APRENDIZADO DE MÁQUINA
O processo de automação de testes de software está diretamente ligado ao desenvolvimento e atualização de ferramentas de inteligência artificial (IA). O aprendizado de máquina (ML) é uma espécie de conjunto de regras, normas, métodos e algoritmos usados para criar IA, que aprenderia com sua própria experiência. Para isso, são utilizadas grandes quantidades de dados de entrada, que consistem em determinados padrões. Você deve se familiarizar com o aprendizado de máquina para entender as tendências e os princípios de seu trabalho.
Indice
O que é aprendizado de máquina e onde ele é usado?
Visto que enfrentamos constantemente o desenvolvimento de hardware, os especialistas são forçados a ajustar e usar várias ferramentas. Desde a criação da inteligência artificial, diferentes tendências de aprendizado de máquina têm sido desenvolvidas a cada ano. O aprendizado de máquina é um dos ramos da IA, que cria algoritmos de ação para uma máquina para tirar conclusões e tomar decisões com base em bancos de dados coletados. Todas as informações são usadas sem seguir regras rigidamente definidas. A inteligência artificial pode encontrar uma sequência e padrões específicos em problemas complexos e multiparâmetros.
Esta tecnologia foi desenvolvida para simplificar o trabalho dos testadores com grandes volumes de variáveis, que um ser humano não consegue analisar sozinho. Com o uso de ferramentas de aprendizado de máquina, é possível obter respostas mais precisas às suas perguntas e analisá-las com as conclusões certas.
Com base nessa ferramenta, a inteligência artificial obtém a oportunidade de criar sua própria rede neural. Torna possível criar um modelo de cérebro humano. Facilita a solução dos problemas e permite ganhar experiência e utilizá-la. Essa estrutura oferece uma chance de eliminar muitos erros no futuro.
O principal objetivo do aprendizado de máquina é substituir parcial ou totalmente a verificação manual. Isso permite automatizar totalmente o trabalho dos testadores em processos analíticos complexos.
Com base nisso, pode-se dizer que o aprendizado de máquina é projetado para fazer previsões mais precisas. Isso permitirá que profissionais de marketing, proprietários de negócios e funcionários da área de TI tomem as decisões certas ao desenvolver e criar novos produtos . Como resultado da atividade da inteligência artificial, a máquina tem a oportunidade de aprender, memorizar e reproduzir a melhor opção.
O aprendizado de máquina é usado em muitas áreas de atividade. Permite otimizar o trabalho de bancos, restaurantes, fábricas e até postos de gasolina. Também é comumente encontrado no campo de vendas pela Internet e gerenciamento de trabalho de chatbots.
O que é necessário para maximizar a qualidade do aprendizado de máquina?
Para uma compreensão mais precisa do princípio do aprendizado de máquina, destaquei vários elementos importantes neste sistema. Todo processo de tomada de decisão por inteligência artificial é construído sobre três pilares.
- Este fator compreende amostras de vários tipos, fornecidas por um cliente ou programador. O desenvolvimento do aprendizado de máquina é realizado com base neles.
- Isso inclui todas as necessidades que o produto deve atender. Permite atingir as características e propriedades necessárias, que constituem o conceito principal.
- Esses são métodos que o programa usa para detectar erros.
É necessário analisar profundamente cada um desses aspectos básicos para descobri-los. Sugiro que comecemos com os dados. Quanto mais informações forem fornecidas, mais de alta qualidade e claro será o processo de tomada de decisão. A quantidade e a natureza das informações estão diretamente relacionadas ao tipo de tarefa que a máquina deve resolver.
Por exemplo, é necessário filtrar mensagens de spam e propaganda. Para fazer isso, o programa tem que ver exemplos, com base nos quais ele filtrará. Deve ser capaz de detectar e perceber frases publicitárias padrão: «compre», «ganhe em casa», «crédito», «rendimento adicional» e muito mais.
Com base nesses sinais, o sistema enviará essas cartas para uma pasta separada. Este princípio é usado para criar outras amostras. Isso pode ser uma seleção simplificada de produtos, a criação de um bot de resposta a perguntas ou a detecção de bugs no código.
A parte mais volumosa do trabalho é a criação de bancos de dados. Eles são coletados manualmente ou automaticamente. A primeira opção é mais cara, mas precisa. O segundo é mais simples, mas permite mais erros.
