os especialistas se propõem a desafiar adequadamente o modelo em um esforço para descobrir problemas, surpresas ou lacunas no algoritmo. Esse estágio usa um grupo separado de conjuntos de dados da fase inicial, geralmente com maior amplitude e complexidade em comparação com os conjuntos de dados de treinamento.

    À medida que os cientistas de dados passam com esses conjuntos de dados, eles avaliam o desempenho do modelo. Embora a precisão dos resultados seja importante, o processo em si é igualmente essencial. As principais prioridades do processo incluem variáveis como precisão, porcentagem de previsões precisas e recall, porcentagem de identificação correta da classe. Em alguns casos, os resultados podem ser avaliados com um valor métrico. Por exemplo, uma pontuação F1 é uma métrica atribuída a modelos de classificação que incorporam os pesos de diferentes tipos de falsos positivos/negativos, permitindo uma interpretação mais abrangente do sucesso do modelo.

  • Teste o modelo: depois que o modelo tiver sido validado com o uso de conjuntos de dados selecionados e adequados à finalidade, os dados em tempo real poderão ser usados para testar o desempenho e a precisão. Os conjuntos de dados para esta estágio devem ser extraídos de cenários do mundo real, como "tirar as rodinhas da bicicleta” para permitir que o modelo funcione sozinho. Se o modelo fornecer resultados precisos – e, mais importante, esperados – com dados de teste, ele estará pronto para entrar em operação. Se o modelo mostrar deficiências de alguma forma, o processo de treinamento se repetirá até que o modelo atenda ou exceda os padrões de desempenho.

    Embora o lançamento seja um marco significativo, alcançar esse estágio não significa o fim do treinamento. Dependendo do modelo, cada conjunto de dados processado pode ser outra “lição” para a IA, levando a um maior aprimoramento e refinamento do algoritmo. Os cientistas de dados devem continuar monitorando o desempenho e os resultados, especialmente quando o modelo lida com dados discrepantes inesperados. Caso surjam resultados imprecisos, mesmo que apenas em raras ocasiões, o modelo pode precisar de mais ajustes para não contaminar resultados futuros.

Tipos de métodos de treinamento de modelos de IA

O treinamento de IA vem em muitas formas diferentes que variam em complexidade, tipos de resultados, recursos e poder de computação. Um método pode usar mais recursos do que o necessário, enquanto em outros casos um método pode fornecer uma resposta binária, como em um sim ou não para a aprovação de um empréstimo, quando a situação exige um resultado mais qualitativo, como um “não” condicional até que mais documentação seja fornecida.

A escolha do método usado para um modelo de IA deve levar em conta as metas e os recursos; aventurar-se sem um planejamento cuidadoso pode exigir que as equipes de ciência de dados recomecem do zero, desperdiçando tempo e dinheiro.

Redes neurais profundas

Embora alguns modelos de IA usem regras e entradas para tomar decisões, as redes neurais profundas oferecem a capacidade de lidar com decisões complexas com base em diversos relacionamentos de dados. Redes neurais profundas funcionam com inúmeras camadas que identificam padrões e relações ponderadas entre pontos de dados para gerar resultados preditivos ou avaliações informadas. Exemplos de redes neurais profundas incluem assistentes ativados por voz, como a Siri da Apple ou a Alexa da Amazon.

Regressão linear

Nas estatísticas, a regressão linear é usada para determinar a relação entre entrada e saída. Em sua forma mais simples, isso pode ser representado pela fórmula algébrica y = Ax + B. Esse modelo usa um conjunto de dados para criar essa fórmula com base em coeficientes de entrada, saída e possíveis variáveis. O modelo final usado para previsão assume uma relação linear entre entrada e saída. Um exemplo de caso de uso para regressão linear é uma previsão de vendas com base em dados de vendas anteriores.

Regressão logística

Extraída do campo da estatística, a regressão logística é um modelo eficaz para situações binárias. A regressão logística é baseada na função logística, que é uma equação da curva S frequentemente usada para calcular a probabilidade. No caso da modelagem de IA, a regressão logística determina a probabilidade e fornece um resultado binário para, em última análise, fazer previsões ou decidir, por exemplo, se um candidato deve ser aprovado para um empréstimo. Um exemplo de caso de uso para regressão logística é uma aplicação financeira que faz a detecção de fraudes.

