Vivemos na era do Big Data. Diariamente, empresas e indivíduos geram vastas quantidades de informações e delegam sua gestão e análise a terceiros. IAPara fazer isso de forma eficaz, os sistemas de IA precisam ser capazes de classificar os dados.
Para entender como isso acontece, vamos analisar o que é a classificação por IA.
O que é classificação de dados por IA?
classificação de dados por IA, ou Classificação por IAA organização de dados em categorias predefinidas é o processo de categorização. O modelo de IA é treinado para reconhecer características e padrões nas informações, de forma a identificá-los em novos conjuntos de dados.
A classificação por IA é especialmente útil para compreender dados não estruturadosIsso é lógico, pois os dados estruturados não precisam ser classificados; como o próprio nome sugere, eles já são estruturados. No entanto, as informações ocultas em dados não estruturados podem ser usadas para análise preditiva, filtragem de spam, geração de recomendações e reconhecimento de imagem.
Tipos de Classificação de Inteligência Artificial
Dados não estruturados não são de um único tipo, portanto, os modelos de IA precisam de algoritmos diferentes, dependendo dos resultados desejados. Cada algoritmo é projetado para o tipo de problema que você deseja resolver e para o tipo de dados disponíveis.
Aqui estão alguns dos tipos mais comuns de classificação por IA:
Classificação binária
Em certos casos, seu algoritmo de classificação de IA precisa apenas classificar os dados em uma das seguintes categorias: duas categoriasÉ "ligado" ou "desligado", "sim" ou "não", "certo" ou "errado", e assim por diante. Esse tipo de classificação é chamado de binária.
Onde essa classificação seria usada? É útil para detectar spam em seus e-mails na sua caixa de entrada. Eles podem ser spam ou não. Uma transação financeira é fraude ou não? Um pedido de empréstimo deve ser aprovado ou não, com base no histórico financeiro e nas informações atuais do solicitante?
Esse tipo de decisão só tem dois resultados possíveis, e é aí que a IA te ajuda.
Classificação multiclasse
Enquanto a classificação binária lida apenas com dois rótulos de classe, a classificação multiclasse lida com mais. Por exemplo, além de detectar "spam" ou "não spam", um cliente de e-mail também pode categorizar seus e-mails como "promocionais", "sociais", "importantes", etc.
Outro exemplo é se o modelo de aprendizado de máquina É utilizado para "ler" números em imagens, como números de telefone ou códigos postais manuscritos em envelopes. Cada símbolo deve ser classificado em uma das 10 classes — correspondentes aos dígitos de 0 a 9.
Em resumo, a classificação multiclasse é muito semelhante à binária, exceto pelo fato de lidar com mais de duas categorias possíveis. No entanto, é importante lembrar que, embora existam múltiplas classes, um objeto de dados só pode ser atribuído a uma delas em tarefas de classificação e regressão. O e-mail pode ser uma promoção ou uma notificação de mídia social, não ambas. Um dígito só pode ser 1 ou 7 — não ambos ao mesmo tempo.
Classificação Multirrótulo
As categorias anteriores tratavam de opções que só podiam ser atribuídas a uma classe, seja entre duas ou entre várias. A classificação multirrótulo torna-se mais complexa. Nela, um objeto pode pertencer a mais de uma categoria. Por exemplo, um cachorro pode ser "animal", "Labrador Retriever", "preto", "cão de caça", etc., tudo ao mesmo tempo.
É muito semelhante às etiquetas que você pode ter visto em artigos de notícias ou posts de blog. Uma matéria sobre segurança de dados pode ser categorizada em “segurança”, “dados”, “incidentes de segurança”, bem como “automação de segurança de dados”.
Ou, quando uma plataforma de streaming classifica um filme, ele pode ser tanto uma "comédia" quanto um "romance".
Classificação desequilibrada
Esse tipo de classificação é mais complexo que os outros. A classificação desbalanceada, como o nome sugere, lida com conjuntos de dados onde uma classe tem peso significativamente maior que a outra.
