Inteligência Artificial (IA) é prevalente em tudo, desde a autocorreção até recomendações musicais, do monstro de Frankenstein aos replicantes e robôs paranoicosFormalizada na década de 1950, a IA deixou de ser ficção especulativa e tornou-se uma parte inescapável do nosso dia a dia.
Nos últimos anos, houve um aumento significativo em projetos de software que utilizam Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. Embora frequentemente usados como sinônimos, Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (AM) não são a mesma coisa. Pense em IA como inteligência e em AM como conhecimento.
A diferença entre inteligência artificial e aprendizado de máquina
Inteligência Artificial descreve a capacidade das máquinas de executar tarefas tipicamente associadas à atividade e inteligência humanas: raciocínio, aprendizado, processamento de linguagem natural, percepção, etc. Qualquer atividade "inteligente" realizada por uma máquina se enquadra na IA. Inteligência Artificial é a capacidade de uma máquina imitar o comportamento humano inteligente.
Aprendizado de Máquina (Machine Learning) é um subconjunto da Inteligência Artificial (IA). O Aprendizado de Máquina é um conjunto de algoritmos criados para alcançar os objetivos da IA: esses algoritmos precisam ter a capacidade de aprender com dados, modificar-se quando expostos a mais dados e atingir um objetivo sem serem explicitamente programados.
Aprendizagem supervisionada versus aprendizagem não supervisionada
As tarefas de aprendizado de máquina são frequentemente classificadas em duas categorias principais: aprendizado supervisionado e aprendizado não supervisionado. Muitas vezes, você precisa de ambas para analisar adequadamente e extrair valor de grandes conjuntos de dados.
Um algoritmo de Aprendizado Supervisionado infere um modelo de previsão a partir de um conjunto de treinamento: um algoritmo que consegue chegar a uma conclusão com base no caminho típico entre a entrada e a saída. O objetivo do aprendizado supervisionado é que, ao se ter novos dados (entrada), seja possível prever (com precisão) a saída desses dados.
Uma tarefa simples de classificação de dados, por exemplo, pode ser abordada com um algoritmo de aprendizado supervisionado se houver dados suficientes inicialmente – o tipo de dado x pertence à categoria z. Ao adicionar novos dados, o algoritmo será capaz de identificar que o tipo de dado [x], com base nos identificadores [y], pode ser classificado na categoria [z]. Os algoritmos de aprendizado supervisionado geralmente requerem intervenção humana para rótulo os dados.
Um algoritmo de Aprendizado Não Supervisionado, por outro lado, tenta encontrar características comuns nos dados (sem qualquer rotulagem humana dos dados) para obter insights. Dado um conjunto de arquivos, um algoritmo não supervisionado pode agrupar os dados em subgrupos com base nas características, conteúdo ou metadados dos documentos.
O agrupamento, por exemplo, é um tipo de algoritmo de aprendizado não supervisionado: os algoritmos de agrupamento examinam os dados para descobrir e identificar agrupamentos naturais que indicam que se tratam do mesmo tipo de dados – o que pode significar tipos específicos de informações pessoais, formatos que normalmente contêm informações pessoais e muito mais.
Aprendizado profundo
Aprendizado profundo (Deep Learning) é um conjunto de algoritmos que visa executar tarefas de aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado. Esses algoritmos são modelados segundo a maneira como os humanos processam dados e reconhecem padrões. É uma camada adicional de classificação e agrupamento para ajudar a dar sentido a dados independentes e não rotulados.
O aprendizado profundo traz um novo nível de sofisticação ao mapeamento e à análise de grandes conjuntos de dados. Ele utiliza uma arquitetura em camadas para abordar melhor desafios complexos de dados, como o processamento de linguagem natural, a interpretação de big data e o processamento de conjuntos de dados não estruturados e diversos.
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