Árvores de decisão

A maioria das pessoas tem experiência com árvores de decisão, mesmo fora da IA. As árvores de decisão funcionam de forma semelhante aos nós em fluxogramas. No machine learning, os processos de treinamento alimentam a árvore por meio de dados iterativos para identificar quando adicionar nós e para onde enviar os diferentes caminhos dos nós. Um exemplo de caso de uso para árvores de decisão é uma aprovação de empréstimo financeiro.

Floresta aleatória

As árvores de decisão podem se tornar superajustadas para seus conjuntos de treinamento ao estabelecer muita profundidade. A técnica de floresta aleatória compensa isso combinando um grupo de árvores de decisão (por isso o termo “floresta”) e encontrando o maior consenso ou uma média ponderada nos resultados. Um exemplo de caso de uso para uma floresta aleatória é prever o comportamento do cliente com base em uma variedade de árvores de decisão em diferentes elementos do perfil de um cliente.

Aprendizado supervisionado

Em termos de educação infantil, o aprendizado supervisionado seria o equivalente a fazer com que seu filho siga um currículo definido com aulas metódicas. Para a modelagem de IA, isso significa usar conjuntos de dados de treinamento estabelecidos e parâmetros definidos para treinar o modelo, com os cientistas de dados atuando como os proverbiais professores na curadoria de conjuntos de dados de treinamento, executando conjuntos de dados de teste e fornecendo feedback do modelo. Um exemplo de caso de uso para aprendizado supervisionado é encontrar células anormais em radiografias do tórax. O conjunto de dados de treinamento são raios X com e sem anomalias, informando ao modelo qual é qual.

Aprendizado não supervisionado

Continuando a analogia da educação infantil, o aprendizado não supervisionado é semelhante à filosofia Montessori, onde as crianças são apresentadas com uma gama de possibilidades e a liberdade de se autodirigir com base em sua curiosidade. Para modelagem de IA, isso significa ingerir um conjunto de dados não rotulado sem parâmetros ou metas. Cabe à IA determinar padrões nos dados. Um exemplo de caso de uso para aprendizado não supervisionado é um varejista que alimenta dados trimestrais de vendas de um modelo de IA com o objetivo de encontrar correlações no comportamento do cliente.

Aprendizado por reforço

Se você já reforçou o comportamento desejado com guloseimas, você participou do aprendizado por reforço. Em um nível de IA, o aprendizado por reforço começa com decisões experimentais que levam a um reforço positivo ou negativo. Após o tempo, a IA aprende as melhores decisões, como as mais precisas ou bem-sucedidas, para lidar com uma situação e maximizar o reforço positivo. Um exemplo de caso de uso para aprendizado de reforço é a lista de sugestões de "você também pode gostar" apresentadas por YouTube com base no histórico de exibição.

Aprendizado por transferência

Um modelo de IA pode ter sucesso quando aplicado a uma situação diferente. O aprendizado por transferência refere-se ao método de usar um modelo de IA existente como ponto de partida para um novo modelo. Esse reaproveitamento funciona melhor quando o modelo existente lida com um cenário geral; qualquer coisa muito específica pode ser muito difícil de treinar novamente. Um exemplo de caso de uso de aprendizado por transferência é um novo modelo de IA para um tipo específico de classificação de imagem com base em parâmetros de um modelo de classificação de imagem existente.

Aprendizado semisupervisionado

Usando os princípios do aprendizado supervisionado e não supervisionado, o aprendizado semissupervisionado começa com o treinamento do modelo em um pequeno grupo de conjuntos de dados rotulados. A partir daí, o modelo usa conjuntos de dados não rotulados e não selecionados para refinar padrões e criar insights inesperados. Em geral, o aprendizado semissupervisionado usa apenas conjuntos de dados rotulados nas primeiras etapas, como rodinhas de apoio. Depois disso, o processo se baseia fortemente em dados não rotulados. Um exemplo de caso de uso de aprendizado semissupervisionado é um modelo de classificação de texto, que usa um conjunto selecionado para estabelecer parâmetros básicos antes de ser alimentado com grandes volumes de documentos de texto não supervisionados.