Por exemplo, centenas de milhares de pessoas podem fazer o teste, mas apenas algumas recebem o diagnóstico de câncer. Da mesma forma, apenas algumas em milhões de transações com cartão de crédito podem ser fraudulentas. O restante é perfeitamente legítimo. Ou, a cada ano, um pequeno número de estudantes pode abandonar os estudos, mas a grande maioria permanece matriculada.
Em cada um desses casos, você deseja detectar ou prever um evento raro. No entanto, os dados com os quais seu modelo está sendo treinado são enviesados para a classe oposta.
Os modelos de IA frequentemente baseiam seus resultados em probabilidades. Se algo for improvável de acontecer, eles ignorarão a chance de 0,001% de que isso aconteça e se concentrarão na chance de 99,999% de que não aconteça.
No entanto, nos casos que mencionamos, você preferiria ter um falso positivo do que um falso negativo. Se houver a possibilidade de o resultado ser câncer, a transação ser fraudulenta ou o aluno provavelmente abandonar o curso, você precisa saber para poder intervir. É preferível que o caso seja sinalizado para que um especialista possa avaliá-lo, em vez de passar despercebido sob o pretexto de uma improbabilidade estatística.
Sim, os dados de treinamento tendem a ser negativos, mas seu algoritmo de aprendizado de máquina precisa levar isso em consideração. Caso contrário, você terá um modelo que provavelmente descartará um incidente significativo como normal simplesmente por ser estatisticamente improvável.
Como são treinados os algoritmos de classificação de dados de IA?
Agora que conhecemos as classificações comuns, vamos dar uma olhada em como os modelos de IA são treinados para executá-las. Não é muito diferente de como você ensinaria uma criança.
Por exemplo, imagine que você está ensinando uma criança pequena sobre animais, pássaros e frutas, que podem ser dados categorizados em um contexto de aprendizagem. Você poderia mostrar a ela imagens e apontar características específicas que os identificam. Uma maçã é vermelha e redonda, enquanto uma banana é amarela e comprida. Se o animal tem listras pretas e brancas, é uma zebra, enquanto listras amarelas e pretas significam que é um tigre.
Um modelo de classificação de IA usa uma abordagem semelhante para aprendizado supervisionado, e o processo tem duas etapas:
Aprendizagem por Modelos
Nesta etapa, o modelo é fornecido com dados de treinamentoIsso foi sistematicamente rotulado com a classe correta. Ao analisar essas informações organizadas, o sistema de IA pode começar a entender padrões.
Por exemplo, uma ferramenta de IA usada para triagem de correspondências pode receber um grande número de endereços manuscritos. Como todos estão devidamente identificados, o sistema pode aprender como as pessoas escrevem os caracteres, o que é essencial para uma classificação eficaz por aprendizado de máquina. Isso permite que ele examine os endereços nos envelopes e os classifique por CEP.
Avaliação do modelo
Após o treinamento do modelo, o próximo passo é testar o quão bem ele aprendeu. Para isso, ele recebe outro conjunto de dados, diferente das informações de treinamento, mas igualmente bem rotulado. No entanto, desta vez, ele não tem acesso aos rótulos, então deve fazer suas próprias suposições com base no que aprendeu. Suas saídas são então comparadas com os rótulos para calcular sua acurácia.
Então, voltando ao nosso exemplo de triagem de correspondências, o modelo poderia receber um novo lote de endereços manuscritos e ser solicitado a ler e classificar os CEPs por conta própria. Suas saídas são então comparadas com os CEPs reais, e o desempenho é medido com base em métricas como:
- Precisão: A porcentagem de respostas corretas.
- Precisão: Se o modelo diz que um símbolo representa o número 7, com que frequência ele está correto?
- Lembrar: De todas as vezes que o número 7 aparece, quantas vezes o modelo o captura?
- Pontuação F1: Uma métrica equilibrada que combina precisão e revocação, útil para dados desiguais ou categorias complexas.
Se o modelo não apresentar um desempenho satisfatório, ele poderá ser "reenviado" para retreinamento. Com base nos resultados, poderá ser necessário adicionar mais dados de treinamento, utilizar recursos diferentes ou ajustar seus parâmetros internos.
