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Aprendizado de máquina: operação, desafios e casos de aplicação de negócios

Ramo da inteligência artificial que permite que os computadores aprendam a resolver tarefas sem terem sido programados especificamente para esse fim, o aprendizado de máquina oferece a possibilidade de desenvolver algoritmos para analisar um número muito grande de dados. “  O aprendizado de máquina , ou aprendizado artificial em francês, é uma disciplina de pesquisa e aplicação que visa a programação implícita, em oposição à programação tradicional que requer o design de código de computador ad hoc. Grande parte do aprendizado de máquina diz respeito a classes de algoritmos capazes de induzir representações, padrões e programas a partir de dados de computador.“, explica o diretor educacional do setor de Inteligência Artificial e Big Data (IABD) da ESGI .

Os múltiplos desafios do aprendizado de máquina, onipresente nas empresas

Enquanto a inteligência artificial nasceu nas décadas de 1940-1950 com o início da ciência da computação, os modelos de aprendizado artificial projetados hoje representam técnicas estatísticas que se aplicam a grandes quantidades de dados. “  Os algoritmos de aprendizado de máquina são essencialmente baseados em mecanismos de indução, ou seja, identificação de representações e regras que generalizam informações díspares. Por exemplo, um algoritmo, que aprende a distinguir em imagens médicas um tumor benigno de um tumor maligno, não parte de nenhuma teoria médica, mas de uma simples rotulagem preliminar das imagens. Há, portanto, todo um desafio em articular teorias humanas, suas práticas, com representações digitais e seus impactos.»

Se o aprendizado de máquina possibilita explorar todo o potencial do big data, vale a pena voltar ao contexto em que surgiram esses dados massivos, distribuídos em grande escala. “  A ideia de fato não é nova porque, a partir do final da Segunda Guerra Mundial, os cientistas entenderam que a informática emergente era inseparável dos fluxos de dados que ela iria processar. Oitenta anos depois, aqui estamos: dados e cálculos são distribuídos em vastas redes de infraestrutura. Hardware, software, protocolos e linguagens estão evoluindo para processar cada vez mais dados, em tempos cada vez menores. A onipresença do aprendizado de máquinaem nossas sociedades informatizadas levanta a questão das possibilidades, os limites dessas técnicas, incluindo sua validade em muitas situações . »

Com dados que permitem vincular mais ou menos diretamente indivíduos, empresas, independentemente de seu porte, e até mesmo Estados, o aprendizado de máquina constitui “  um tecido técnico entrelaçado com todos os aspectos profissionais, econômicos e políticos das atividades humanas. Basta dizer que as apostas não faltam!  Assim, empresas ou instituições têm a capacidade de analisar e entender quais valores podem derivar dos dados que possuem, como automatizar sua integração ou negociá-los.

Os benefícios do aprendizado de máquina na indústria automotiva

O aprendizado de máquina oferece muitas vantagens para as empresas. No setor automotivo, proporciona maior autonomia de condução. “  Algoritmos embutidos em um veículo autônomo produzem um comportamento semelhante ao de um motorista humano. Claramente, câmeras, lidars ( detecção e alcance de imagens a laser ou sensoriamento remoto a laser ) e outros sensores permitem que o veículo faça uma representação de seu ambiente e controle seus sistemas mecânicos de acordo.  É assim possível reconhecer um objeto específico, acompanhar seus movimentos e antecipar sua trajetória. ” Esta informação é comunicada a um sistema de controle que foi ensinado as reações corretas, em um simulador ou em um ambiente de teste.  »

Se o GPS ou o estacionamento automático são os primeiros exemplos de casos de uso, que hoje pontuam o cotidiano dos motoristas, a autonomia total dos veículos se baseia em uma técnica baseada em operações. “  Experiências foram lançadas em muitos países e agora são questões legislativas e éticas, em particular, que surgem. Um exemplo entre muitos: quem é o proprietário dos dados de condução do veículo? É o motorista ou o fabricante do carro autônomo? Quem é responsável em caso de acidente? Essas questões, por exemplo, figuraram na agenda legislativa francesa em 2021. ” Um decreto, publicado em 1º de julho de 2021, formalizou o novo marco regulatóriopara a circulação de veículos autônomos na França, que serão autorizados a circular a partir de setembro de 2022 em rotas ou zonas predefinidas.

Como treinar para dominar técnicas de aprendizado de máquina?

Uma disciplina complexa para enfrentar, mas igualmente empolgante, o aprendizado de máquina requer o domínio de habilidades técnicas essenciais, como matemática ou ambientes tecnológicos (códigos e plataformas). “  Você também tem que ser capaz de entender completamente o contexto das profissões em que os algoritmos irão evoluir, para fazer a ligação entre a lógica das máquinas e as necessidades das atividades humanas associadas. As oportunidades profissionais são inúmeras e dizem respeito a todo o tipo de setores de atividade: energia e ambiente, transportes, comércio, saúde, segurança informática ou mesmo cibersegurança.

A ESGI, que forma alunos em profissões de TI para atender às necessidades das empresas, oferece um  curso dedicado à Inteligência Artificial e Big Data . Dois ciclos estão no programa, o Bacharelado (bac+3) e o Mestrado (bac+5), que podem ser cursados ​​alternadamente na proporção de 1 semana em sala de aula e 3 semanas na empresa. ” O ensino deste curso leva os alunos a um nível muito alto de habilidade em aprendizado de máquina. As publicações de pesquisa são estudadas e implementadas, bem como a aplicação pelas tecnologias em uso. A ESGI garante que os alunos não tenham apenas uma relação de usuário com algoritmos, mas uma compreensão profunda dos mecanismos implementados e das questões industriais ou legais associadas, o que os torna especialistas responsáveis.  »

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