Introdução à arquitetura de aprendizado de máquina
A Arquitetura de Aprendizado de Máquina como sujeito evoluiu nos últimos períodos de um conceito de fantasia para a prova da realidade.
O que evoluiu de uma abordagem básica para o reconhecimento de padrões está lançando bases para o desenvolvimento de uma importante plataforma de inteligência artificial. A idéia básica era determinar se as máquinas são capazes de aprender com os dados fornecidos a elas e tornar-se capaz de produzir ações repetíveis com maior confiabilidade e tomada de decisão eficiente. Assim, podemos definir o aprendizado de máquina como um ramo da inteligência artificial que treina máquinas em como aprender. A capacidade do aprendizado de máquina torna um sistema capaz de executar decisões sem a entrada explícita dos usuários. Essa capacidade é desenvolvida no sistema com base em um espaço de amostra de dados chamado dados de treinamento. Atualmente, o uso do aprendizado de máquina é visível em todos os avanços tecnológicos, seja a capacidade dos sistemas móveis de sugerir opções em aplicativos com base em pesquisas anteriores do usuário, no menu baseado em eventos nos restaurantes, na alocação de berços de trem com base na idade, etc. Em um contexto maior, o aprendizado de máquina pode ser considerado como um aplicativo para análise preditiva.
O aprendizado de máquina pode ser formalmente definido como uma tecnologia de análise de dados para que o conhecimento seja extraído pelo sistema sem nenhuma definição explícita para realizar o mesmo com base em uma série de observações.
Tipos de arquitetura de aprendizado de máquina
A arquitetura de aprendizado de máquina pode ser categorizada com base no algoritmo usado no treinamento.
1. Aprendizado supervisionado
No aprendizado supervisionado, os dados de treinamento utilizados são um modelo matemático que consiste em entradas e saídas desejadas. Cada entrada correspondente possui uma saída atribuída, também conhecida como sinal de supervisão. Por meio da matriz de treinamento disponível, o sistema é capaz de determinar o relacionamento entre a entrada e a saída e empregar o mesmo nas entradas subsequentes pós-treinamento para determinar a saída correspondente. A aprendizagem supervisionada pode ser ampliada ainda mais na classificação e análise de regressão com base nos critérios de saída. A análise de classificação é apresentada quando as saídas são de natureza restrita e limitadas a um conjunto de valores. No entanto, a análise de regressão define um intervalo numérico de valores para a saída. Exemplos de aprendizado supervisionado são vistos nos sistemas de detecção de rosto e verificação de alto-falante.
2. Aprendizagem não supervisionada
Diferentemente do aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado usa dados de treinamento que não contêm resultados. O aprendizado não supervisionado identifica a entrada da relação com base em tendências, pontos em comum e a saída é determinada com base na presença / ausência de tais tendências na entrada do usuário.
3. Treinamento de reforço
Isso é usado no treinamento do sistema para decidir sobre um contexto de relevância específico usando vários algoritmos para determinar a abordagem correta no contexto do estado atual. Eles são amplamente usados no treinamento de portais de jogos para trabalhar com as entradas do usuário de acordo.
Arquitetando o processo de aprendizado de máquina
Fig: - Diagrama em bloco da arquitetura do fluxo de decisão para sistemas de aprendizado de máquina,
Vamos agora tentar entender as camadas representadas na imagem acima.
1. Aquisição de dados
Como o aprendizado de máquina é baseado nos dados disponíveis para o sistema tomar uma decisão, o primeiro passo definido na arquitetura é a aquisição de dados. Isso envolve a coleta de dados, a preparação e a segregação dos cenários de casos com base em certos recursos envolvidos no ciclo de tomada de decisão e o encaminhamento dos dados à unidade de processamento para a realização de uma categorização adicional. Às vezes, esse estágio é chamado de pré-processamento de dados. O modelo de dados espera dados confiáveis, rápidos e elásticos que possam ser discretos ou contínuos por natureza. Os dados são então passados para os sistemas de processamento de fluxo (para dados contínuos) e armazenados em armazéns de dados em lote (para dados discretos) antes de serem passados para os estágios de modelagem ou processamento de dados.
2. Processamento de Dados
Os dados recebidos na camada de aquisição de dados são então encaminhados para a camada de processamento de dados, onde são submetidos a integração e processamento avançados e envolvem normalização dos dados, limpeza, transformação e codificação de dados. O processamento de dados também depende do tipo de aprendizado que está sendo usado. Por exemplo, se o aprendizado supervisionado estiver sendo usado, os dados deverão ser separados em várias etapas dos dados de amostra necessários para o treinamento do sistema e os dados assim criados serão chamados de dados de amostra de treinamento ou simplesmente dados de treinamento. Além disso, o processamento de dados depende do tipo de processamento necessário e pode envolver opções que variam de ação a dados contínuos que envolverão o uso de arquitetura específica baseada em funções, por exemplo, arquitetura lambda. Também pode envolver ação em dados discretos que podem requer processamento ligado à memória. A camada de processamento de dados define se o processamento de memória deve ser feito para dados em trânsito ou em repouso.
3. Modelagem de Dados
Essa camada da arquitetura envolve a seleção de diferentes algoritmos que podem adaptar o sistema para resolver o problema para o qual o aprendizado está sendo planejado. Esses algoritmos estão sendo desenvolvidos ou herdados de um conjunto de bibliotecas. Os algoritmos são usados para modelar os dados de acordo, o que torna o sistema pronto para a etapa de execução.
4. Execução
Nesta etapa do aprendizado de máquina, é onde a experimentação é feita, o teste está envolvido e as afinações são realizadas. O objetivo geral por trás disso é otimizar o algoritmo para extrair o resultado da máquina necessário e maximizar o desempenho do sistema. O resultado da etapa é uma solução refinada capaz de fornecer os dados necessários para a máquina tomar decisões.
5. Implantação
Como qualquer outra saída de software, as saídas ML precisam ser operacionalizadas ou encaminhadas para processamento exploratório adicional. A saída pode ser considerada como uma consulta não determinística que precisa ser implantada ainda mais no sistema de tomada de decisão.
É aconselhável mover a saída do ML diretamente para a produção, de modo a permitir que a máquina tome decisões diretamente com base na saída e reduza a dependência das etapas exploratórias adicionais.
Conclusões
A arquitetura de aprendizado de máquina ocupa o maior interesse do setor agora, já que todo processo procura otimizar os recursos e a produção disponíveis com base nos dados históricos disponíveis. Além disso, o aprendizado de máquina envolve grandes vantagens sobre previsão de dados e análise preditiva quando associado à tecnologia de ciência de dados. A arquitetura de aprendizado de máquina define as várias camadas envolvidas no ciclo de aprendizado de máquina e envolve as principais etapas que estão sendo executadas na transformação de dados brutos em conjuntos de dados de treinamento capazes de permitir a tomada de decisão de um sistema.
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