Modelos generativos

Modelos generativos são um método de IA não supervisionado que usa conjuntos de dados de exemplo muito grandes para criar uma saída solicitada. Alguns exemplos incluem imagens geradas por IA de acordo com os metadados de um arquivo de imagem ou texto preditivo com base em um banco de dados de frases digitadas. Em vez de simplesmente classificar os dados em seus resultados, os resultados da modelagem generativa podem usar milhares, talvez até milhões de dados de amostra para aprender e gerar resultados originais. Um exemplo de caso de uso de um modelo generativo é um chatbot, como o ChatGPT.

Função dos dados no treinamento de modelos de IA

Para que um modelo de IA seja devidamente treinado, ele precisa de dados, muitos dados. Na verdade, os dados são o elemento mais crucial no treinamento de modelos de IA. Sem ele, o modelo simplesmente não pode aprender. E sem dados de qualidade, o modelo aprenderá de forma incorreta. Dessa forma, os cientistas de dados selecionam conjuntos de dados para seus projetos com objetividade e cautela.

A curadoria do conjunto de dados deve envolver os seguintes fatores para o treinamento ideal do modelo de IA:

  • Qualidade das fontes de dados: se um modelo de IA for alimentado com um grande volume de conjuntos de dados não verificados, homogêneos e de baixa qualidade, os resultados resultantes serão inferiores. O que constitui "bons dados" pode diferir dependendo do modelo em questão. Quando há níveis inaceitáveis de imprecisão, pode ser possível recuar e treinar a IA. No entanto, não é incomum que os cientistas de dados reiniciem um projeto do zero depois que dados ruins contaminam o modelo.
  • Volume de dados: a prática se torna perfeita para o treinamento de modelos de IA. Embora um conjunto de dados possa ser um bom primeiro passo, o processo de treinamento requer uma grande quantidade de dados, bem como um nível apropriado de diversidade e granularidade para refinar o modelo, aumentar a precisão e identificar dados atípicos.
  • Diversidade de dados: maior diversidade de conjuntos de dados geralmente leva a maior precisão no treinamento de modelos de IA. Assim como no mundo real, as experiências diversificadas expandem os recursos e possibilitam a eficiência das decisões graças a um maior aprofundamento do conhecimento.

Desafios no treinamento de modelos de IA

O treinamento de modelos de IA traz seus próprios desafios. Algumas delas são logísticas: infraestrutura, poder computacional e outras considerações práticas para ir do início ao fim. Outros desafios exigem introspecção por parte dos cientistas de dados, como o desenvolvimento de um entendimento de como minimizar vieses e manter o objetivo do sistema resultante.

Os seguintes desafios devem ser considerações para qualquer iniciativa de treinamento de modelo de IA:

  • Viés de dados: para obter resultados precisos de um modelo de IA, o treinamento requer dados de qualidade. Para reduzir o viés, os cientistas devem examinar cuidadosamente as fontes de dados antes de selecionar conjuntos de dados de treinamento.

  • Os dados certos: os conjuntos de treinamento exigem grandes volumes de dados que representam a diversidade e a granularidade apropriadas. Isso não apenas exige que as equipes façam curadoria de grandes quantidades de dados de qualidade, mas também traz muitas considerações práticas. Armazenamento, limpeza/transformação, processamento e controle geral de qualidade se tornam cada vez mais difíceis à medida que o conjunto de dados fica maior.

  • Requisitos de capacidade computacional e infraestrutura: quanto mais complexo o modelo de IA, mais poder de computação e suporte à infraestrutura são necessários. A praticidade de executar o modelo, desde o treinamento até a ativação, precisa ser considerada ao selecionar o método do modelo. Se um tipo de modelo exigir mais recursos do que é possível entregar, todo o projeto entrará em colapso.

