Explicação detalhada do treinamento de modelos de IA

O treinamento de modelos de IA é um processo iterativo cujo sucesso depende da qualidade e profundidade dos dados de entrada, bem como da capacidade do treinador em identificar e corrigir deficiências. Cientistas de dados geralmente são responsáveis pelo processo de treinamento, embora usuários de negócios também possam estar envolvidos em alguns ambientes de baixo código/sem código. De fato, o ciclo de processamento, observação, feedback e melhoria é semelhante ao ensino de uma nova habilidade para uma criança. O objetivo do treinamento de modelos de IA é criar um modelo matemático que possa gerar saídas precisas, equilibrando as muitas variáveis potenciais, valores discrepantes e fatores complexos dentro dos dados. Pense nisso como criar uma criança, só que muito mais complexo.

Pense em como as crianças aprendem uma habilidade. Por exemplo, suponha que você queira ensinar uma criança pequena a distinguir entre gatos e cães. Primeiro, forneça algumas imagens básicas e encorajamento. Em seguida, introduza mais variáveis, como o tamanho médio, as diferenças entre latidos e miados, e os padrões comportamentais. Dependendo das dificuldades que a criança possa encontrar, você pode se concentrar em aspectos específicos para promover o aprendizado. No final do processo, a criança deverá ser capaz de reconhecer uma variedade de gatos e cães, desde animais domésticos comuns até animais selvagens.

Treinar um modelo de IA é semelhante.

IA: Escolha um algoritmo e um conjunto de dados de treinamento inicial para o modelo.
Criança: Use imagens básicas para determinar a diferença geral entre cães e gatos.
IA: Avalie a precisão da saída e ajuste o modelo para reduzir ou eliminar algumas imprecisões.
Criança: Ofereça elogios ou correções com base na resposta.
IA: Forneça um conjunto de dados adicional com entradas diversificadas e específicas para ajustar o modelo.
Criança: Destaque diferentes características, formas e tamanhos como parte do processo de aprendizado.

Assim como com as crianças, o treinamento inicial do modelo de IA tem um impacto significativo no desenvolvimento futuro — e sobre a necessidade de aprendizado adicional para eliminar efeitos indesejados. Isso destaca a importância das fontes de dados de alta qualidade, tanto para o treinamento inicial quanto para o aprendizado iterativo contínuo após o lançamento do modelo.