Como o Aprendizado de Máquina (ML) Evoluiu Dentro da Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial (IA), embora formalmente apresentada na década de 1950, tem raízes mais profundas que remontam a milênios antes. Sua história, entrelaçada com o desenvolvimento do aprendizado de máquina (ML), reflete um longo caminho de experimentação e descobertas, desde a antiga filosofia grega até os avanços tecnológicos contemporâneos. O conceito central que guia tanto a IA quanto o ML é a busca por replicar aspectos do comportamento humano, como o aprendizado, a tomada de decisões e a resolução de problemas.

O aprendizado de máquina, um subconjunto da IA, tem como princípio básico a ideia de ensinar máquinas a aprender com dados e experiências passadas. Semelhante a uma criança que, ao se deparar com novas situações, tenta resolver problemas com base em aprendizados anteriores, as máquinas seguem esse mesmo princípio: elas aprendem a partir de dados e, com o tempo, aprimoram suas respostas, adaptando-se a novas informações e tornando suas previsões mais precisas.

Na visão mais simples, as máquinas começam o processo de aprendizado com um conjunto de dados, que pode ser estruturado, não estruturado ou semi-estruturado. Com base nesses dados, tarefas são definidas para que as máquinas "experienciem" diferentes situações, as quais são então avaliadas em termos de desempenho. Dependendo do tipo de tarefa e do feedback recebido, as abordagens de aprendizado podem ser classificadas em quatro tipos principais: aprendizado supervisionado, não supervisionado, semi-supervisionado e por reforço. Cada um desses tipos usa um conjunto distinto de algoritmos que orientam como a máquina deve aprender e agir.

A partir dos anos 1950, o campo da IA deu um grande passo com a publicação do artigo seminal de Alan Turing, "Computing Machinery and Intelligence", que questionava: "As máquinas podem pensar?" A reflexão proposta por Turing abriu caminho para novas investigações, e logo em seguida, Arthur Samuel deu os primeiros passos em direção ao desenvolvimento de sistemas de aprendizado para máquinas. O verdadeiro impulso para a IA, porém, aconteceu nos anos seguintes, com o trabalho de outros pesquisadores, como John McCarthy, que cunhou o termo "Inteligência Artificial".

A IA, no entanto, não era um campo isolado. Os estudos sobre redes neurais, que mais tarde se tornaram um pilar essencial do aprendizado de máquina, começaram a tomar forma ainda nos anos 1940. O trabalho de Walter Pitts e Warren McCulloch, por exemplo, forneceu o primeiro modelo matemático de redes neurais. Esses modelos, inspirados pelo funcionamento do cérebro humano, buscavam criar redes artificiais de neurônios que permitissem a uma máquina "pensar" de forma mais parecida com um ser humano.

Nas décadas seguintes, a compreensão das redes neurais evoluiu, com o desenvolvimento do Perceptron, uma das primeiras arquiteturas de rede neural. Criado por Frank Rosenblatt em 1957, o Perceptron representou uma tentativa inicial de imitar o cérebro humano. Com o passar do tempo, essas redes se sofisticaram, levando à criação de algoritmos cada vez mais complexos e ao surgimento de novas abordagens, como o aprendizado profundo (deep learning), que ganhou destaque com o trabalho de Geoffrey Hinton na década de 1990.

Os modelos de aprendizado de máquina passaram a ser categorizados com base em três pilares principais: representação, avaliação e otimização. A representação trata da maneira como o conhecimento é estruturado e organizado dentro do modelo. A avaliação refere-se à capacidade do modelo de medir e comparar seu desempenho. A otimização envolve ajustar o modelo para melhorar sua capacidade de fazer previsões corretas.

O conceito de redes neurais continua sendo uma das bases do aprendizado de máquina. Esses sistemas, compostos por unidades interligadas chamadas neurônios artificiais, tentam simular o funcionamento do cérebro humano, onde cada neurônio processa informações recebidas e passa o resultado para os neurônios seguintes. O aprendizado das redes neurais ocorre à medida que essas unidades ajustam seus "pesos" com base nos erros que cometem durante o processo de treinamento.

O futuro do aprendizado de máquina parece promissor, com avanços contínuos em áreas como aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. Esses novos modelos permitem que as máquinas aprendam de forma mais autônoma, sem depender tanto de rótulos ou supervisão direta, o que amplia ainda mais seu potencial de aplicação.

Como Implementar Modelos de Aprendizado de Máquina em Processos Industriais: O Caso do Conjunto de Dados UCI SECOM

A implementação de modelos de aprendizado de máquina (ML) em ambientes industriais exige uma abordagem cuidadosa, devido à complexidade dos dados gerados por sistemas de monitoramento e controle, como os presentes em processos de fabricação de semicondutores. No contexto do conjunto de dados SECOM da UCI, discutido por McCann e Johnston, os dados são obtidos através de sinais contínuos rastreados por sensores distribuídos por diferentes pontos de medição do processo de fabricação. Esses sinais são então analisados para prever se o processo resultará em uma produção com sucesso ou falha, em testes realizados em uma linha de produção.

