Vivemos na era do big data. Todos os dias, empresas e indivíduos geram enormes quantidades de informação e delegam a sua gestão e análise a IAPara fazer isso de forma eficaz, os sistemas de IA precisam ser capazes de classificar os dados.
Para entender como eles fazem isso, vamos ver o que é classificação de IA.
O que é classificação de dados de IA?
Classificação de dados de IA, ou Classificação de IA, é o processo de organizar dados em categorias predefinidas. O modelo de IA é ensinado a reconhecer características e padrões nas informações, para que possa identificá-los em quaisquer novos conjuntos de dados.
A classificação de IA é especialmente útil para compreender dados não estruturadosIsso é lógico, pois dados estruturados não precisam ser classificados; como o 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 imagens.
Classificação dos tipos de inteligência artificial
Dados não estruturados não são apenas um 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 disponível.
Aqui estão alguns dos tipos mais comuns de classificação de IA:
Classificação Binária
Em certos casos, seu algoritmo de classificação de IA só precisa classificar os dados em um dos seguintes duas categorias. É "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? Ela é útil para detectar spam em seus e-mails na caixa de entrada. Eles podem ser spam ou não. É uma transação financeira fraudulenta ou não? Um pedido de empréstimo deve ser aprovado ou não, com base no histórico financeiro e nos dados atuais do solicitante?
Esses tipos de decisões têm apenas dois resultados, e é nisso que a IA ajuda você.
Classificação multiclasse
Enquanto a classificação binária lidava 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 usado para "ler" números em imagens, como números de telefone ou códigos postais escritos à mão 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, mesmo havendo várias 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 ambos. 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 muitas. A classificação multirrótulo torna-se mais complexa. Aqui, 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 tags 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" e também "automação de segurança de dados".
Ou quando uma plataforma de streaming classifica um filme, que pode ser tanto uma “comédia” quanto um “romance”.
Classificação Desequilibrada
Este tipo de classificação é mais complexo que os outros. A classificação desbalanceada, como o nome sugere, lida com conjuntos de dados em que uma classe supera significativamente a outra.
Por exemplo, centenas de milhares de pessoas podem fazer o teste, mas apenas algumas são diagnosticadas com 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 alunos 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 distorcidos para a classe oposta.
Os modelos de IA frequentemente baseiam seus resultados em probabilidades. Se algo for improvável de acontecer, eles ignoram a chance de 0,001% de acontecer e se concentram na chance de 99,999% de não acontecer.
No entanto, nos casos que mencionamos, você prefere ter um falso positivo do que um falso negativo. Se houver a possibilidade de o resultado ser câncer, se a transação for fraudulenta ou se o aluno tiver probabilidade de abandonar os estudos, você precisa saber para poder intervir. É melhor que o resultado seja sinalizado para que um especialista humano possa avaliá-lo, em vez de passar despercebido sob o disfarce 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 apenas porque é estatisticamente improvável.
Como os algoritmos de classificação de dados de IA são treinados?
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, digamos que você esteja ensinando uma criança pequena sobre animais, pássaros e frutas, que podem ser dados categorizados em um contexto de aprendizagem. Você pode mostrar a ela figuras e apontar características específicas que as identifiquem. Uma maçã é vermelha e redonda, enquanto uma banana é amarela e comprida. Se o animal tiver 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 de modelo
Nesta etapa, o modelo é fornecido com dados de treinamento. Isso 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 classificar correspondências pode ver um grande número de endereços escritos à mão. 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 escaneie endereços em envelopes e os classifique por CEP.
Avaliação de 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 consegue ver os rótulos, então deve fazer suas próprias suposições com base no que aprendeu. Seus resultados são então comparados com os rótulos para calcular sua precisão.
Portanto, se voltarmos ao nosso exemplo de triagem de correspondências, o modelo pode receber um novo lote de endereços escritos à mão e ser solicitado a ler e classificar os CEPs por conta própria. Seus resultados são então comparados 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 é o número 7, com que frequência isso está correto?
- Lembrar: De todas as vezes que o número 7 aparece, quantas vezes a modelo o pega?
- Pontuação F1: Uma métrica balanceada que combina precisão e recall, útil para dados irregulares ou categorias desafiadoras.
Se o modelo não apresentar um desempenho bom o suficiente, ele poderá ser "enviado de volta" para retreinamento. Com base nos resultados, poderá precisar de mais dados de treinamento, recursos diferentes ou ajustes em seus parâmetros internos.
Tipos comuns de algoritmos de classificação usados por modelos de IA
Falamos sobre aprendizado de modelos, mas como um modelo usa dados de treinamento para aprender? É aqui que entram os algoritmos de treinamento. Esses algoritmos podem ser divididos em duas categorias: aprendizes ávidos e aprendizes preguiçosos.
Os primeiros são modelos que são treinados antes de serem implantados, enquanto os últimos não são treinados. Eles simplesmente recebem os dados de treinamento, que memorizam. Então, quando recebem uma entrada, encontram sua contraparte mais próxima no conjunto de treinamento para tomar uma decisão.
