Dados, rótulos e aprendizado: Entendendo os processos que moldam a inteligência artificial

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Introdução

Essa publicação apresenta uma visão clara e objetiva sobre o processo de rotulagem de dados e paradigmas de aprendizagem que formam o treinamento de modelos de IA, servindo como base sólida para um estudo mais aprofundado posteriormente.

Rotulagem de dados

Podemos definir essa rotulagem como o processo de analisar dados brutos e adicionar rótulos significativos e informativos (tags, anotações, palavras-chave) para que a IA possa aprender com esse dado.
Essa etapa é crucial para o aprendizado de um modelo, pois a qualidade das respostas da IA reflete diretamente a qualidade dos dados com os quais ela foi treinada.
Alguns exemplos de rotulagem de dados:

Rotulagem de imagem: Tags relevantes são atribuídos para identificar elementos em uma imagem, permitindo que a IA aprenda a distinguir objetos.
Rotulagem de texto: Adiciona informações úteis ao material escrito para que a IA possa identificar o assunto e os tópicos do conteúdo, diagnosticar erros e sugerir melhorias.
Rotulagem de áudio: Converter dados de áudio para material escrito e extrair dados relevantes como identificar emoções.
Rotulagem de vídeo: Atribuir tags avançadas para que a IA consiga identificar objetos no vídeo, compreender o acontecimento de ações na cena e contexto do momento.

Agora que o conceito desse processo e a sua importância já estão claros, vamos compreender as diferentes maneiras de se realizar a rotulagem dos dados.

Tipos de rotulagem de dados

Rotulagem manual: A Rotulagem é feita manualmente por equipes humanas, essa abordagem é aplicada principalmente em cenários em que a consequência de falha é alta, pois embora seja uma opção mais lenta, garante a alta qualidade dos rótulos.
Rotulagem automatizada: O modelo de machine learning que irá ter a responsabilidade de realizar a rotulagem, portanto esses modelos devem ser capazes de identificar padrões para descobrirem as regras de rotulagem. Aumenta a eficiência do processo, porém se tornam mais vulneráveis a replicação de vieses que os dados originais podem carregar.
Rotulagem semi-automatizada: A rotulagem é feita com a IA que aprende com dados que já foram previamente rotulados, em seguida, a equipe humana vai revisar e corrigir essa rotulagem. Combinando a rotulagem manual e automatizada, essa proposta acelera o processo e mantém a qualidade dos dados.

Paradigmas de aprendizagem

Supervisionada

Essa aprendizagem incorpora uma visão empirista, aonde o conhecimento é construído a partir de experiências. Isso significa que o algoritmo aprende a partir de um conjunto de dados rotulado e que cada amostra do treinamento possui uma entrada-saída esperada.
Durante o treinamento o modelo faz previsões para cada amostra e no final compara os resultados obtidos com os rótulos reais para ajustar os parâmetros e minimizar erros.
A aprendizagem supervisionada tem o objetivo de treinar a máquina para descobrir o padrão e as relações existentes entre os dados, comumente utilizada em classificar imagens e realizar filtros.

Não supervisionada

Ela se baseia em teorias construtivistas pois o sistema organiza os dados brutos por conta própria, buscando padrões e identificando estruturas.
Nessa abordagem as saídas correspondentes são desconhecidas, se mostrando ideal para cenários em que existe uma grande quantidade de dados não rotulados, por isso, é essencial que os resultados sejam analisados por especialistas para garantir a qualidade das saídas e refinar o modelo, sendo bastante utilizada para simplificar informações e para clusterização.

Semi-supervisionada

Esse paradigma combina um conjunto de dados rotulados com dados não rotulados, imitando o aprendizado humano que aprende a partir de experiência e exemplos.
Ela se inicia com o treinamento do algoritmo utilizando o conjunto de dados rotulados e avança usando em seu treinamento os dados não rotulados, dessa forma, os dados rotulados são a base essencial para todo o processo de aprendizado do modelo.

Aprendizagem auto-supervisionada

Muito utilizada em NLP (Processamento de linguagem natural, em inglês, Natural Language Processing), essa abordagem busca gerar rótulos a partir da estrutura dos dados, utilizando os dados não rotulados para criar sinais de treinamento, ou seja, prevendo partes faltantes das entradas, a partir das partes existentes.
Para serem capazes de fazer isso, os modelos devem passar por tarefas pré-treinamento como prever o próximo token, esses exercícios buscam fazer com o que o modelo possa compreender o contexto e as relações dos dados.

Aprendizagem por reforço

Essa aprendizagem se alinha com a abordagem behaviorista, ou seja, o conhecimento é moldado por meio de interações com o ambiente e as recompensas ou penalidades recebidos pelas ações realizadas e espelha processos naturais de aprendizagem.
Nessa forma de aprendizagem ao invés de utilizar dados rotulados ou não rotulados para aprender como nos paradigmas apresentados anteriormente, o modelo aprende a atingir um objetivo em um ambiente incerto, utilizando tentativa e erro para encontrar uma maneira de alcançar aquela meta, recebendo recompensas ou penalidades pelas ações que executa durante o processo.
Embora o engenheiro defina as regras de recompensa, cabe ao modelo descobrir as melhores práticas para maximizar as recompensas.
Um dos desafios para a aplicação dessa paradigma é definir as funções de recompensas pois recompensas mal projetadas pode levar a comportamentos não intencionais.

Conclusão

A rotulagem de dados é o pilar no qual se constrói o aprendizado da inteligencia artificial, e pode ser realizada de diversas maneiras, assim como os paradigmas de aprendizado que oferecem diferentes estratégias de treinamento.
Compreender esses conceitos e diferentes abordagens permite aprimorar a eficiência de modelos éticos e escaláveis.

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