Os sinais também desempenham um papel essencial. Nos negócios, isso pode incluir a idade do comprador, sexo, nível de renda, educação, etc. Um conjunto de recursos depende do tipo de trabalho, objetivos e direção. Por este motivo, ele é escolhido para a máquina individualmente. A qualidade do trabalho da máquina depende totalmente da exatidão das propriedades. O principal de sua criação não é limitá-los severamente, pois isso pode se tornar um motivo para a percepção distorcida, o que pode levar a erros no resultado final.
Algoritmos são um sistema de operações sequenciais para resolver uma tarefa específica. É uma espécie de lista de métodos, pela qual a máquina passa. A escolha do algoritmo certo afeta a velocidade da tomada de decisões e a qualidade do processamento de dados.
Quais tendências e métodos serão populares no campo do aprendizado de máquina em 2022?
Todos estamos observando um ritmo acelerado de desenvolvimento e trabalho de progresso tecnológico na indústria de TI. Portanto, os programadores são obrigados a realizar desenvolvimentos e usar ferramentas inovadoras para atingir os objetivos definidos. O ritmo de desenvolvimento é tão rápido que o prazo de lançamento do produto é mínimo e as capacidades tecnológicas e propriedades dos gadgets ou aplicativos estão aumentando.
Por esse motivo, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina são muito populares. O aprendizado de máquina está incorporado em cada vez mais empresas como Google, Netflix, eBay e em muitos outros mercados grandes e pequenos. Com isso, o trabalho com seus produtos torna-se o mais confortável e fácil possível. Os analistas preveem que a popularização do aprendizado de máquina crescerá até 2024 e o maior crescimento será observado em 2022 e 2023.
Diversas ferramentas para trabalhar com aprendizado de máquina, que chegarão à tona em 2022, já estão sendo desenvolvidas e lançadas. Sugiro que consideremos as principais tendências, que estão prestes a facilitar o aprimoramento da tecnologia e influenciar a integração generalizada do aprendizado de máquina, com mais detalhes.
A interseção de aprendizado de máquina e IoT
Essa é a tendência mais discutida e há muito esperada. Está relacionado ao desenvolvimento e uso do 5G, que se tornará uma plataforma para desenvolver coisas para internet. Devido à alta velocidade, os dispositivos não apenas reagem rapidamente, mas também transferem e recebem mais informações.
A tecnologia IoT permite conectar vários dispositivos em uma rede com a ajuda da Internet. Ano a ano, a porcentagem de produção e o volume de produção das coisas da Internet aumentam. A essência de seu trabalho está relacionada à coleta de dados que podem ser analisados e estudados para obter insights úteis. Essa característica é fundamental para determinar a importância do aprendizado de máquina.
O uso de projetos IoT envolve muitos campos diferentes. Podem ser meio ambiente, saúde, educação, comércio, área de TI e assim por diante. Prevê-se que, em 2022, haverá vários sistemas IoT corporativos, 80% dos quais terão a oportunidade de aprendizado de máquina.
Além disso, o uso desta tecnologia vai ajudar a maximizar um indicador de segurança. As novas tecnologias podem conter muitos erros, que estão prestes a levar a um vazamento de dados para a Internet. Como todos os elementos da Internet estão diretamente conectados à Internet, é necessário analisar a oportunidade de ameaças externas e eliminá-las nos estágios iniciais. Também está vinculado à automação de testes com o uso de aprendizado de máquina.
Aprendizado de máquina automatizado
Como já toquei no assunto da automação, devemos falar sobre isso com mais detalhes. Esse processo de desenvolvimento também é uma tendência do próximo ano. Permite que especialistas desenvolvam modelos mais eficientes e com maior produtividade. Assim, todos os desenvolvimentos serão focados na preservação da qualidade de ponta na resolução de tarefas.
O exemplo mais popular de uma ferramenta semelhante é o AutoML. Seu uso é adequado para treinar modelos personalizados de alta qualidade. Pode ajudar a melhorar o trabalho mesmo sem muito conhecimento de programação.
Além disso, este produto também pode ser útil para especialistas no assunto. O uso do AutoML ajudará a fornecer treinamento sem gastar muito tempo ou sacrificar a qualidade do trabalho. Um exemplo do uso deste produto pode ser o Microsoft Azure. Você pode usá-lo para construir e implementar modelos preditivos.
