IA adaptável: o que é exatamente?
A Adaptive AI (Autonomous Intelligence) é a versão avançada e responsiva da inteligência autônoma tradicional com métodos de aprendizagem independentes. A Adaptive AI incorpora uma estrutura de tomada de decisão que ajuda na tomada de decisões mais rápida, mantendo-se flexível para se ajustar à medida que surgem problemas. A natureza adaptável é alcançada por modelos de treinamento e aprendizado contínuos durante a execução com base em novos dados.
Esse tipo de IA é desenvolvido para melhorar o desempenho em tempo real, atualizando seus algoritmos, métodos de tomada de decisão e ações com base nos dados que recebe de seu ambiente. A IA adaptável permite que o sistema responda melhor às mudanças e desafios e atinja os objetivos com mais eficiência.
Por exemplo, vamos comparar o modelo de aprendizado da IA tradicional e da IA adaptativa. No caso de um sistema de detecção de objetos em carros autônomos, o carro deve ser capaz de detectar diferentes objetos, como pedestres. Portanto, o sistema deve ser treinado usando um grande número de amostras para garantir a segurança. À medida que coisas novas vão surgindo, como ciclistas, degraus elétricos, hoverboards, etc., o sistema deve ser atualizado regularmente com novos dados para identificação. No entanto, no caso da IA tradicional, se o sistema for atualizado com novos dados, o sistema esquecerá os objetos anteriores, como pedestres. Esse fenômeno é conhecido como esquecimento catastrófico com redes neurais.
Portanto, para superar esse problema, o conceito de IA adaptativa foi inventado. A rede neural retém todos os conceitos aprendidos ao longo do tempo, facilitando a recuperação do que foi aprendido usando as informações.
Como a Adaptive AI é importante para o seu negócio?
A IA adaptável oferece um conjunto de processos e técnicas de IA para permitir que os sistemas mudem ou alterem suas técnicas e comportamentos de aprendizado. A IA adaptável possibilita a adaptação às mudanças nas condições do mundo real durante a produção. Ele pode alterar seu código para se adaptar às modificações que ocorrem no mundo real que não foram identificadas ou conhecidas no momento em que o código foi escrito pela primeira vez.
De acordo com o Liga, negócios e empresas que utilizaram técnicas de engenharia de IA para desenvolver e executar sistemas de IA adaptáveis alcançarão velocidade e quantidade de operacionalização pelo menos 25% maiores do que seus rivais até 2026. Ao aprender os padrões comportamentais anteriores da experiência humana e da máquina, a IA adaptativa fornece mais e melhores resultados.
Por exemplo, o Exército dos EUA e a Força Aérea dos EUA desenvolveram um sistema de aprendizado que adapta suas lições ao aluno utilizando seus pontos fortes. O programa atua como um tutor que adapta o aprendizado ao aluno. Ele sabe o que ensinar, quando testar e como medir o progresso.
Como funciona a IA adaptável?
A IA adaptável opera no conceito de aprendizado contínuo (CL), que define um aspecto significativo da obtenção de recursos de IA. Um modelo de aprendizado contínuo pode se adaptar em tempo real a novos dados à medida que eles chegam e aprendem de forma autônoma. No entanto, esse método, também chamado de AutoML contínuo ou aprendizagem autoadaptativa, é capaz de imitar a inteligência humana para aprender e refinar o conhecimento ao longo da vida. Ele serve como uma extensão do aprendizado de máquina tradicional, permitindo que os modelos enviem informações em tempo real para ambientes de produção e os restrinjam de acordo.
Por exemplo, o Spotify é um dos aplicativos de streaming de música mais populares com algoritmos de IA adaptáveis. O Spotify faz a curadoria de recomendações musicais específicas do usuário. Com base no histórico de músicas do usuário, o Spotify analisa as preferências de música do usuário e as tendências em tempo real para produzir as recomendações mais adequadas. Além disso, para garantir a relevância, o Spotify utiliza um algoritmo de IA adaptável que retreina e altera continuamente as preferências. Esse método de aprendizado dinâmico permite que o Spotify forneça uma experiência musical perfeita e personalizada, ajudando os usuários a descobrir novas músicas, gêneros e artistas que atendam aos seus gostos.