Tipos comuns de algoritmos de classificação usados por modelos de IA
Já falamos sobre aprendizado de modelos, mas como um modelo usa dados de treinamento para aprender? É aí que entram os algoritmos de treinamento. Esses algoritmos podem ser divididos em duas categorias: aprendizes ávidos e aprendizes preguiçosos.
Os primeiros são modelos treinados antes de serem implementados, enquanto os últimos não são treinados. Eles simplesmente recebem os dados de treinamento, que memorizam. Então, quando recebem uma entrada, encontram a contraparte mais próxima no conjunto de treinamento para tomar uma decisão.
Vamos dar uma olhada em alguns deles, começando pelos alunos mais ávidos:
Regressão logística
Este é um algoritmo que ajuda um modelo a tomar uma decisão binária, ou seja, a escolher entre dois resultados. Ele analisa os dados de entrada e calcula a probabilidade de se enquadrarem em uma categoria ou outra. Por exemplo, pode analisar o histórico de crédito de uma pessoa, o número de vezes que ela deixou de pagar um empréstimo no passado e sua situação financeira atual. Em seguida, pode usar essas informações para calcular a probabilidade de essa pessoa deixar de pagar um empréstimo novamente e usar essa probabilidade para decidir se aprova ou não o pedido de empréstimo.
Árvores de decisão
Uma árvore de decisão é como um fluxograma, onde cada ramo representa uma condição ou escolha. Você pode ter usado esse tipo de lógica para decidir o que jantar. Pode começar com uma decisão de nível bem alto, onde você decide se quer cozinhar ou comer fora.
Se você optar por comer fora, “Que tipo de comida lhe parece apetitosa esta noite?”
Então, “Você quer sair para comer ou pedir comida para viagem?”
Os modelos de IA usam árvores de decisão de maneira muito semelhante.
Por exemplo, em nosso caso de solicitação de empréstimo, a solução de IA pode analisar diversos fatores antes de decidir o resultado. Pode começar pela renda do solicitante; se estiver abaixo de um determinado valor, a solicitação é rejeitada imediatamente. Se estiver acima do limite, pode perguntar: "Ele já deixou de pagar algum empréstimo antes?".
O processo continua até que haja informações suficientes para tomar uma decisão: aprovar ou rejeitar o pedido de empréstimo.
Florestas Aleatórias
O motivo pelo qual esse algoritmo é chamado de floresta é que ele possui muitas árvores. Em vez de uma única árvore de decisão, uma floresta aleatória usa várias árvores, cada uma priorizando um fator diferente.
Nosso modelo de solicitação de empréstimo pode se concentrar no salário do solicitante em uma árvore de decisão, em seu histórico de pagamentos em outra, com uma nova árvore para estabilidade no emprego e assim por diante. Cada árvore analisa uma parte diferente dos dados que afetam o resultado. O modelo então combina os resultados de cada uma delas para tomar uma decisão mais equilibrada e confiável.
Máquinas de Vetores de Suporte
Geralmente abreviado para SVM, o suporte vetor Um modelo de aprendizado de máquina é um algoritmo que separa dados em duas ou mais categorias, encontrando a melhor fronteira entre elas. Ele usa características de entrada para criar um mapa de pontos de dados e utiliza esse mapa para determinar onde os novos dados devem ser alocados.
Voltando ao nosso exemplo de solicitação de empréstimo, o modelo pode usar características como salário, taxa de inadimplência e outros fatores relevantes para aprender o padrão que separa as solicitações aprovadas das rejeitadas. Essa linha divisória virtual é chamada de limite de decisão da SVM. Então, quando recebe uma nova entrada, ela avalia onde ela se encontra nesse gráfico, em relação ao limite, para tomar uma decisão.
Redes Neurais
Árvores de decisão são baseadas em regras, onde cada decisão é tomada com base em etapas claramente definidas. Florestas aleatórias também são baseadas em regras, mas possuem um sistema de "votação", onde múltiplas árvores chegam a um consenso. Redes neurais são as que mais se aproximam da forma como os seres humanos aprendem e processam informações.
