Memorial de projetos : a importância do aprendizado de máquina para a inteligência artificial moderna

Abstract

Resumo: O Aprendizado de Máquina (AM) tem papel fundamental na evolução da Inteligência Artificial moderna, sendo o principal responsável pelos avanços em áreas como Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural, além de consolidar a IA como uma ciência orientada a dados. Neste parecer iremos abordar este papel central do Aprendizado de Máquina para a IA moderna, descrevendo a metodologia para construção de modelos bem sucedidos de Aprendizado de Máquina. Demonstraremos também como os paradigmas de aprendizado - supervisionado, não supervisionado e por reforço - são escolhidos de acordo com a natureza do problema e a disponibilidade de dados rotulados. Abordaremos ainda os desafios para criação de modelos, como overfitting e underfitting, e problemas de qualidade, dimensionalidade e viés dos dados. Apresentaremos como a capacidade de generalização é a verdadeira medida da inteligência de um modelo de AM, permitindo que faça previsões precisas em dados novos e nunca vistos. Este parecer conclui que a evolução da IA continua acelerada, impulsionada em pelo Aprendizado Profundo (Deep Learning), uma subárea do AM que utiliza redes neurais artificiais

Abstract: Machine Learning plays a fundamental role in the evolution of modern Artificial Intelligence, being mainly responsible for advances in areas such as Computer Vision and Natural Language Processing, in addition to consolidating AI as a data-driven science. In this opinion we will address this central role of Machine Learning for modern AI, describing the methodology for building successful Machine Learning models. We will also demonstrate how learning paradigms - supervised, unsupervised and reinforcement - are chosen according to the nature of the problem and the availability of labeled data. We will also address challenges in creating models, such as overfitting and underfitting, and problems with data quality, dimensionality and bias. We will present how generalization ability is the true measure of an ML model's intelligence, allowing it to make accurate predictions on new and previously unseen data. This opinion concludes that the evolution of AI continues to accelerate, driven by Deep Learning, a subarea of AM that uses artificial neural networks