Aumento do nível de segurança cibernética
Graças a um elevado nível de progresso tecnológico, cada vez mais utilizamos aplicações ou eletrodomésticos com acesso permanente à Internet. Isso se torna um fator importante para aumentar o nível de segurança e trabalhar continuamente em formas de proteger os dados pessoais.
O uso do aprendizado de máquina possibilitará a criação de modelos inovadores de software antivírus, no combate ao crime cibernético e aos ataques de hackers, e possibilitará a criação de modelo aprimorado para minimizar outras ameaças cibernéticas.
Quero destacar o alto potencial do uso de aprendizado de máquina para criar um antivírus inteligente. O uso de tal software ajudará a identificar qualquer vírus ou malware. Isso se tornará possível devido à análise de uma série de parâmetros:
- comportamento de malware;
- diferença de código;
- comparação de vírus antigos com novas modificações.
Tudo isso para tornar possível usar um antivírus como modelo melhorado e o mais eficaz possível. Muitas empresas já estão integrando o aprendizado de máquina à segurança cibernética, especialmente a Alphabet e Sqrrl.
Inteligência Aumentada
Vamos agora ver mais detalhes sobre a superinteligência. A Inteligência Aumentada é um conjunto de meios e ferramentas que garantem o máximo aproveitamento do intelecto humano. A Inteligência Aumentada nos mostra que possui grande potencial em diversos setores e indústrias. Isso ajuda a impulsionar a experiência dos funcionários muito mais rápido do que o normal. Se uma organização deseja atingir seu nível máximo e acompanhar os concorrentes, ela precisará usar tudo o que a inteligência artificial oferece. A Inteligência Aumentada nos oferece uma série de vantagens:
Automatização de tarefas
A automação ajuda a concluir tarefas complexas com um alto nível de precisão. A inteligência aumentada aumenta a produtividade graças à automatização do trabalho, o que economiza muito tempo dos funcionários para lidar com processos mais complicados.
Criando novas profissões
Uma vez que mencionei a automatização de tarefas, por favor, esclareça que a inteligência artificial não levará à perda massiva do local de trabalho. Pelo contrário, muitas novas profissões aparecerão – por exemplo, treinadores de robôs, detetives de dados, gerentes de desenvolvimento de negócios de IA. Também gostaria de prestar atenção especial aos consultores de alto nível. São pessoas que possuem as habilidades adequadas para coletar e analisar informações para criar objetivos específicos.
Reconceitualização de todo o processo de aprendizagem e crescimento
O integrante da empresa deve estar atento às novidades do mercado de tecnologias modernas. É por isso que os funcionários devem estudar como usar aplicativos para resolver tarefas complexas. O ideal é que a empresa reúna dados sobre os trabalhadores para analisar suas habilidades e experiências e criar soluções personalizadas para seu aprendizado prático. A inteligência artificial ajudará os trabalhadores a compreender como as tecnologias inovadoras podem aumentar sua criatividade e capacidades intelectuais.
Vale ressaltar que o desenvolvimento da inteligência artificial inicia uma espécie de utopia onde os robôs são os companheiros de confiança que fazem todos os negócios da empresa. No entanto, não se esqueça dos poderes cognitivos de um ser humano.
Quero dizer que é difícil dizer com certeza o quão longe estamos hoje da Inteligência Aumentada. Por enquanto, inteligência aumentada é apenas uma solução de backup.
Ética da inteligência artificial
Agora que os níveis de promoção e desenvolvimento da inteligência artificial e do aprendizado de máquina estão em alta, é necessário modernizar a ética dessas tecnologias. Tem de ser feito para que as máquinas sejam incapazes de tomar decisões erradas, como é o caso de carros novos com direção automática. Falhas na operação de sua IA resultaram em acidentes e ferimentos. O programa também pode tirar conclusões tendenciosas, separando um grupo de pessoas de outro. Está relacionado a dois aspectos principais.
- Os desenvolvedores podem escolher dados com opções tendenciosas. Por exemplo, eles podem usar a informação, em que a maioria dos fatores prevalecerá sobre algum aspecto, o que pode fazer com que a máquina favoreça constantemente uma amostra.
