5 dicas valiosas para desenvolver Machine Learning e Inteligência Artificial

A era digital acelerou o mercado e impôs um ritmo frenético de desenvolvimento de soluções nunca visto anteriormente. Tecnologias como Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning estão protagonizando projetos inovadores no mercado. Para quem desenvolve soluções inovadoras com esses recursos, é preciso estar atento a alguns procedimentos. A seguir, cinco dicas valiosas para ser bem-sucedido.

 

Qual é o primeiro passo para um desenvolvedor iniciar em Inteligência Artificial e Machine Learning?

Estudar. É importante compreender fundamentalmente os algoritmos que serão usados. Caso contrário, cada método de Machine Learning (ML) será uma caixa preta. Então, é importante fazer projetos ML, como competições Kaggle, em que haja uma definição clara do que se pretende aprender – como um algoritmo específico ou kit de ferramentas. É possível existirem falhas, mas elas representam o melhor meio de aprender.

Quais são os principais processos de criação para o Machine Learning?

O primeiro e mais importante passo é entender o problema que se está tentando resolver. Quais são as entradas e as saídas desejadas? Quais são os dados? Compreender completamente os dados, antes de experimentar com algoritmos. Caso contrário, pode não obter confiança realista na qualidade do resultado ou confiabilidade. Provavelmente, também será necessário processar e transformar os dados previamente e, talvez, obter mais dados. O próximo passo no processo ML é considerar os algoritmos e métodos de que dispõe. Para os algoritmos que são adequados ao problema e dados, existem muitos critérios a considerar, tais como fiabilidade, eficiência e escalabilidade.

Principais pontos:

  • Definição do problema
  • Análise e preparo dos dados
  • Seleção de algoritmos
  • Execução e avaliação de algoritmos
  • Aprimoramento de resultados com experimentos focalizados
  • Finalização de resultados com ajuste fino

 

Quais são as melhores ferramentas ou plataformas de Machine Learning para desenvolvedores?

Dependerá do tipo de problema que se deseja resolver, especificamente dos dados envolvidos. Nesse contexto, o open source reina supremo. Existem muitos kits de ferramentas de alta qualidade e de código aberto para aprendizado de máquinas para que os desenvolvedores aproveitem e as comunidades são ativas e úteis. No mundo Python, é muito usado o Scikit-learn para ampla gama de aprendizagem de máquinas e ferramentas de análise de dados.

Pela mesma razão, o mlpack para C + + desenvolvedores. O NLTK é um go to para métodos e dados de processamento de linguagem natural (PNL), embora os pacotes de aprendizagem profunda implementem algoritmos de PNL de alta qualidade. Para análises de streaming, NuPIC é muito indicado. É o estado da arte da IA, com excelente repositório e comunidade, implementado em Python, C ++, Java e Flink. Especificamente para aprendizagem profunda, confira Theano, Neon ou TensorFlow do Google. Em Java, o deeplearning4j.  É aprendizagem profunda de ferramentas de Machine Learning, escrito por bons engenheiros.

Qual seria atualmente a linguagem de programação recomendada para ML para desenvolvedores?

Python. Isso porque a maioria dos kits de ferramentas de aprendizado e análise de dados está em Python, além de possuir uma enorme e útil comunidade. Os métodos avançados, como HTM e aprendizagem profunda, são muitas vezes implementados em Python.

Como Machine Learning é diferente de Machine Intelligence?

Machine Learning (ML) está construindo sistemas de software que visam melhorar com a experiência. Algoritmos de ML executam tarefas específicas e estreitas, como jogar um determinado jogo. Um exemplo é a aprendizagem profunda ou algoritmos de clustering. Machine Intelligence (MI) é a manifestação de software da inteligência e não a capacidade de realizar uma tarefa específica. Tem sim a capacidade de descobrir a estrutura no mundo por meio da interação sensório-motor e, em seguida, usar esse conhecimento para atingir objetivos. Talvez uma definição mais clara de MI seja por meio dos seus requisitos: a máquina deve aprender a partir de fluxos de dados sem rótulos, continuamente, ao fazer previsões e classificações, além de detectar anomalias, ou seja, o que o cérebro humano faz.