O que é aprendizagem contínua? Revolucionando o aprendizado de máquina e a adaptabilidade

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O aprendizado de máquina tem tido muito sucesso na modelagem precisa de dados simples e complexos. As oportunidades decorrentes do aprendizado de máquina existem em toda parte, mas a natureza fixa da maioria das abordagens em ação é um fator de desaceleração na adoção da IA. É aí que entra o aprendizado contínuo.

O aprendizado contínuo é uma abordagem de aprendizado de máquina que permite que os modelos integrem novos dados sem retreinamento explícito. Ele se baseia nos fundamentos tradicionais de aprendizado de máquina de uma forma que aborda a essência dinâmica dos dados do mundo real, criando modelos adaptáveis que podem melhorar o desempenho da máquina ao longo do tempo.

O que é aprendizagem contínua?

O aprendizado contínuo, também conhecido como aprendizado de máquina contínuo (CML), é um processo no qual um modelo aprende com novos fluxos de dados sem ser treinado novamente.

Ao contrário das abordagens tradicionais, em que os modelos são treinados em um conjunto de dados estático, implantados e periodicamente treinados novamente, os modelos de aprendizagem contínua atualizam iterativamente seus parâmetros para refletir novas distribuições nos dados.

No último processo, o modelo se aprimora aprendendo com a última iteração e atualizando seu conhecimento à medida que novos dados se tornam disponíveis. O ciclo de vida do modelo de aprendizado contínuo permite que os modelos permaneçam relevantes ao longo do tempo devido à sua qualidade inerentemente dinâmica.

Tipos de aprendizado de máquina contínuo 

Há várias abordagens de aprendizado de máquina contínuo para modelagem. As estratégias populares incluem aprendizagem incremental, aprendizagem por transferência e aprendizagem contínua.

Outros exemplos são os métodos de repetição de experiência e as técnicas de regularização.

Como em todas as coisas relacionadas a dados, a escolha da abordagem não é preto no branco. Em vez disso, depende dos dados, da arquitetura do modelo, do desempenho desejado, da complexidade da tarefa e dos recursos computacionais disponíveis. Muitas vezes, uma combinação de abordagens é implementada para aprimorar os recursos de aprendizagem.

O processo de aprendizado contínuo

A aprendizagem contínua é uma evolução da modelagem tradicional de aprendizagem de máquina. Portanto, ele envolve muitos dos mesmos princípios de modelagem: pré-processamento, seleção de modelos, ajuste de hiperparâmetros, treinamento, implementação e monitoramento.

São necessárias duas etapas adicionais no processo de aprendizagem contínua: ensaio de dados e implementação de uma estratégia de aprendizagem contínua. Essas etapas servem para garantir que o modelo esteja aprendendo com fluxos de novos dados de forma eficiente com base no aplicativo e no contexto da tarefa de dados.

Figura 1: Fluxograma do processo de aprendizagem contínua para aprendizagem automática

Vantagens do aprendizado contínuo

A aprendizagem contínua pode ser útil para todos os tipos de projetos de dados: descritivos, diagnósticos, preditivos e prescritivos. Isso é particularmente importante em casos que envolvem dados que mudam rapidamente. Os benefícios em comparação com uma abordagem tradicional de aprendizado de máquina incluem:

• Generalização. O aprendizado contínuo capacita o modelo a ser mais robusto e preciso diante de novos dados.
• Retenção de informações. Ao empregar uma estratégia de aprendizado contínuo, o modelo considera o conhecimento anterior obtido em iterações passadas, permitindo que ele acumule informações ao longo do tempo.
• Adaptabilidade. Um modelo que emprega a aprendizagem contínua se adapta a novos conhecimentos, como a mudança de conceito e novas tendências, tendo, assim, maior capacidade de previsão a longo prazo.

Limitações da aprendizagem contínua

Uma abordagem de aprendizado contínuo não vem sem limitações. Eles devem ser considerados antes de se optar por uma abordagem desse tipo, com base na natureza e no resultado esperado da tarefa em questão.