Uma rede neural é composta por várias camadas de unidades de tomada de decisão, frequentemente chamadas de neurônios. Cada unidade processa uma parte da entrada e passa seus resultados para a próxima camada.
Assim como em nosso cérebro, cada decisão é usada como uma oportunidade de aprendizado. Isso ajuda o modelo a se tornar cada vez melhor em prever resultados, mesmo quando os dados recebidos são obscuros, complexos ou confusos. Isso o torna extremamente adequado para modelos de aprendizado profundo.
K - Vizinhos mais próximos
O primeiro dos algoritmos de aprendizado preguiçoso, o KNN, classifica os dados de entrada com base na similaridade com o que já foi visto. Como um típico algoritmo de aprendizado preguiçoso, ele não constrói um modelo antecipadamente. Em vez disso, armazena todos os seus dados de treinamento e espera até precisar tomar uma decisão.
Se nosso modelo de aprovação de empréstimos fosse baseado nesse algoritmo, ele analisaria todas as solicitações anteriores semelhantes à atual. Se a maioria delas tivesse sido aprovada, aprovaria esta também, e vice-versa.
O KNN é ideal para casos de uso em que a relação entre entradas e saídas é complexa, mas padrões locais são importantes. É extremamente simples e intuitivo, e não requer um longo período de treinamento.
Naive Bayes
Outro aluno preguiçoso, Naive Bayes Utiliza probabilidade para fazer previsões. Analisa os dados de entrada e os classifica na categoria mais provável, usando metodologias de ciência de dados. Calcula a probabilidade de cada resultado possível e escolhe o mais provável.
O motivo pelo qual é chamado de ingênuo é que ele trata cada característica de entrada como se fosse independente das outras. Apesar disso, funciona muito bem, especialmente para tarefas de classificação de texto, como filtragem de spam ou análise de sentimentos.
Casos de uso da classificação de dados por IA em aprendizado de máquina
Detecção de Fraudes
Os modelos de IA podem monitorar a atividade em tempo real para categorizá-la como "regular" ou "suspeita". Se houver qualquer sinal de comportamento irregular, o sistema pode sinalizá-lo para que um humano possa avaliá-lo.
Segmentação de clientes
A IA pode classificar os clientes em diferentes categorias com base em seu histórico de navegação, preferências, compras anteriores e muito mais. Isso permite planejar campanhas de marketing e vendas adicionais mais estratégicas e com maior probabilidade de gerar melhores resultados.
Diagnóstico Médico
Você pode usar os resultados de exames médicos (como raios-X, tomografias, exames de sangue, etc.) ou dados do paciente (como seu perfil genético e histórico médico familiar) em seu modelo de IA para obter um diagnóstico mais rápido — e potencialmente mais preciso.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
Já se perguntou o que as pessoas estão dizendo sobre sua empresa e se os comentários são positivos ou negativos? Os modelos de IA podem analisar palavras para classificar avaliações ou publicações em redes sociais em categorias "positivas", "negativas" ou "neutras". Assim, você pode concentrar seus esforços em aprimorar a experiência do cliente, analisando o que as pessoas não gostam na sua forma de trabalhar.
Gerenciando seus dados de classificação de IA com o BigID
A classificação por IA só é tão boa quanto os dados dos quais aprende. Seja para detectar fraudes ou automatizar decisões de negócios, o modelo depende inteiramente da qualidade, estrutura e segurança dos dados com os quais é treinado.
Dados mal rotulados, não estruturados ou não seguros podem levar a previsões imprecisas, resultados tendenciosos e riscos de conformidade. Tudo isso pode comprometer sua estratégia de IA antes mesmo de começar.
Por isso, é importante não apenas construir modelos inteligentes, mas também gerenciar seus dados de forma inteligente.
A classificação de dados é uma parte essencial do Plataforma BigIDEle foi projetado para ajudar sua empresa a governar, organizar e proteger dados em grande escala. identificação de informações sensíveis para rotulagem automática Ao garantir a segurança em todos os seus ambientes, o BigID torna seus dados compatíveis com IA e gerenciados de forma responsável.
Quer ver como a classificação orientada por IA funciona na prática? Explore a solução de classificação de dados com IA da BigID.
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