Métodos passo a passo para construir seu próprio sistema de IA hoje

Introdução

AI ou Inteligência Artificial é um tema quente no mundo da tecnologia, especialmente considerando todo o hype em torno dele. Dado todo o hype, torna-se imperativo responder a perguntas fundamentais como como criar uma IA ? Ou, como construir um sistema de IA ? Estaríamos discutindo e explicando essas duas questões em uma linguagem muito não técnica e fácil de entender para ajudar a fazer uma compreensão fundamental do termo Inteligência Artificial.

Os passos para construir uma IA

Antes de nos aprofundarmos no caso em questão, é igualmente importante entender que construir um sistema de IA é muito diferente do que é a programação tradicional, porque a IA tende a fazer melhorias no software automaticamente.

Além disso, é imperativo entender que fazer ou construir um sistema de IA não apenas diminuiu em custo, mas também em complexidade. Um exemplo é o Amazon Machine Learning de IA fácil de trabalhar, que classifica automaticamente os produtos no catálogo usando a descrição do produto como seu conjunto de dados.

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Abaixo estão listados os passos sobre como construir um sistema de IA:

1. Identificação do problema

O primeiro passo na criação de um sistema de IA sólido é identificar o problema em questão. Faça perguntas como “qual resultado é desejado?” e “qual é o problema que está sendo tentado resolver aqui?” Outra coisa que deve ser mantida em mente é que a IA não é uma panacéia. É apenas uma ferramenta que poderia ser usada para resolver os problemas. Muitas técnicas diferentes podem ser usadas para resolver um problema específico com IA.

2. Preparação de Dados

Pode-se pensar que as longas linhas de código correspondentes ao algoritmo usado são a espinha dorsal de qualquer sistema de IA de som. Na realidade, não é. Os dados são uma parte crucial de qualquer kit de ferramentas de IA. É comum que o cientista de dados gaste mais de 80% do tempo limpando , verificando, organizando e ajustando os dados para serem usados ​​antes de escrever uma única linha de código.

Assim, antes de qualquer modelo ser executado, os dados devem ser verificados quanto a inconsistências, rótulos devem ser adicionados, uma ordem cronológica deve ser definida e assim por diante. É geralmente sabido que quanto mais mensagens se der aos dados, maior a probabilidade de resolver o problema em questão.

Existem basicamente dois tipos de dados: estruturados e não estruturados.

• Dados estruturados : Os dados que têm um formato fixo para garantir que permaneçam consistentes são chamados de dados estruturados.
• Dados não estruturados: Qualquer forma de dados que não tenha um formato fixo, como imagens, arquivos de áudio, etc. é classificada como dados não estruturados.

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3. Escolhendo um Algoritmo

Agora vem o núcleo ou a melhor parte da construção de um sistema de IA. Sem se aprofundar muito nos detalhes técnicos, ainda existem algumas coisas fundamentais que precisam ser conhecidas para a construção de um sistema de IA. Com base no tipo de aprendizado, o algoritmo pode alterar a forma que ele assume. Existem basicamente duas maneiras de aprender, conforme listado abaixo:

• Aprendizado Supervisionado : Como o nome sugere, o aprendizado supervisionado envolve que a máquina receba um conjunto de dados no qual ela se treinaria para fornecer os resultados necessários no conjunto de dados de teste. Agora, existem vários algoritmos de aprendizado supervisionado disponíveis, como SVM (Support Vector Machine) , Regressão Logística, Geração de Floresta Aleatória, Classificação Bayes ingênua, etc. Uma excelente maneira de entender o aprendizado supervisionado de classificação seria saber se nosso objetivo final era para obter informações sobre um empréstimo específico, especialmente se o conhecimento que buscamos é a probabilidade de inadimplência do empréstimo.

Por outro lado , o tipo de regressão de aprendizado supervisionado seria usado se nosso objetivo fosse obter um valor. O valor, nesse caso, pode ser o valor que pode ser perdido caso o empréstimo fique inadimplente.

• Aprendizado não supervisionado: esse tipo de aprendizado difere do aprendizado supervisionado devido aos tipos de algoritmos. Essas categorias podem ser classificadas como clustering, onde o algoritmo tenta agrupar as coisas ; associação, onde gosta de encontrar as ligações entre os objetos; e redução de dimensionalidade, onde reduz o número de variáveis ​​para diminuir o ruído.

4. Treinando os algoritmos

Um passo crucial para garantir a precisão do modelo é treinar o algoritmo escolhido. Portanto, depois de selecionar um algoritmo, treiná-lo é o próximo passo lógico na construção do sistema de IA. Embora não existam métricas padrão ou limites internacionais de precisão do modelo, ainda é essencial manter um nível de precisão dentro da estrutura que foi selecionada.

Treinar e retreinar é a chave para construir um sistema de IA funcional, porque é natural que seja necessário retreinar o algoritmo caso a precisão desejada não seja alcançada.

5. Escolhendo a melhor linguagem para IA

Temos uma variedade de opções para escolher na hora de escolher o idioma; decidimos escrever o código e construir nossos sistemas de IA. Existem muitas linguagens por aí, como o clássico C++, java e linguagens mais modernas como python e R. Python e R são de longe as escolhas mais populares para escrever o código para construir os sistemas de IA.

O raciocínio por trás da escolha é simples. Tanto o R quanto o python possuem extensas bibliotecas de aprendizado de máquina que podem ser usadas para construir seus modelos. Ter um bom conjunto de bibliotecas significa que se gastaria menos tempo escrevendo os algoritmos e mais tempo construindo o modelo de IA. O NTLK ou a biblioteca do kit de ferramentas de linguagem natural em python é uma biblioteca útil que dá aos usuários acesso a código pré-escrito em vez de fazê-los escrever tudo do zero.

6. Seleção da plataforma

Escolher a plataforma que fornece todos os serviços necessários para construir seus sistemas de IA em vez de fazer você comprar tudo o que precisa separadamente é muito crucial. Plataformas prontas como Machine Learning as a Service têm sido uma estrutura muito importante e útil para ajudar a difundir o Machine Learning.

Essas plataformas são construídas para ajudar a facilitar o processo de aprendizado de máquina e facilitar a construção dos modelos. Plataformas populares como Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud Prediction API, TensorFlow etc. ajudam o usuário com problemas como pré-processamento de dados, treinamento de modelo e previsão de avaliação.

Conclusão

O campo da IA ​​ou inteligência artificial mostra muito escopo para muitos desenvolvedores por aí. No entanto, esta tecnologia ainda está em seus estágios iniciais. Com isso dito, o campo da IA ​​está se desenvolvendo em um ritmo muito rápido e, em um futuro próximo, é uma grande possibilidade de que a IA possa realizar tarefas muito complexas. Assim, obter uma resposta para perguntas como como criar uma IA ?, e como construir um sistema de IA ? torna-se mais importante do que nunca.

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