Como criar um sistema de IA em 5 etapas

Inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo: todos esses termos cresceram em popularidade nos últimos dez anos. O enorme aumento no poder de processamento, bem como a adoção generalizada da computação em nuvem, nos deram as ferramentas para construir uma IA capaz de realizar algumas das tarefas mais incríveis que se possa imaginar.

Desde IAs escrevendo artigos sobre si mesmas até IAs vencendo concursos de arte, os limites dos sistemas autônomos são testados diariamente. Isto levou muitos a se perguntarem como desenvolver seu próprio sistema de IA. Como posso melhorar meu negócio com IA? Deve ser difícil, certo?

Na verdade não. Começar do zero pode ser extremamente difícil (há uma razão pela qual essas ferramentas são desenvolvidas por engenheiros de primeira linha). Mas existem centenas de ferramentas no mercado, tanto comerciais como de código aberto, destinadas a facilitar o processo. Com a estrutura mental correta, algumas diretrizes e um plano sólido, você estará construindo uma IA rapidamente.

Qual linguagem de programação é usada em IA?

Antes de nos aprofundarmos, precisamos falar um pouco sobre os fundamentos básicos da IA, incluindo quais linguagens de programação são mais adequadas para criar a sua própria.

Qualquer linguagem de programação robusta é perfeitamente capaz de construir sistemas de IA, mas alguns deles se destacam como os melhores idiomas em geral. Em alguns casos, é porque a linguagem possui funções amigáveis ​​à IA integradas, enquanto em outros, é porque a comunidade se reuniu em torno dessas linguagens, produzindo ferramentas para facilitar os sistemas de IA. Aqui está uma lista rápida.

Phyton

Divida-o da maneira que desejar e o Python quase sempre estará no topo como uma das linguagens de programação mais populares. É uma linguagem interpretada e de programação para todos os fins que conquistou seu lugar por sua facilidade de uso, legibilidade e grande número de pacotes, bibliotecas e estruturas.

Python é uma linguagem fantástica para IA, com dezenas de ferramentas desenvolvidas para facilitar o processo. PyTorch, por exemplo, é um framework muito poderoso para aprendizado de máquina que possui uma interface simples e amigável construída em Python (ou se você estiver à altura do desafio, C++). Não deve ser surpresa que esta linguagem seja uma das favoritas, considerando que foi adotada como referência para a comunidade de ciência de dados.

Júlia

De todas as opções desta lista, Julia é a mais nova, e isso é bom. Julia foi construída desde o início para ser uma linguagem de ciência de dados – uma que cobre a maioria das limitações de outras linguagens nesta lista, é menos sintaticamente complexa que Java ou C++ e é mais rápida que Python ou R.

É uma linguagem que está lentamente ganhando espaço na comunidade de ciência de dados. E você deve ficar atento se estiver interessado em tecnologias emergentes e de IA.

R

R era o rei da ciência de dados até o surgimento do Python. Esta alternativa de código aberto à linguagem S tem sido uma das favoritas da academia há algum tempo. Não é o mais fácil de usar (ou entender), mas sua infinidade de bibliotecas apoiadas pelo comunidade científica é difícil de substituir.

Outras linguagens populares incluem Scala, Java e C++, devido à sua adoção massiva e popularidade dentro e fora do mundo da engenharia de software. Embora às vezes densos, esses três se destacam por seu desempenho e ecossistema bem nutrido.

O que é necessário para construir um sistema de IA?

Para construir seu sistema de IA, há algumas etapas a seguir.

Nº 1 Definir uma meta

Antes de escrever sua primeira linha de código, você deve definir qual problema deseja resolver. As IAs são treinadas para resolver problemas específicos e, quanto menos definido for o seu problema, mais difícil será construir a sua solução. Nesta fase, se você pretende usar sua IA como produto, você deve definir sua proposta de valor: Qual é o problema e por que é uma boa ideia investir em seu produto para resolvê-lo?

Nº 2: Reúna e limpe os dados

Como sempre disse, um modelo é tão bom quanto os dados com os quais foi criado, portanto, ter os dados certos para treinar seu projeto de IA é extremamente importante. O que queremos dizer com dados corretos?

• Os dados são relevantes para o problema que você está tentando resolver.
• Existem dados suficientes para representar adequadamente todas as possibilidades e resultados.
• Os dados não são tendenciosos.

Os dados vêm em dois tipos amplos: estruturado e não estruturado. Dados estruturados são informações claramente definidas com parâmetros de pesquisa simples – por exemplo, o conteúdo de uma planilha. Os dados não estruturados, por outro lado, são complexos e não podem ser analisados ​​facilmente – por exemplo, uma transcrição de uma conversa.