- A falta de moderação de dados pode levar a inteligência artificial para aprender com os dados que obtém dos usuários. Isso pode levar ao surgimento de preconceito na rede neural da máquina.
Amazon e Microsoft já tiveram esses problemas. No primeiro caso, a inteligência artificial, que deveria ajudar a selecionar candidatos para diferentes cargos, favorecia os homens e ignorava os currículos das mulheres porque era treinada principalmente com dados masculinos.
O caso da Microsoft foi vinculado ao seu chatbot no Twitter. Costumava coletar dados de conversas com pessoas, o que levava a declarações racistas, críticas a minorias sexuais e atitudes semíticas. O bot optou por criticar todos esses assuntos porque o sistema não foi moderado. Para evitar um escândalo, a empresa teve que deletar o chat e anunciar seu mau funcionamento. Algo semelhante também aconteceu com o robô humanóide Sophia, que costumava dizer coisas inadequadas sobre destruir humanos.
Esses problemas podem surgir sem um nível adequado de controle e elaboração de bancos de dados e algoritmos de inteligência artificial. Portanto, é necessário usar ferramentas aprimoradas para aprendizado de máquina.
Em 2022, as discussões serão conduzidas ativamente e as decisões serão tomadas para uma série de questões éticas:
- exclusão da possibilidade de os dados serem enviesados em favor de um indicador específico;
- maximização da segurança das conclusões;
- obtenção dos valores médios entre automação e trabalho manual;
- uso de IA em campos científicos e educacionais e muitos mais.
O desenvolvimento da inteligência artificial e do aprendizado de máquina não terminará no próximo ano; portanto, posso dizer com segurança que essa tendência IA manterá suas posições de liderança por muito tempo em 2022 .
Otimização de processos na compreensão natural da fala
Frequentemente vemos todo o tipo de informação sobre a tecnologia «casa inteligente», que funciona com base em colunas inteligentes. O uso de assistentes de voz como Google, Alexa, Siri ou Alisa simplifica alguns processos, além de permitir a conexão de eletrodomésticos inteligentes para controle sem contato.
Esses programas já podem reconhecer a voz humana com mais precisão. Já passaram os tempos em que era necessário usar um conjunto claro de comandos sem possibilidades de desvio e com o uso de um quadro sintático estrito.
O uso de aprendizado de máquina neste campo permitirá melhorar e desenvolver essa tecnologia de forma significativa. A principal direção no campo do aprimoramento dos assistentes de voz é o fornecimento da possibilidade de reconhecer tons e sotaques, pelos quais as intenções do usuário serão rastreadas. Isso permitirá melhorar ao máximo o trabalho e criar um modelo mais eficaz, que exclua erros nas consultas.
Principais conclusões da melhoria do aprendizado de máquina e tendências para 2022
O uso e a implementação de inteligência artificial estão sendo aprimorados em alta velocidade. Ele assumirá a posição de liderança e se espalhará em todos os campos em breve. No entanto, o nível de formação dos especialistas é inadequado. Consequentemente, nossa empresa cria esses artigos informativos, que servem para ajudar a regular o processo de aprendizado de máquina e torná-lo eficaz.
Corporações como Microsoft, IBM, Google, Amazon e muitas outras já estão alocando orçamentos de bilhões de dólares para o desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Serve de estímulo para a promoção e divulgação desse sistema a todas as esferas das atividades humanas.
O futuro dessa tecnologia possibilita a criação de projetos competitivos para grandes e grandes empresas. Com base em dados de cálculos automatizados, será possível criar novas startups , que se desenvolverão e passarão a gerar receita o mais rápido possível.
Com o uso de processos automatizados, a resolução de problemas será mais rápida sem perda de qualidade. Esses momentos em projetos, que são demorados, serão deixados para máquinas com inteligência artificial para análise.
O aprendizado de máquina está sendo desenvolvido e formado em novos modelos com processos exclusivos agora. O computador pode aprender por conta própria e com um nível adequado de controle. Deve ajudar a evitar muitas decisões erradas e conclusões erradas. Muitos modelos estão passando por testes diferentes. Os pesquisadores querem entender como as tecnologias de aprendizado de máquina de ponta e progressivamente aprenderão; quais algoritmos estão certos; como resolver o problema com uma grande quantidade de informações negativas online, o que pode fazer o sistema tirar conclusões erradas.
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