O processo de pré-processamento do conjunto de dados SECOM foi fundamental para garantir a adequação dos dados ao treinamento dos modelos. Os valores ausentes foram tratados utilizando a substituição pelos valores médios ou medianos, dependendo da disponibilidade dos dados. O sistema de classificação foi ajustado de modo que os resultados de "pass" (sucesso) e "fail" (falha) fossem adequadamente representados, convertendo inicialmente −1 para 1 e 1 para 0. Após a limpeza dos dados, colunas excessivas foram descartadas, e as colunas com valores ausentes além de três desvios padrão foram eliminadas.

Uma vez que os dados estavam limpos e preparados, eles foram divididos em dois conjuntos: um para treinamento e outro para testes. O conjunto de treinamento foi então escalado utilizando o MinMaxScaler do sklearn.preprocessing. A normalização das variáveis é uma etapa crucial, já que a performance de muitos modelos de aprendizado de máquina, especialmente os supervisionados, depende diretamente da escala dos dados.

Após o pré-processamento, o conjunto de dados foi submetido a uma série de algoritmos de aprendizado supervisionado, como regressão linear, regressão logística, árvore de decisão, floresta aleatória, máquinas de vetores de suporte (SVM) e o algoritmo de K-vizinhos mais próximos (K-NN). Esses modelos têm o objetivo de realizar tarefas de classificação e regressão, sendo que a avaliação da performance de cada um é feita com base em métricas específicas.

Aprendizado Supervisionado

No aprendizado supervisionado, os algoritmos utilizam rótulos definidos para treinar o modelo. As tarefas de classificação e regressão são os dois tipos principais de problemas tratados nessa abordagem. A classificação busca categorizar os dados em grupos, enquanto a regressão tenta identificar relações quantitativas entre variáveis independentes e dependentes. A matriz de confusão, composta por quatro elementos principais — verdadeiros positivos, falsos negativos, verdadeiros negativos e falsos positivos — é usada para calcular a precisão do modelo. A precisão é dada pela fórmula:

Já para os modelos de regressão, métricas como o erro absoluto médio (MAE) e o erro quadrático médio (MSE) são utilizadas. Quanto menores esses valores, melhor o desempenho do modelo. O cálculo do MAE é dado por:

E o cálculo do MSE é:

Algoritmos Supervisionados

1. Regressão Linear: A regressão linear é um método estatístico fundamental para entender a relação entre duas variáveis contínuas. O modelo assume que existe uma linha reta que melhor se ajusta entre as variáveis independentes e dependentes. O objetivo é minimizar a soma dos erros quadrados entre os valores reais e os valores preditos. A precisão do modelo é indicada pelo MAE e MSE, sendo que quanto menores esses valores, melhor o ajuste.

2. Regressão Logística: A regressão logística é usada para classificação binária, ou seja, para tarefas em que o resultado pode ser de duas categorias, como "pass" ou "fail". O modelo estima a probabilidade de ocorrência de um evento, ajustando os dados a uma curva logística. A eficiência do modelo pode ser avaliada através da matriz de confusão, que mostra a quantidade de acertos e erros nas classificações feitas pelo modelo.

3. Árvore de Decisão: O algoritmo de árvore de decisão é uma técnica não paramétrica usada tanto para regressão quanto para classificação. O modelo divide o espaço de características em regiões com base em regras de decisão simples, permitindo a previsão de resultados de forma intuitiva e visualmente interpretável. A principal vantagem desse modelo é a capacidade de lidar com dados não lineares e sua facilidade de interpretação.

4. Floresta Aleatória: A floresta aleatória é uma combinação de múltiplas árvores de decisão, treinadas com diferentes subconjuntos do conjunto de dados. O modelo melhora a precisão ao reduzir o risco de overfitting, pois considera várias variações do modelo base.

5. Máquinas de Vetores de Suporte (SVM): O SVM é um algoritmo robusto para classificação que busca encontrar o melhor hiperplano que separa as classes no espaço de características. Ele é eficaz, especialmente em conjuntos de dados de alta dimensionalidade, e é capaz de lidar com problemas não lineares.

6. K-Vizinhos Mais Próximos (K-NN): O K-NN é um algoritmo simples que classifica os dados com base na proximidade dos pontos de dados no espaço de características. Sua simplicidade é uma de suas maiores vantagens, mas a performance pode ser afetada por dados ruidosos.

Importância do Pré-processamento e da Escala dos Dados

Além dos detalhes sobre os algoritmos, é importante entender que o pré-processamento adequado dos dados e a escolha da técnica de normalização podem ter um grande impacto na performance dos modelos. Por exemplo, o uso de diferentes técnicas de escalonamento pode levar a aumentos significativos na precisão do modelo. No caso da regressão logística, a mudança de um escalonador como o StandardScaler para o MinMaxScaler pode elevar a precisão de 82% para 93%.

Considerações Finais