O AutoML (Aprendizado de Máquina Automatizado) é um dos componentes essenciais do processo de aprendizado contínuo (CL) da IA adaptativa. O AutoML refere-se à automação do pipeline completo de aprendizado de máquina (ML), incluindo preparação de dados, seleção de modelo e implantação. O AutoML visa eliminar os requisitos de modelos de treinamento e aumentar a precisão dos modelos com detecção automática. O AutoML é uma estrutura fácil de usar, algoritmo de código aberto e otimização de hiperparâmetros.
Após o treinamento, a validação do modelo é realizada para verificar a funcionalidade dos modelos. Além disso, o monitoramento é implementado para previsões reunidas na área de implantação do modelo. Depois que os dados são monitorados, eles podem ser limpos e marcados conforme necessário. Depois que os dados forem limpos e marcados, nós os inserimos novamente nos dados para validação e treinamento. Neste caso, o ciclo é fechado.
Os modelos aprendem e se adaptam constantemente a novas tendências e dados, melhorando a precisão. Isso dá ao aplicativo um melhor desempenho geral.
Como implementar Adaptive AI?
Passo 1: Determinar o objetivo do sistema
Ao executar a IA adaptativa, é importante definir os objetivos do sistema, pois ela orienta seu desenvolvimento e determina o resultado desejado. Definir os objetivos do sistema envolve considerar os fatores, como determinar o resultado necessário, definir métricas de desempenho e público-alvo.
Etapa 2: coleta de dados
Ao desenvolver modelos de IA, os dados atuam como o principal bloco de construção para treinar modelos de aprendizado de máquina e permitir a tomada de decisões informadas. Os fatores importantes a serem lembrados ao coletar dados para IA adaptativa são relevância para o objetivo do sistema, diversidade dos dados coletados, dados atualizados, armazenamento e privacidade.
Etapa 3: treinamento do modelo
O treinamento de um modelo de aprendizado de máquina em um conjunto de dados para fazer previsões é conhecido como treinamento de modelo. Essa fase vital na implementação da IA adaptativa estabelece as bases para a tomada de decisões. Os fatores essenciais a serem considerados ao treinar um modelo para IA adaptativa são seleção de algoritmo, ajuste de hiperparâmetros, preparação de dados, avaliação do modelo e melhoria do modelo.
Etapa 4: análise contextual
A análise contextual envolve examinar o contexto atual e utilizar essas informações para tomar decisões bem informadas, permitindo a capacidade de resposta do sistema em tempo real. Ao realizar a análise contextual para um sistema de IA adaptável, os fatores mais importantes são as fontes de dados, a previsão do modelo, o processamento de dados e o ciclo de feedback.
Passo 5: Avalie e ajuste o modelo
O processo de ajuste fino de um modelo de IA inclui fazer ajustes em seus parâmetros ou arquitetura para melhorar seu desempenho, dependendo do tipo de modelo específico e do problema que visa resolver. As técnicas comumente utilizadas para ajuste fino incluem ajuste de hiperparâmetros, arquitetura de modelo, engenharia de recursos, métodos de conjunto e aprendizado de transferência.
Etapa 6: implantar o modelo
No contexto da IA adaptativa, a implantação de um modelo refere-se à criação de um modelo acessível e operacional em um ambiente de produção ou do mundo real. Esse processo geralmente envolve as seguintes etapas:
- Preparação do modelo: isso envolve a preparação do modelo para produção, transformando-o em um TensorFlow SavedModel ou em um script PyTorch.
- Configuração de infraestrutura: a infraestrutura necessária é configurada para dar suporte à implantação do modelo, incluindo ambientes em nuvem, servidores ou dispositivos móveis.
- Desdobramento, desenvolvimento: O modelo é implantado carregando-o em um servidor ou ambiente de nuvem ou instalando-o em um dispositivo móvel.
