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O que é aprendizagem incremental?

O aprendizado incremental é uma metodologia de aprendizado de máquina em que um modelo de IA aprende novas informações ao longo do tempo, mantendo e desenvolvendo o conhecimento anterior.
abr. de 2024  · 9 min leer

O aprendizado incremental é uma metodologia de aprendizado de máquina em que um modelo de IA aprende e aprimora seu conhecimento progressivamente, sem esquecer as informações adquiridas anteriormente. Em essência, ele imita os padrões de aprendizado humano ao adquirir novas informações ao longo do tempo, mantendo e desenvolvendo o conhecimento anterior. A aprendizagem incremental é fundamental em cenários em que os dados chegam em ordem sequencial ou em que o armazenamento de todos os dados para processamento não é viável.

Explicação da aprendizagem incremental

No aprendizado em lote tradicional, o modelo de aprendizado de máquina é treinado em todo o conjunto de dados de uma só vez. No entanto, a aprendizagem incremental segue uma abordagem diferente. Ele aprende com novos pontos de dados à medida que eles se tornam disponíveis, atualizando os parâmetros do modelo de forma incremental, o que é um forte contraste com a metodologia de aprendizado em lote de uma só vez.

Por exemplo, considere um filtro de e-mail de spam. Com o aprendizado em lote, o filtro é treinado com um grande conjunto de e-mails de uma só vez e, em seguida, aplicado a e-mails futuros. Se a natureza dos e-mails de spam mudar, o filtro poderá começar a falhar, a menos que seja treinado novamente em um novo lote de e-mails, que inclua as características atualizadas do spam.

Por outro lado, um filtro de spam baseado em aprendizado incremental se adaptaria à medida que novos e-mails chegassem, atualizando progressivamente sua compreensão do que constitui spam. Se as estratégias de spam mudarem, esse tipo de filtro poderá aprender a reconhecer novos estilos de spam sem precisar de um lote totalmente novo de dados de treinamento.

Quais são os benefícios da aprendizagem incremental?

  • Uso eficiente dos recursos. Os modelos de aprendizado incremental precisam armazenar menos dados de cada vez, o que pode levar a uma economia significativa de memória. Por exemplo, um sistema de detecção de fraudes em um banco pode atualizar seu modelo com cada transação, em vez de armazenar todas as transações para processá-las posteriormente.
  • Adaptação em tempo real. Esses modelos podem se adaptar às mudanças em tempo real. Se tomarmos o exemplo de um sistema de recomendação de notícias baseado em IA, ele pode aprender as preferências variáveis de um usuário ao longo do tempo e recomendar artigos com base em seus interesses mais recentes.
  • Aprendizado eficiente. Dividir uma tarefa em partes menores pode aumentar a capacidade do modelo de aprendizado de máquina de aprender novas tarefas de forma rápida e eficaz. Além disso, o aprendizado incremental é benéfico para melhorar a precisão dos modelos.
  • Aprendizado com dados não estacionários. Em um mundo em que os dados podem evoluir rapidamente, os modelos de aprendizagem incremental são altamente valiosos. Um modelo de previsão do tempo, por exemplo, pode adaptar continuamente suas previsões com base nos dados climáticos mais recentes.

Quais são as limitações da aprendizagem incremental?

  • Esquecimento catastrófico. Um dos principais desafios da aprendizagem incremental é o "esquecimento catastrófico", em que o modelo tende a esquecer informações antigas à medida que aprende novos dados.
  • Dificuldade em lidar com o desvio de conceito. Embora o aprendizado incremental tenha sido projetado para lidar com dados em evolução, lidar com mudanças abruptas ou "desvio de conceito" nas tendências de dados pode ser um desafio.
  • Risco de ajuste excessivo. Como o aprendizado incremental se baseia em um fluxo de dados, ele pode ajustar excessivamente seus parâmetros com base em dados recentes, que podem não representar a distribuição geral. Por exemplo, um modelo de previsão de ações pode se tornar excessivamente sensível às flutuações do mercado de curto prazo, levando a previsões de longo prazo menos precisas.

