- Treinar um modelo de machine learning (aprendizado de máquina) para prever algo
Estas são as atividades para esta lição:
3 PARTES SOBRE MACHINE LEARNING
Lembre-se de que a Inteligência Artificial, especificamente machine learning, tem três partes principais.
Conjunto de dados
Encontrar padrões
Fazer previsão
Nesta lição, vamos nos concentrar na segunda parte, Encontrar padrões, treinando nosso próprio modelo de IA que será capaz de fazer uma previsão.
Há muitos plataformas online e gratuitas onde você pode treinar um modelo de IA, usando o aprendizado supervisionado.
Há dois tipos principais de aprendizado de máquina aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado.
Aprendizagem supervisionada é exatamente como parece: você supervisiona como o modelo aprende, informando a ele a resposta correta.
Aprendizado não supervisionado adota uma abordagem diferente. O modelo recebe dados, mas sem orientação ou supervisão. O modelo de IA encontra seus próprios padrões. Esse método permite que o modelo de IA descubra novos agrupamentos, semelhanças e diferenças entre os dados sem nenhum conhecimento preconcebido.
Neste currículo, usaremos a abordagem de aprendizado supervisionado para o aprendizado de máquina. Por exemplo, digamos que você queira um modelo de IA para dizer se uma imagem é de um cachorro ou um gato.
Seu conjunto de dados será composto de muitas e muitas fotos de cães e gatos.
Você ajudará a treinar o modelo dizendo a ele quais imagens são de cães e quais são de gatos
PLANEJAMENTO PARA O SEU MODELO
Seu modelo irá prever ou classificar algo. Geralmente, esses modelos são chamados de modelos de classificaçãopor esse motivo.
Primeiros passos:
- O que você está classificando? São imagens, textos, sons? Esse é o seu tipo de dados.
- Quais são as diferentes classificações possíveis? Por exemplo, cães e gatos. Essas são suas classes. Às vezes, elas também são chamadas de "label", que seria um rótulo, título, identificador ou denominação.
- Reúna os dados apropriados para treinar seu modelo. Encontre muitos e muitos dados variados para representar cada classe. Por exemplo, muitas e muitas fotos de diferentes tipos de cães e gatos!
PLATAFORMAS RECOMENDADAS
Há muitas plataformas gratuitas e de código aberto disponíveis para criar modelos de classificação de IA.
Selecionamos uma lista de programas e plataformas onde você pode:
- criar seu modelo para fazer uma previsão
- Em seguida, use seu modelo em um celular ou no site aplicativo web para executar uma ação com base na previsão
Aqui está uma visão geral rápida do que cada plataforma pode classificar e integrar.
| Plataforma | Tipos de classificação | Integração do Technovation |
|---|---|---|
| Teachable Machine do Google | imagens, sons, poses | App Inventor, Python, outras integrações possíveis |
| MachineLearningForKids | imagens, sons, texto, números | Python, App Inventor (para alguns tipos de dados) |
| App Inventor do MIT | imagens, sons, poses | App Inventor |
| Ximilar | imagens | Thunkable, App Inventor, aplicativos web, usando APIs |
ATIVIDADE: TREINAR UM MODELO DE MACHINE LEARNING
Construa um modelo de Pedra, Papel e Tesoura
Em seguida, veja seu modelo em ação com uma simples interação javascript pré-construída.
MODELOS PRÉ-CONSTRUÍDOS
Agora que você construiu seu primeiro modelo de IA e começou a planejar seu próprio modelo para o o projeto, considere a possibilidade de usar um modelo já construído.
Por que reinventar a roda, certo?
Há muitos sites que fornecem modelos de IA que são públicos e compartilhados. Você pode considerar usá-los se eles fornecerem a classificação que você está procurando. Aqui estão alguns sites que fornecem modelos públicos de ML.
Para usar esses modelos, você provavelmente precisará usar uma linguagem baseada em texto, como Python ou Javascript.
Se você é completamente novo em programação, criar seu próprio modelo é uma ótima opção. Você estará no controle e aprenderá muito sobre IA no processo!
REFLEXÃO
Você criou seu primeiro modelo de IA! Isso deve lhe dar uma ideia do processo de criação de um modelo de IA. Todas as plataformas de criação de modelos funcionam de maneira semelhante, embora as interfaces possam ser ligeiramente diferentes.
REVISÃO DOS PRINCIPAIS TERMOS
- Modelo de IA (ou machine learning) - inteligência artificial que é treinada em um conjunto de dados para reconhecer padrões para prever ou classificar algo
- Aprendizagem supervisionada - Aprendizado de máquina em que um modelo é treinado ao se informar o resultado correto ou incorreto
- Aprendizagem não supervisionada - aprendizado de máquina em que um modelo descobre padrões por conta própria, sem nenhuma intervenção
- Classe - um identificador que é fornecido a um modelo de IA para que ele aprenda a classificar as entradas por sua classe
RECURSOS ADICIONAIS
Se você quiser saber mais sobre inteligência artificial e aprendizado de máquina, aqui está uma excelente lista de reprodução de Daniel Schiffman, da Universidade de Nova York.