  • Sobreajuste: quando um modelo de IA se torna muito sintonizado nos conjuntos de dados de treinamento, ele pode se prender a esses detalhes, em vez de ser capaz de lidar com a diversidade e as surpresas. Esse fenômeno é conhecido como "sobreajuste" e impede previsões precisas no futuro. Um exemplo de sobreajuste é quando o conjunto de dados de treinamento produz 99% de precisão, mas um conjunto de dados do mundo real produz apenas 75% a 85% de precisão. Observe que a precisão percebida na IA se refere ao desempenho de um em termos de precisão com base em suas capacidades atuais. É a precisão observada ou experimentada pelos usuários ou pelas partes interessadas. Por outro lado, a precisão potencial em IA se refere ao nível máximo de precisão que um sistema poderia atingir em condições ideais e com recursos ideais. Compreender a diferença entre a precisão percebida e a precisão potencial é importante para avaliar o desempenho de um sistema de IA e identificar áreas para melhoria ou desenvolvimento futuro.

    Os termos "sobreajuste" e "sobretreinamento" são frequentemente usados de forma intercambiável, mas eles têm significados distintos. O sobreajuste, conforme discutido, é quando a IA tem um desempenho muito bom em seus dados de treinamento, mas não consegue lidar com novos dados. O sobretreinamento ocorre quando um modelo é treinado excessivamente, levando a um desempenho ruim tanto nos dados de treinamento quanto nos novos dados. O sobretreinamento pode ocorrer quando um modelo é treinado por muito tempo ou com muita complexidade, fazendo com que ele tenha dificuldade para generalizar. Ambas as questões precisam ser evitadas no processo de treinamento do modelo.

  • Explicabilidade: um problema importante na modelagem de IA é a falta de explicabilidade sobre como as decisões são tomadas. Os usuários podem fazer inferências com base nos resultados, mas as razões para o modelo podem permanecer obscuras. Alguns desenvolvedores criaram ferramentas para preencher essa lacuna, incluindo modelos criados para ter uma explicabilidade mais transparente. No entanto, a implementação, a usabilidade, os detalhes e a acessibilidade variam, tanto para entrada quanto para saída.

Futuro do treinamento de modelos de IA

Embora a IA tenha existido de alguma forma desde o início da computação, os avanços em algoritmos, potência da CPU, potência da unidade de processamento gráfico (GPU) e o compartilhamento de recursos com base na nuvem impulsionaram significativamente a IA nas últimas duas décadas. A IA está incorporada em tantas aplicações que muitos usuários a empregam sem perceber. Quando você transmite música, as playlists personalizadas vêm de uma IA que analisa suas músicas e artistas favoritos. Quando você digita uma mensagem de texto, uma IA oferece sugestões preditivas com base nas palavras mais usadas. Se você encontrou um novo programa de TV que gostou graças a uma recomendação automatizada, agradeça à IA.

Esse é o presente da IA, mas o que nos espera no horizonte?

O potencial da IA depende dos recursos em evolução do treinamento do modelo. Vamos dar uma olhada nas possibilidades futuras no treinamento de modelos de IA.

Avanços em técnicas de treinamento de modelos de IA

Se parece que as inovações da IA cresceram exponencialmente, há um bom motivo para isso: a explosão de dados e conectividade na última década facilitou muito o treinamento de sistemas de IA e permitiu a realização de modelos complexos, e algoritmos novos e aprimorados estão contribuindo para o sucesso. Por causa disso, uma série de metas ambiciosas parecem viáveis na próxima década, incluindo o raciocínio profundo, em que a IA ganha a capacidade de entender o como e o porquê por trás das situações; maior eficiência de treinamento usando conjuntos de dados menores; e modelos mais eficientes e precisos desenvolvidos a partir do aprendizado não supervisionado.

O potencial do aprendizado por transferência

Para as pessoas, as habilidades transferíveis aumentam a empregabilidade e a produtividade, facilitando muito o início de uma nova tarefa. O mesmo se aplica ao aprendizado por transferência em IA. No entanto, a transferência eficaz de aprendizado ainda enfrenta uma série de desafios. Atualmente, o aprendizado por transferência funciona melhor em domínios imediatamente semelhantes para o modelo original, limitando seu uso. Ampliar os recursos do aprendizado por transferência exigirá significativamente mais poder de computação e recursos para oferecer suporte à maior complexidade do retreinamento. Sem inovações em eficiência e processamento, pode ser mais fácil simplesmente construir um modelo do zero.

