O que é um modelo de IA?

É importante entender que IA, machine learning e aprendizado profundo são conceitos interligados, mas não são iguais. Confira a seguir um resumo das principais diferenças:  

• Modelos de IA são uma categoria mais abrangente que inclui modelos de machine learning e de aprendizado profundo, além de outras técnicas, como sistemas baseados em regras e sistemas de especialistas. Eles abrangem qualquer modelo que apresente comportamento inteligente.  
• Os modelos de machine learning são um subconjunto de modelos de IA que usam métodos estatísticos para aprender com dados sem programação explícita. Eles podem usar várias técnicas, incluindo, mas não se limitando a, redes neurais.  
• Os modelos de aprendizado profundo são uma subdivisão mais especializada dos modelos de machine learning que usam redes neurais artificiais com várias camadas para aprender com os dados. Eles são especialmente úteis para tarefas complexas, como reconhecimento de imagem e fala.

Os modelos de IA precisam ser treinados, testados, implantados e avaliados continuamente para garantir um desempenho eficaz. O processo é semelhante a ensinar uma criança a andar de bicicleta. Primeiro, você mostra como fazer (treinamento), depois deixa que ela pratique (teste) e, por fim, eles pode fazer sozinho (implantação). Mas você também precisa dar uma olhada nela de vez em quando e garantir que ainda esteja andando com segurança (avaliação).

O treinamento de um modelo de IA geralmente consiste em alimentá-lo com grandes quantidades de dados e permitir que ele aprenda padrões com esses dados. O tipo de dados usado depende da tarefa específica para a qual o modelo está sendo treinado. Por exemplo, um modelo treinado para identificar sapatos em imagens receberia um conjunto de dados de imagens com rótulos de "contém sapatos" ou "não contém sapatos". Com o treinamento, o modelo pode aprender a diferenciar as imagens com e sem sapatos.

Treinar um modelo de IA é um processo contínuo que envolve várias etapas importantes:

1. Preparação de dados: inclui coleta, limpeza, rotulagem, transformação e engenharia de atributos dos dados. Essa etapa crucial afeta o desempenho, a escalonabilidade e a relação custo-benefício do modelo.
2. Seleção de modelo: a escolha do modelo de IA apropriado depende do tipo de problema, das características dos dados, da complexidade do modelo e da necessidade de interpretabilidade. As considerações incluem evitar underfitting (muito simples) e overfitting (muito complexo).
3. Treinamento de modelo: consiste em alimentar o modelo escolhido com os dados preparados e ajustar os parâmetros dele para minimizar erros e melhorar a acurácia.
4. Ajuste de hiperparâmetros: ajuste das configurações que controlam o processo de aprendizado para encontrar a melhor configuração para o melhor desempenho, equilibrando o trade-off de viés-variância.

Depois de treinar um modelo, ele precisa ser testado em um conjunto de dados separado que ele não conhece. Isso é feito para avaliar o quão bem o modelo generaliza para novos dados e identificar possíveis problemas. É como se você aplicasse um simulado a um estudante antes do exame real.

Depois que um modelo é testado e validado, ele pode ser disponibilizado para uso. Isso pode envolver a integração em um aplicativo, um site ou um processo comercial. Pense em finalmente deixar a criança andar de bicicleta sem rodinhas.

Mesmo que um modelo já esteja em uso, é importante continuar analisando o desempenho dele e fazer ajustes conforme necessário. Isso pode envolver o monitoramento da acurácia, eficiência e imparcialidade. Assim como cuidar de uma criança andando de bicicleta, você precisa garantir que o modelo continue funcionando bem e com segurança. 

Isso também inclui monitorar problemas como o declínio do modelo, em que o desempenho do modelo se deteriora com o tempo devido a mudanças nos dados ou no ambiente, e o desvio de dados, em que as características dos dados de entrada mudam, podendo afetar a acurácia do modelo.

Os modelos de IA pré-treinados, às vezes chamados de modelos de fundação, são modelos de IA que já foram treinados em um grande conjunto de dados. Eles são usados como ponto de partida para criar novos modelos de IA, porque podem economizar muito tempo e esforço dos desenvolvedores. 

Ao lidar com tarefas de IA mais comuns, usar um modelo pré-treinado pode ser uma ótima alternativa para criar um modelo do zero. Eles podem ser usados diretamente ou ajustados para casos de uso específicos. Se você precisar realizar uma tarefa semelhante à que o modelo pré-treinado foi treinado, geralmente é mais rápido e fácil ajustar um modelo pré-treinado do que treinar um novo modelo do zero. 

Ajustar um modelo é quando você pega um modelo pré-treinado e o treina em um conjunto de dados menor e específico para a tarefa, a fim de adaptar as habilidades dele às suas necessidades. No entanto, o uso de modelos pré-treinados também pode ter algumas desvantagens. Eles podem não ser adequados para todas as tarefas e, às vezes, podem refletir vieses presentes nos dados de treinamento originais. 

Em alguns casos, pode ser necessário treinar um modelo do zero para alcançar o nível de acurácia e personalização desejado.