- Gestão de Modelos: O gerenciamento eficaz do modelo implantado inclui monitoramento de desempenho, atualizações necessárias e garantia de acessibilidade aos usuários.
- Moderna: o modelo implantado é integrado ao sistema geral, conectando-o a outros componentes, como interfaces de usuário, bancos de dados ou modelos adicionais.
Etapa 7: monitoramento e melhoria contínua
Após a implementação, o monitoramento e a manutenção são necessários para garantir o bom funcionamento contínuo e a eficácia de um sistema de IA adaptável. Isso envolve monitoramento de desempenho, retreinamento do modelo, coleta e análise de dados, atualizações do sistema e feedback do usuário.
As melhores práticas para implementar Adaptive AI
- Compreenda o problema:
Obter uma compreensão completa do problema em questão é crucial para o treinamento eficaz de sistemas de IA adaptativos. Esse entendimento auxilia na identificação de informações relevantes e dados de treinamento, na seleção de algoritmos apropriados e no estabelecimento de métricas de desempenho para avaliar a eficácia do sistema. Definir metas precisas para um sistema de IA adaptável define uma meta específica e aprimora o foco, otimizando a alocação de recursos. A definição de metas SMART (específicas, mensuráveis, alcançáveis, relevantes e com prazo) permite a avaliação do progresso e facilita os ajustes necessários. - Reúna dados de alta qualidade:
A aquisição de dados de alta qualidade é de extrema importância ao se esforçar para construir um sistema robusto de IA adaptável, capaz de aprender com os dados e fazer previsões precisas. A qualidade insuficiente nos dados de treinamento afeta negativamente a capacidade do sistema de modelar o problema, levando a um desempenho abaixo do ideal. Além disso, a diversidade nos dados de treinamento é crítica para permitir que o sistema aprenda com uma ampla gama de exemplos, mantendo a capacidade de generalizar para novos casos. Este aspecto tem um significado particular em sistemas de IA adaptativos, que devem se adaptar a mudanças em tempo real dentro do domínio do problema. Além disso, garantir diversos dados de treinamento capacita o sistema a lidar com situações novas e inesperadas de maneira eficaz. - Selecione o algoritmo certo:
Fazer a seleção correta do algoritmo desempenha um papel fundamental na obtenção de resultados ideais na IA adaptativa. Embora algoritmos como aprendizado por reforço e aprendizado online sejam as escolhas mais adequadas para sistemas adaptativos, a decisão deve ser adaptada ao problema específico e ao tipo de dados de treinamento envolvidos. Por exemplo, os algoritmos de aprendizado online são adequados para transmissão de dados, enquanto os algoritmos de aprendizado por reforço se destacam em cenários de tomada de decisão que exigem uma sequência de decisões tomadas ao longo do tempo. - Monitoramento de desempenho:
Monitorar regularmente o desempenho e empregar métricas de aprendizado são essenciais para avaliar a eficácia de um sistema de IA adaptável, principalmente devido à sua natureza em tempo real. O monitoramento permite rastrear o avanço do sistema em direção aos resultados desejados, identificação precoce de possíveis problemas e fazer os ajustes necessários para melhorar o desempenho. - Implemente uma estrutura eficaz de teste e validação:
A implementação da estrutura correta de teste e validação é fundamental para garantir a precisão e a confiabilidade de um sistema de IA adaptável. É imperativo testar o desempenho do sistema e identificar quaisquer problemas ou erros que possam afetar a precisão e a confiabilidade. Vários métodos de teste devem ser usados para conseguir isso, incluindo teste de unidade, integração e desempenho.
Além de usar diferentes métodos de teste, é importante usar diferentes informações de teste que reflitam com precisão o espaço do problema. Isso inclui casos normais e extremos, bem como cenários inesperados. Ao incluir diferentes dados de teste, os desenvolvedores podem testar o desempenho do sistema em diferentes condições e identificar oportunidades de melhoria.
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