O papel da supervisão humana no treinamento de modelos de IA

Talvez a característica mais poderosa da IA seja sua capacidade de executar tarefas com mais rapidez e precisão do que os seres humanos, aliviando os funcionários de expedição, contadores e outros da execução de tarefas repetitivas. É claro que chegar a esse ponto exige tempo e esforço na curadoria de conjuntos de dados, na observação de resultados e no ajuste do modelo.

Como escolher a ferramenta certa de treinamento de modelo de IA

Uma variedade de ferramentas de treinamento de modelo de IA pode acelerar o processo de desenvolvimento e treinamento. Essas ferramentas incluem bibliotecas de modelos predefinidas, estruturas de código aberto, auxiliares de codificação e de ambiente e otimização de gradiente. Alguns dependem do tipo de modelo usado, enquanto outros exigem certos padrões para recursos de computação.

Para determinar qual ferramenta, ou ferramentas, funciona melhor para o seu projeto, compile as respostas para as seguintes perguntas:

  • Que tipo de resultado você deseja do seu modelo de IA?
  • Quais são os recursos de computação subjacentes?
  • Qual é o escopo e o orçamento do seu projeto?
  • Onde você está no processo de desenvolvimento?
  • Quais são as habilidades da sua equipe?
  • Existem restrições de governança ou conformidade para seu setor ou projeto?
  • Quais áreas do seu projeto precisam de mais ajuda?

Essas respostas podem ajudar a criar uma pequena lista de ferramentas eficazes para ajudar seu processo de treinamento de modelo de IA.

A OCI oferece suporte ao treinamento de modelos e aplicações paralelas

O treinamento de modelos complexos de IA pode ser uma iniciativa que consome muitos recursos, já que centenas, possivelmente milhares, de serviços independentes coordenam e compartilham informações. A Oracle Cloud Infrastructure (OCI) fornece GPUs conectadas por meio de uma rede Ethernet de alto desempenho para economizar tempo e dinheiro dos clientes, maximizando a disponibilidade e a estabilidade. Com a OCI, os clientes obtêm interconexões simples e rápidas para oferecer suporte ao treinamento e à implementação de modelos altamente complexos em escala.

Os precursores de machine learning para IA foram desenvolvidos com base em regras intensivas e probabilidade orientada por cálculos de alta potência. O supercomputador Deep Blue competiu em torneios de xadrez de classe mundial dessa maneira. No entanto, a IA evoluiu para além do uso de regras alimentadas por dados externos; em vez disso, os modelos de IA agora se concentram em gerar insights internos por meio do treinamento com grandes volumes de conjuntos de dados. Embora alguns modelos de IA ainda usem árvores de decisão baseadas em regras, outros suportam processos e previsões complexos graças às redes neurais.

Os avanços na IA são empolgantes, mas o futuro dessa tecnologia depende de treinamento de alta qualidade.

Ebook de casos de uso de IA

As empresas que realizam treinamento de modelos, em qualquer nível, devem garantir que os conjuntos de dados relevantes e o conhecimento institucional estejam bem documentados. Uma ótima maneira de conseguir isso é um centro de excelência em IA, que oferece inúmeros benefícios além do suporte ao treinamento.

Perguntas frequentes sobre treinamento de modelos de IA

O que é treinamento de modelo de IA?

O treinamento de modelos de IA é o processo de alimentar conjuntos de dados selecionados por um modelo de IA para evoluir a precisão dos resultados. O processo pode ser demorado, dependendo da complexidade do modelo de IA, da qualidade dos conjuntos e do volume de dados de treinamento. Depois que o processo de treinamento passa por uma referência para os sucessos esperados, os cientistas de dados continuam monitorando os resultados. Se a precisão diminui ou o modelo tem dificuldade em lidar com certos tipos de situações, o modelo pode exigir treinamento adicional.