Vamos dar uma olhada em alguns deles, começando pelos alunos ansiosos:
Regressão Logística
Este é um algoritmo que ajuda um modelo a tomar uma decisão binária, ou seja, uma escolha entre dois resultados. Ele analisa os dados de entrada e calcula a probabilidade de eles se enquadrarem em uma categoria ou outra. Por exemplo, ele 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. Ele pode então usar essas informações para calcular a probabilidade de essa pessoa deixar de pagar um empréstimo novamente e usar essa probabilidade para decidir se a resposta é "sim" ou "não" para o seu 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 superior, onde você decide se quer cozinhar ou comer fora.
Se você decidir comer fora, "Que tipo de comida parece boa esta noite?"
Então, "Você quer sair ou pedir comida para viagem?"
Os modelos de IA usam árvores de decisão de maneira muito semelhante.
Por exemplo, em nosso exemplo de solicitação de empréstimo, a solução de IA pode considerar vários fatores antes de decidir o resultado. Pode começar com a renda, que, se for inferior a um determinado valor, rejeita a solicitação imediatamente. Se for superior ao limite, pode perguntar: "Eles já deixaram de pagar algum empréstimo antes?"
O processo continua até que haja informações suficientes para tomar uma decisão: aprovar o pedido de empréstimo ou rejeitá-lo.
Florestas aleatórias
A razão pela 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, 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 cada um dos resultados para tomar uma decisão mais equilibrada e confiável.
Máquinas de Vetores de Suporte
Comumente abreviado para SVM, o suporte vetor Um modelo de máquina é um algoritmo que separa dados em duas ou mais categorias, encontrando o melhor limite entre elas. Ele utiliza recursos de entrada para criar um mapa de pontos de dados e, com base nesse mapa, ver onde os novos dados devem ser colocados.
Voltando ao nosso exemplo de solicitação de empréstimo, o modelo pode considerar características como salário, taxa de inadimplência e outros fatores relevantes para aprender o padrão que separa os pedidos aprovados dos rejeitados. Essa linha divisória virtual é chamada de limite de decisão do SVM. Então, ao receber uma nova entrada, o modelo avalia onde 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 também possuem um sistema de "votação", onde várias árvores chegam a um consenso. As redes neurais são as mais próximas da maneira 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 repassa seus resultados para a próxima camada.
Assim como nosso cérebro, cada decisão é usada como uma oportunidade de aprendizado. Isso ajuda o modelo a se tornar cada vez melhor na previsão de resultados, mesmo quando os dados recebidos são confusos, complexos ou confusos. Isso o torna extremamente adequado para modelos de aprendizado profundo.
K-Vizinhos mais próximos
O primeiro dos aprendizes preguiçosos, o KNN, é um algoritmo que classifica as entradas de dados com base em sua similaridade com o que já foi visto. Como um aprendiz preguiçoso típico, ele não constrói um modelo antecipadamente. Em vez disso, armazena todos os seus dados de treinamento e aguarda até precisar tomar uma decisão.
Se nosso modelo de aprovação de empréstimos fosse baseado nesse algoritmo, ele analisaria todos os pedidos anteriores semelhantes ao atual. Se a maioria deles fosse aprovada, ele aprovaria este também, ou vice-versa.
O KNN é ideal para casos de uso em que a relação entre entradas e saídas é complexa, mas os padrões locais são importantes. É extremamente simples e intuitivo, e não requer um longo período de treinamento.
Naive Bayes
Outro aluno preguiçoso, Naive Bayes usa probabilidade para fazer previsões. Ele 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 recurso de entrada como se fosse independente dos outros. Apesar disso, funciona muito bem, especialmente para tarefas de classificação de texto, como filtragem de spam ou análise de sentimentos.
Casos de uso de classificação de dados de IA em aprendizado de máquina
Detecção de Fraude
Modelos de IA podem monitorar atividades em tempo real para categorizá-las como "regulares" ou "suspeitas". Se houver algum 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 classes com base em seu histórico de navegação, preferências, compras anteriores e muito mais. Isso permite que você planeje campanhas de marketing e upselling mais estratégicas e com maior probabilidade de gerar melhores resultados.
Diagnóstico Médico
Você pode executar os resultados de exames médicos (como raios X, tomografias, exames de sangue, etc.) ou dados do paciente (como perfil genético e histórico médico familiar) por meio do 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 o seu negócio e se é positivo ou negativo? Modelos de IA podem analisar palavras para classificar avaliações ou postagens em redes sociais nas categorias "positivas", "negativas" ou "neutras". Você pode então concentrar seus esforços em melhorar a experiência do cliente, observando o que as pessoas não gostam na sua forma de fazer as coisas.
Gerenciando seus dados de classificação de IA com BigID
A classificação da IA depende da qualidade dos dados com os quais ela 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, desestruturados ou desprotegidos podem levar a previsões imprecisas, resultados tendenciosos e riscos de conformidade. Tudo isso pode inviabilizar sua estratégia de IA antes mesmo de começar.
É por isso que é importante não apenas criar modelos inteligentes, mas também gerenciar seus dados de forma inteligente.
A classificação de dados é uma parte essencial da Plataforma BigID. Ele foi projetado para ajudar sua empresa a governar, organizar e proteger dados em grande escala. identificando informações sensíveis para rotulagem automática e protegendo-os em seus ambientes, o BigID torna seus dados prontos para IA e gerenciados de forma responsável.
Quer ver como a classificação orientada por IA funciona na prática? Explore a solução de classificação de dados de IA da BigID.
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