Exemplos de aplicativos de aprendizagem incremental no mundo real

Veículos autônomos

No âmbito dos carros autônomos, a aprendizagem incremental desempenha um papel fundamental no aprimoramento da compreensão do veículo sobre o ambiente ao seu redor. Veja o exemplo do sistema Autopilot da Tesla. Os carros são projetados para aprender de forma incremental com a grande quantidade de dados coletados da frota de veículos da Tesla na estrada. A experiência de cada carro (como a identificação de um novo tipo de obstáculo ou a navegação em um cruzamento difícil) é enviada de volta aos servidores da Tesla, onde é usada para atualizar os modelos de aprendizado de máquina. Esses modelos atualizados são então distribuídos de volta para a frota, aprimorando a compreensão de cada veículo sobre diversos cenários de direção e melhorando seu desempenho geral.

Sistemas de recomendação de notícias

As plataformas de notícias on-line usam o aprendizado incremental para personalizar o conteúdo para seus leitores. Um exemplo disso é a seção "Para você" do Apple News. Esse recurso usa o aprendizado incremental para entender os hábitos e as preferências de leitura de um usuário ao longo do tempo. À medida que um usuário lê mais artigos sobre determinados tópicos ou de editores específicos, os modelos de aprendizado de máquina do aplicativo são atualizados para refletir essas preferências. Com o tempo, os modelos podem prever e recomendar artigos que o usuário provavelmente achará interessantes, proporcionando uma experiência de consumo de notícias altamente personalizada.

Detecção de fraudes em bancos

Os bancos usam algoritmos de aprendizado incremental para detectar transações fraudulentas, como o sistema de detecção de fraudes em tempo real usado pela Mastercard. Em cada transação, o sistema da Mastercard analisa mais de 100 variáveis diferentes (como tamanho da transação, local e tipo de comerciante) para avaliar a probabilidade de fraude. O sistema usa aprendizado incremental para se adaptar aos padrões em evolução de transações fraudulentas. Por exemplo, se o sistema começar a perceber um novo tipo de padrão de fraude, ele poderá aprender esse padrão e atualizar o modelo para detectar tentativas semelhantes no futuro, melhorando assim a precisão geral da detecção de fraudes.

Implementação de algoritmos de aprendizado incremental

Quando se trata de implementar o aprendizado incremental em seus projetos, vários algoritmos foram desenvolvidos especificamente para lidar com essa tarefa. Vamos nos aprofundar em alguns dos mais populares:

Descida de Gradiente Estocástico (SGD)

O SGD é uma opção popular para a aprendizagem incremental. Ele atualiza os parâmetros do modelo usando uma amostra de cada vez ou um mini-lote de amostras. Essa abordagem permite que o modelo aprenda de forma incremental à medida que processa um lote após o outro. O SGD é amplamente utilizado em uma variedade de aplicações, desde a regressão linear simples até modelos complexos de aprendizagem profunda.

Por exemplo, no desenvolvimento de um sistema de manutenção preditiva para uma fábrica, o SGD poderia ser usado para treinar um modelo de forma incremental com dados de sensores, ajustando os parâmetros do modelo à medida que novas leituras chegam. Dessa forma, o modelo poderia prever com mais precisão as possíveis falhas do equipamento ao longo do tempo.

Máquinas de vetor de suporte on-line (SVM)

Os SVMs on-line são uma adaptação do algoritmo SVM tradicional para lidar com o aprendizado incremental. Eles funcionam atualizando o modelo SVM à medida que cada novo dado chega, o que os torna adequados para fluxos de dados ou aplicativos de grande escala em que não é prático treinar novamente o modelo a cada nova instância.

Por exemplo, um SVM on-line poderia ser usado em uma tarefa de classificação de texto para uma agência de notícias de grande porte, em que os artigos precisam ser categorizados em diferentes tópicos em tempo real. O SVM poderia aprender de forma incremental com cada novo artigo e melhorar sua precisão de classificação ao longo do tempo.