Onde posso treinar um modelo de IA?

Qualquer pessoa com acesso às ferramentas adequadas pode treinar um modelo de IA usando qualquer PC, supondo que tenha acesso aos dados necessários. As etapas incluem identificar o problema, selecionar o modelo de treinamento, localizar conjuntos de dados de treinamento e executar os processos de treinamento. Isso pode ser em uma escala pequena, local ou em uma grande escala empresarial, dependendo do escopo do projeto e dos recursos disponíveis. Os desenvolvedores novos ou independentes podem aproveitar os serviços de nuvem que fornecem recursos de CPU em uma variedade de linguagens de programação e removem a geografia da equação.

Quanto custa treinar modelos de IA?

O custo de treinamento de um modelo de IA depende do escopo do projeto. Em todo o setor, os custos continuam apresentando tendência de queda, pois a potência da CPU/GPU e o acesso à nuvem oferecem mais recursos. Na verdade, o custo médio de treinamento para um pequeno projeto, como classificação de imagens, foi de US$ 1.000 em 2017, mas apenas US$ 5 em 2022, de acordo com o Índice de IA do Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Homem de Stanford.

Em comparação, o custo para projetos de IA de grandes empresas está aumentando. Por exemplo, algo como o treinamento do ChatGPT pode exigir um orçamento estimado de US$ 3 milhões a US$ 5 milhões. Essa disparidade se deve à complexidade dos projetos e ao fato de que os recursos crescentes tornam disponíveis projetos cada vez mais complexos e que ultrapassam os limites, se você puder pagar por eles.

Como aprender modelagem de IA?

Para aprender a realizar treinamento de modelo de IA, é necessário educação formal ou treinamento no trabalho. Depois de ter a experiência, comece com as quatro etapas envolvidas na criação de um modelo de IA.

  • Identifique o problema: seja um projeto comercial, acadêmico ou pessoal, qualquer modelo de IA começa ao reconhecer qual problema você deseja resolver. Isso cria uma direção prática para o projeto e identifica vários elementos-chave, como escopo, orçamento e necessidades de recursos.
  • Dados de treinamento precisos: os modelos de IA funcionam somente quando têm dados para aprender. Isso significa que os conjuntos de dados de treinamento devem ser selecionados a partir de fontes de qualidade e preparados (limpos/transformados) para uso em um algoritmo.
  • Desenvolvimento de modelos: os desenvolvedores podem escolher entre vários tipos de IA para o modelo de IA, dependendo do tipo de resultado necessário e do tipo de dados disponível. Uma vez estabelecido, o processo de treinamento pode começar. Quando o modelo atinge altos níveis de precisão com dados de treinamento, as equipes de desenvolvimento podem usar dados do mundo real para testar o desempenho.
  • Implementação: depois de confirmar os resultados reais, o modelo pode entrar em operação. Nesse estágio, os desenvolvedores devem continuar monitorando os resultados em busca de quaisquer anomalias que exijam maior refinamento. Um modelo de IA deve ser tratado como um projeto contínuo que pode continuar evoluindo.

Quais são os quatro tipos de modelos de IA?

Em geral, os quatro tipos de modelos de IA são os seguintes:

  • O aprendizado supervisionado usa conjuntos de dados de treinamento estabelecidos e parâmetros definidos para treinar o modelo.
  • O aprendizado não supervisionado envolve um sistema de IA ingerindo um conjunto de dados não rotulado sem parâmetros ou metas e determinando padrões nos dados.
  • Os modelos de aprendizagem de reforço começam com decisões experimentais que levam ao reforço positivo ou negativo. Depois de algum tempo, a IA aprende o "melhor" caminho.
  • O aprendizado generativo é um método de IA não supervisionado que usa uma grande quantidade de dados de exemplo para criar uma saída solicitada.

Alguns cientistas de dados também usam aprendizado por transferência, onde um modelo de IA existente é um ponto de partida para um novo modelo e aprendizado semissupervisionado, que combina aprendizado supervisionado e não supervisionado.

Oracle Chatbot
Disconnected