Como todo cientista de dados sabe, os dados quase nunca são estruturados. Na maioria das vezes temos que limpá-lo e organizá-lo para entendê-lo. Esse mesmo princípio se aplica à IA. Preparar os dados ordenando-os, excluindo entradas incompletas e classificando-os é chamado de limpeza dos dados.

#3 Crie o Algoritmo

Não existem duas IAs iguais. Um modelo de aprendizagem de línguas é muito diferente de uma IA de percepção. Redes neurais e aprendizagem profunda, florestas aleatórias, k-vizinhos mais próximos (KNN) e regressão simbólica são alguns dos fundamentos matemáticos da IA, cada um servindo a sua própria função e resolvendo um tipo específico de problema.

Por exemplo, as redes neurais são fantásticas para modelos preditivos, enquanto o KNN é construído para classificação. A natureza da tarefa e o escopo do seu projeto o ajudarão a avaliar qual é o melhor algoritmo para o seu projeto.

Algumas empresas como o Google oferecem modelos de IA pré-treinados, prontos para serem personalizados e implantados. Eles são construídos com milhões de entradas de dados e são mais robustos do que a maioria de nós é capaz de realizar. Em vez de treinar do zero, você poderia usar um desses serviços.

Nº 4 Treine o Algoritmo

Uma IA precisa aprender a sua tarefa; isso é o que chamamos de treinamento. Como padrão, a maioria dos cientistas de dados utiliza 80% do seu conjunto de dados para treinar os seus modelos, e os restantes 20% são utilizados para afirmar as capacidades preditivas do modelo. Treinamento significa que a IA identifica padrões nos dados e faz uma previsão com base nesses padrões.

5# Implante o produto final

Com a IA treinada, é hora de aprimorar os detalhes finais e implantar o produto. Nesta fase, definimos a interface do utilizador e o seu âmbito, e se for um serviço, construímos a marca em torno dele.

Da indústria automobilística às tarefas diárias comuns, a IA está se tornando uma tecnologia central em quase todos os campos e, com o aumento repentino no interesse e no potencial de receita, é de se esperar que novas ferramentas estejam surgindo para que desenvolvedores e não desenvolvedores possam construir soluções inteligentes. sistemas. Lembre-se, saber fazer uma IA é apenas metade da batalha, como dizem, o diabo está nos detalhes.

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Perguntas frequentes

Como as empresas podem determinar o ROI da implementação do desenvolvimento de software de IA?

As empresas podem determinar o ROI dos sistemas de IA estabelecendo KPIs para esses sistemas, dependendo das suas principais preocupações. Por exemplo, devem avaliar quais os problemas empresariais que estão a tentar resolver e considerar como a IA pode ajudar a resolvê-los.

Que considerações éticas as empresas devem considerar ao desenvolver projetos de IA?

Existem várias considerações éticas que as empresas devem considerar ao desenvolver soluções de IA, tais como preconceito, discriminação, segurança e proteção, transparência, privacidade e responsabilidade.

Quais são alguns desafios comuns que as empresas enfrentam ao implementar um modelo de IA?

As empresas enfrentam uma série de desafios quando implementam sistemas de IA, tais como a falta de competências e conhecimentos adequados, preocupações de segurança e privacidade, falta de dados de qualidade disponíveis e resistência à mudança entre os membros da equipa.

Como podem as empresas garantir a segurança dos seus sistemas de IA?

Para garantir a segurança dos sistemas de Inteligência Artificial, as empresas devem trabalhar com especialistas em IA e em segurança cibernética para protegerem a si mesmas e aos seus dados. Devem também realizar avaliações de segurança de rotina, utilizar redes seguras, atualizar software regularmente, formar funcionários sobre como utilizar as ferramentas corretamente e implementar protocolos de recuperação de desastres.

Como as empresas podem ficar à frente dos avanços da tecnologia de IA?

Manter-se à frente dos avanços da tecnologia de IA requer uma abordagem proativa e estratégica. As empresas podem conseguir isso investindo em programas contínuos de aprendizagem e desenvolvimento de suas equipes, fomentando uma cultura de inovação e experimentação. Além disso, é crucial manter relações estreitas com o meio académico e as principais instituições de investigação em IA, uma vez que estas entidades frequentemente lideram o desenvolvimento de novas metodologias e avanços em IA. Finalmente, abraçar projetos de IA de código aberto e contribuir para as suas comunidades pode fornecer insights sobre novos desenvolvimentos e melhores práticas no campo da IA. Ao manterem-se informadas e adaptáveis, as empresas podem não só aproveitar as tecnologias de IA para melhorar as suas operações, mas também impulsionar a inovação nas suas respetivas indústrias.