Do ponto de vista operacional, um desafio é:

• Custo. As abordagens de aprendizagem contínua, embora eficazes, também tendem a ser mais complexas do ponto de vista computacional do que as tradicionais, pois o modelo precisa se adaptar constantemente a novos dados. Essa complexidade geralmente se traduz em custos econômicos mais altos porque exige mais dados, recursos humanos e de computação.

Do ponto de vista da modelagem, algumas desvantagens são:

• Gerenciamento de modelos. Toda vez que os parâmetros de um modelo são atualizados com base em novos dados, um novo modelo é formado. Portanto, uma abordagem de aprendizado contínuo pode gerar um grande número de modelos, o que complica a identificação dos modelos com melhor desempenho.
• Desvio de dados. Para que uma abordagem de aprendizado contínuo valha a pena, precisamos processar um grande volume de novos dados. No entanto, esse modelo corre o risco de perder recursos de previsão se a distribuição de recursos mudar abruptamente. Saiba mais sobre o desvio de dados em um artigo separado.

Embora o custo não seja uma limitação fácil de contornar, os desafios relacionados à modelagem podem ser atenuados com a implementação de uma metodologia adequada e com a intervenção humana. Práticas como versionamento, monitoramento e avaliação de modelos são fundamentais para acompanhar o desempenho do modelo. Além disso, a intervenção humana é importante para impor as práticas mencionadas acima e para fazer escolhas contingentes sobre os dados, como a frequência e o tamanho das atualizações.

Aplicações da aprendizagem contínua

Dado o custo e a complexidade adicionais decorrentes do aprendizado contínuo, essa abordagem é mais adequada para aplicativos que envolvem um fluxo contínuo de novos dados. Isso significa que o ambiente da tarefa de dados deve estar em constante evolução.

As aplicações atuais da aprendizagem contínua incluem:

• Visão computacional. A natureza dinâmica dos dados orientados por imagem torna as abordagens de aprendizado contínuo populares para algoritmos de treinamento para identificar e classificar informações visuais. Eles são frequentemente aplicados em reconhecimento facial e tecnologia de imagem.
• Segurança cibernética. Abordagens de aprendizado contínuo são implementadas para garantir o monitoramento constante das infraestruturas de segurança de TI. Eles são fundamentais na detecção de phishing, intrusão de rede e spam, entre outras operações relacionadas à segurança.
• Assistência médica. Devido à essência evolutiva das doenças, as abordagens de aprendizagem contínua são usadas em vários campos da saúde para aprimorar os fluxos de trabalho de diagnóstico de doenças. Especializações como oncologia e radiologia foram as primeiras a explorar a IA de aprendizado contínuo para esse fim.
• Robótica. A aprendizagem contínua tem sido utilizada para aumentar a adaptabilidade e o desempenho dos robôs em diferentes ambientes, permitindo que eles otimizem suas ações em condições variáveis com base em experiências passadas e novas.

O futuro da aprendizagem contínua

O advento da digitalização devido aos avanços tecnológicos, à geração de dados sem precedentes e às mudanças de mentalidade socioeconômica significa que a aprendizagem contínua será mais amplamente adotada no futuro. Isso ocorre porque os algoritmos usados para modelar diferentes aplicativos precisarão ser adaptáveis o suficiente para atender ao crescente fluxo de dados em todas as áreas da vida, todos os dias.

Dos aplicativos atuais, como visão computacional, aos possíveis, como gerenciamento de cidades inteligentes, o aprendizado contínuo tem o potencial de revolucionar os resultados que podemos esperar da inteligência artificial, elevando a inteligência de máquina a novos níveis.

Para implementar com eficácia as estratégias de aprendizagem contínua, é fundamental superar os desafios inerentes, como custos computacionais, complexidades de gerenciamento de modelos e riscos associados ao desvio de dados. Para aqueles que desejam dominar a arte de desenvolver e gerenciar modelos de aprendizado de máquina de forma eficaz para a produção e desejam obter insights sobre como aprimorá-los continuamente ao longo do tempo, não perca a oportunidade de se inscrever no curso Developing Machine Learning Models for Production with an MLOps Mindset do DataCamp. Este curso o equipará com o conhecimento e as habilidades necessárias para projetar modelos de aprendizado de máquina prontos para produção e adaptáveis a cenários de dados em evolução.