As novas tecnologias fazem parte da rotina de todos, dia após dia e cada vez mais. Às vezes, as mudanças chegam a ser tão silenciosas que não é perceptível que ocorrem em tempo real. Por isso, hoje, o artigo trata sobre Machine Learning (em português: aprendizado de máquina), um sistema essencial para a solução da Infant.ID.
Criado por Arthur Samuel em 1959, o termo “machine learning” foi bastante inovador para a época. Samuel descreve o conceito como “um campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem terem sido programados como tal”. Tal definição foi feita através de um projeto de máquina autônoma desenvolvida por ele.
A partir destes estudos, o machine learning começou a ser utilizado de forma mais abrangente, inclusive na internet. Para chegar até este artigo, por exemplo, o leitor pode ter sido conduzido graças aos algoritmos inteligentes.
Este tema é muito valioso e necessário, visto que futuras tecnologias utilizarão esta aplicação para ser cada vez mais aprimorada.
Machine Learning é um ramo da inteligência artificial (IA) e da ciência da computação de algoritmos complexos para processar e avaliar dados rapidamente. O software de machine learning faz previsões, coleta insights, aprende com o passar do tempo. Quanto mais informações são processadas, mais precisas são as previsões e as análises, porque com mais dados coletados, o algoritmo é capaz de produzir uma estimativa acerca dos padrões vistos nos dados. Com isso, o processador consegue realizar cálculos mais precisos.
Desde sempre o homem se apoiou na construção de ferramentas para lidar com atividades do seu dia a dia, na idade da pedra era uma lança e hoje são os computadores.
O trabalho humano anda lado a lado com o trabalho da máquina.
O machine learning faz com que aplicativos altamente inteligentes, que podem falar, ouvir, ver e até interagir com pessoas e dispositivos, surjam com cada vez mais frequência na sociedade. Entretanto, desenvolver soluções baseadas em machine learning não é uma tarefa simples. Este aprendizado requer especialistas, como Cientistas de Dados, que podem preparar conjuntos de dados, selecionar os algoritmos certos e interpretar a saída.
Há três tipos de machine learning. São eles: supervisionado, não supervisionado e semi-supervisionado.
Ocorre quando o modelo aprende a partir de resultados pré-definidos. São inseridos valores de referência para o que está certo e o que está errado, desta forma, o software se ajusta com base nos acertos e erros que comete.
Para classificar um e-mail como spam, por exemplo, o aplicativo de e-mail identifica o remetente suspeito de ser um bot e redireciona o e-mail para a caixa de spam. Neste exemplo, informações sobre as características de um spam precisaram ser inseridas anteriormente para que o software pudesse identificar o e-mail como tal.
Uma aplicação bastante comum de machine learning é para a classificação de imagens. Nesse caso, em um modelo supervisionado, o software só consegue classificar imagens quando ele já possui dados rotulados do significado de cada imagem. Com informações sobre as características de uma flor e de um carro, por exemplo, ele consegue classificar imagens que correspondam a uma flor em um grupo e imagens de carros em outro.
Redes neurais, regressão linear, naïve bayer e máquina de vetores de suporte (SVM) são alguns dos métodos usados na aprendizagem supervisionada.
Ao contrário do aprendizado supervisionado, no aprendizado não supervisionado não existem resultados pré-definidos para o modelo utilizar como referência para aprender.
Para a classificação de imagens, o modelo não supervisionado não precisa de informações prévias para realizar a categorização, ele mesmo vai criar as categorias com base em análises das imagens. O software faz isso por meio de semelhanças e diferenças, correlação de variáveis e redução da dimensionalidade.
Os dados sem a informação do seu significado, são chamados de dados não rotulados.
Por exemplo, ao analisar imagens de várias plantas diferentes, o software vai olhar para características como o comprimento do caule, o formato, a estrutura, a cor e vai organizar as imagens em categorias.
Esse tipo de Machine Learning é ideal para análise exploratória de dados. Empresas que possuem informações sobre seus clientes e desejam classificá-las de acordo com múltiplas variáveis, podem se beneficiar muito com esse modelo.
E por último, o aprendizado semi-supervisionado é a junção entre o supervisionado e o não supervisionado. Há um treinamento da máquina: ela usa um conjunto menor de dados rotulados e orienta-se na classificação e extração de um conjunto maior de dados sem rotulação.
É ideal para soluções onde há um problema de não haver dados rotulados suficientes no treinamento de um algoritmo de aprendizado supervisionado.
Com a ajuda de Machine Learning, a Infant.Id desenvolve e aprimora constantemente a primeira tecnologia disponível no mundo capaz de capturar, analisar e exportar as digitais de recém-nascidos em alta definição desde o seu primeiro minuto de vida.
O machine learning é usado em uma das aplicações do software criado como complemento ao scanner, para identificar as papilas dos dedos dos recém-nascidos e formar uma imagem de maior precisão e melhor resolução da digital.
A Infant.Id é a primeira empresa no mundo a desenvolver uma tecnologia para coletar a biometria digital de bebês logo nas primeiras horas de vida. Para entender melhor as aplicações da Infant.Id, ler aqui.
Sendo assim, com a ajuda do Machine Learning, a Infant.Id está construindo um mundo mais seguro para as crianças.
