Modelos de IA: como treinar, validar, ajustar e implementar

Modelos de IA: como treinar, validar, ajustar e implementar

O treinamento de modelos IA é um dos pilares fundamentais para aproveitar a inteligência artificial no ambiente empresarial. Graças às redes neurais, que imitam o funcionamento do cérebro humano, seu negócio pode tirar muito mais proveito dos dados, obtendo ferramentas totalmente personalizadas e baseadas nas informações exclusivas da empresa. Mas, qual é o processo para alcançar esse aproveitamento da inteligência artificial? Quais ferramentas sua organização precisa?
Nos seguintes parágrafos, vamos explicar por que a inteligência artificial se tornou tão importante nos ambientes empresariais. Além disso, falamos sobre alguns conceitos básicos relacionados com esta tecnologia e sobre o processo que envolve a criação de modelos de IA totalmente únicos, alimentados pelos dados do seu negócio. Damos as boas-vindas à Indústria 4.0, focando em uma de suas peças-chave: a IA.

Modelos IA, inteligência artificial e as empresas

A inteligência artificial está se abrindo caminho no mundo empresarial. E o faz a passos largos. Por que estamos assistindo a esse fenômeno? Bem, a primeira coisa que deve ficar claro é que a IA não é uma proposta nova. Além da inteligência artificial generativa (GenAI), aquela que tem como objetivo gerar conteúdo, os algoritmos e redes neurais são utilizados há anos com o objetivo de detectar padrões, executar tarefas repetitivas e tomar decisões de baixo nível de forma automática.
Para que uma IA funcione, seja para criar textos, como o ChatGPT, ou para executar tarefas por conta própria, é necessário alimentá-la com dados. É neste ponto que entram em jogo os modelos de IA. Estamos falando de um sistema projetado para realizar tarefas específicas através do uso de algoritmos de aprendizado de máquina. Esses algoritmos permitem que o modelo aprenda padrões e tome decisões baseadas em dados.
Atualmente, podemos discriminar entre diferentes tipos de aprendizado em IA:

• Aprendizado supervisionado. O modelo é treinado com dados rotulados (conhecidos como dados de treinamento), permitindo-lhe fazer previsões precisas. Os dados, geralmente, são curados por humanos e, por isso, usa-se o termo supervisionado.
• Aprendizado não supervisionado. É aquele que se baseia em dados não etiquetados. Basicamente, fornece-se informação de todo tipo ao algoritmo para que ele aprenda com ela, delegando à rede neural a capacidade de etiquetar esses dados.
• Aprendizado por reforço. É um sistema onde o modelo aprende a tomar decisões através de testes que têm resultados positivos ou negativos. É o humano que decide se os resultados são bons ou não e, com base nessa decisão, a máquina refina seu comportamento.

Os modelos IA, além disso, são treinados graças a três conjuntos de dados distintos. São os seguintes:

• Conjunto de treinamento. É o pacote de dados que serve para treinar o modelo. Pode ser comparado a um manual de instruções com o qual o modelo IA aprende a realizar suas tarefas.
• Conjunto de validação. Esses dados são os que permitem ajustar os hiperparâmetros, ou seja, os valores mais específicos que configuram o comportamento do modelo. Dessa forma, evita-se o sobreajuste, que é quando o modelo se atém apenas ao que foi aprendido de forma estrita, perdendo a capacidade de incorporar novas informações e de contextualizar os dados.
• Conjunto de testes. É o conjunto que se encarrega de avaliar o desempenho final do modelo para garantir que funcione corretamente com novos dados. Permite saber se o modelo de IA é capaz de extrapolar seus conhecimentos iniciais para novos conjuntos que lhe são fornecidos posteriormente.

Tudo o que foi analisado parece complexo, mas quando colocado em prática, é bastante simples. Na verdade, é semelhante a treinar um funcionário que você acabou de contratar. A única diferença é que este funcionário será responsável por tomar decisões de baixo nível e executar as tarefas mais repetitivas de forma automática, liberando os funcionários reais dessas responsabilidades e melhorando sua produtividade.

O processo completo para treinar modelos IA

Agora que você já conhece mais a fundo como funcionam os modelos IA, queremos falar sobre o processo que deve ser seguido para treiná-los. Vamos ver os passos exatos que permitem treinar uma inteligência artificial para que ela seja capaz de desenvolver funções e executar tarefas dentro da operação de uma empresa.
Aqui está uma explicação breve dos passos para treinar um modelo de IA, com os termos adicionais incluídos:

Coleta de dados

Primeiro, são coletados dados relevantes para a tarefa que se deseja resolver. É importante que os dados sejam representativos e de boa qualidade, mesmo que provenham de diversas fontes. Frequentemente, são utilizadas bibliotecas de aprendizado de máquina e frameworks de IA para gerenciar e preparar esses dados.

Seleção de algoritmos e parametrização

Uma vez que se tem os dados, o próximo passo é escolher o algoritmo de aprendizado de máquina, com base no tipo de tarefa que deve ser coberta. Em seguida, são estabelecidos os hiperparâmetros, que são configurações iniciais do modelo que podem afetar seu desempenho. Durante esta fase, podem ser aplicadas técnicas de regularização para evitar o sobreajuste.

Treinamento

Utiliza-se o conjunto de treinamento para ensinar o modelo. O modelo aprende à medida que seus parâmetros internos são ajustados para minimizar os erros em suas previsões sobre esses dados. É uma etapa em que geralmente são usados frameworks de IA.

Validação

O modelo é avaliado usando o conjunto de validação. Este processo faz parte da validação de modelos e são utilizadas métricas de desempenho para medir sua eficácia. É quando se descobre se o modelo IA será capaz de receber novos dados e se não se tornou muito específico.

Ajuste de modelos IA

Com base nos resultados da validação, ajustam-se os hiperparâmetros e o modelo. Este processo de ajuste de modelos pode ser repetido várias vezes para otimizar o desempenho do modelo.

Implementação

Uma vez que o modelo está bem treinado e validado, ele é implantado no ambiente real onde fará suas previsões ou tomará decisões com base em novos dados. Este processo é conhecido como implementação de modelos. Depois, realiza-se o monitoramento dos modelos e a atualização dos modelos quando necessário.

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