Árvores de decisão incrementais

As árvores de decisão são um tipo de algoritmo de aprendizado de máquina que também pode suportar o aprendizado incremental. Os algoritmos de árvore de decisão incremental, como a Árvore de Hoeffding ou a Árvore de Decisão Muito Rápida (VFDT), constroem a árvore de decisão de forma incremental, usando métodos estatísticos para decidir quando dividir os nós.

Imagine que uma empresa de telecomunicações queira prever a rotatividade de clientes em tempo real. Eles poderiam usar uma árvore de decisão incremental para aprender com cada interação com o cliente, melhorando gradualmente a capacidade do modelo de prever quais clientes têm probabilidade de cancelar a assinatura.

Modelos de aprendizagem profunda incremental

Os modelos de aprendizagem profunda, especialmente as redes neurais recorrentes (RNNs) e determinados tipos de redes neurais convolucionais (CNNs), podem ser adaptados para a aprendizagem incremental. Esses modelos aprendem com novos dados atualizando seus pesos de forma incremental, o que lhes permite lidar com dados de streaming ou ambientes que mudam com o tempo.

Por exemplo, uma plataforma de comércio eletrônico poderia usar um modelo de aprendizagem profunda incremental para fornecer recomendações de produtos em tempo real aos seus usuários. O modelo aprenderia com cada interação do usuário, atualizando seus pesos de forma incremental para capturar melhor as preferências dos usuários e fornecer recomendações mais precisas.

Aprendizagem incremental no mundo moderno

A aprendizagem incremental é uma grande promessa para o desenvolvimento de experiências de IA mais adaptáveis e personalizadas. Ao aprender continuamente com novos dados e experiências, em vez de retreinar completamente do zero, os sistemas podem reagir mais rapidamente às mudanças e se adaptar em um nível mais refinado. Essa capacidade de atualizar modelos de forma incremental torna os sistemas de IA mais eficientes e dimensionáveis.

Na minha opinião, a aprendizagem incremental está ganhando força. Com o aumento da IA conversacional, há uma demanda por experiências personalizáveis de bots de bate-papo que entendam o contexto e aprendam com os comportamentos do usuário. Em vez de criar e treinar grandes modelos de linguagem, podemos oferecer experiências mais personalizadas usando modelos de linguagem de aprendizado incremental menores que são totalmente personalizados de acordo com os comportamentos individuais do usuário.

Para tornar a aprendizagem incremental amplamente aceitável, os pesquisadores estão trabalhando para resolver problemas relacionados ao esquecimento catastrófico em redes neurais, lidar com o desvio de conceito, explorar como usar o feedback humano em um sistema de aprendizagem incremental e criar sistemas de aprendizagem incremental de ponta a ponta. Se quiser saber mais sobre as pesquisas e os desenvolvimentos mais recentes, consulte o Awesome Incremental Learning, que contém uma lista de artigos de pesquisa, pesquisas, workshops e competições.

Quer saber mais sobre IA e aprendizado de máquina? Confira os seguintes recursos:

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre aprendizagem incremental e aprendizagem em lote?

Enquanto a aprendizagem em lote processa todo o conjunto de dados de uma só vez, a aprendizagem incremental processa os dados um ponto (ou um pequeno lote) de cada vez, ajustando e atualizando continuamente os parâmetros do modelo.

Como a aprendizagem incremental lida com novos dados?

Os algoritmos de aprendizado incremental atualizam os parâmetros do modelo à medida que cada novo ponto de dados chega, permitindo que o modelo aprenda com os novos dados e se adapte a eles.

Quais são alguns casos de uso da aprendizagem incremental?

O aprendizado incremental é usado em veículos autônomos, sistemas de recomendação de notícias, detecção de fraudes em bancos e em qualquer aplicativo em que os dados mudem com o tempo.

Quais são os desafios da implementação da aprendizagem incremental?

Os algoritmos de aprendizado incremental podem enfrentar problemas como esquecimento catastrófico, complexidade computacional e dificuldades para lidar com mudanças abruptas nas tendências dos dados.

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