Nova técnica promete facilitar uso de aprendizagem de máquina por leigos

Nova técnica promete facilitar uso de aprendizagem de máquina por leigos

Por Felipe Gugelmin | Editado por Douglas Ciriaco | 06 de Agosto de 2021 às 11h13
Divulgação/Gerd Altmann/Pixabay

Quando se fala em aprendizagem de máquina — método que usa a tecnologia artificial para reconhecer padrões que olhos humanos não notam —, é fácil supor que todos os envolvidos possuem conhecimentos básicos do assunto. No entanto, conforme a tecnologia se espalha para diversos campos da atividade humana, torna-se essencial criar maneiras que ensinem como ela funciona e os benefícios que podem trazer mesmo a leigos no assunto.

É esse o desafio que a estudante Swati Mishra, do pós-doutorado da Ann S. Bowers College of Computing and Information Science na Universidade Cornell, nos EUA, assumiu para si. Através da obra “Designing Interactive Transfer Learning Tools for ML Non-Experts” (Criando Ferramentas Interativas de Aprendizagem para não especialistas em Aprendizagem de Máquina, em uma tradução livre), ela criou dicas de como fazer com que qualquer pessoa possa entender o conceito na prática.

Para atingir seus objetivos, ela usa um método chamado de “transferência de aprendizagem”, que geralmente é reservado para especialistas no assunto. Ele se baseia em permitir que usuários tomem o controle de ferramentas de aprendizagem pré-existentes e as ajustem para a realização de novas tarefas.

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Aprendizagem na prática

Como exemplo, o método pode ajudar a transformar um sistema que reconhece imagens de cachorros em um que pode identificar gatos ou, nas mãos de especialistas certos, manchas que ajudam a identificar câncer de pele. Embora pareça contraintuitivo em um primeiro momento, a solução alivia a necessidade de criar um modelo funcional do ponto zero, o que exige uma grande quantidade de treinamento da inteligência artificial.

Aprendizagem de máquina para todos? (Imagem: Gerd Altmann/Pixabay)

Segundo o diretor assistente do Departamento de Ciência da Informação da Cornell Jeff Rzeszotarski, o trabalho de Mishra facilita aoaprendizado de novatos ao mesmo tempo em que permite que os esforços de especialistas sejam aprimorados. “Enquanto nosso objetivo final é ajudar iniciantes a se tornarem usuários avançados, oferecer algumas ‘rodas de treino’ através da transferência de aprendizagem pode ajudar novatos a usar a aprendizagem de máquina imediatamente em suas próprias tarefas”, comenta.

Para facilitar o processo, Mishra propõe o uso de uma plataforma interativa que oferece a iniciantes meios fáceis de entender como a inteligência artificial examina dados e toma decisões. Ela é resultado de estudos de laboratório nos quais a estudante de pós-doutorado analisou o ponto preciso em que pessoas tinham dificuldades de compreensão e quais os raciocínios que faziam para ajustar os modelos com os quais estavam trabalhando.

Os pesquisadores chegaram à conclusão que o processo de transferência de aprendizados funciona, mas tem sua eficiência afetada por percepções erradas do que é a aprendizagem de máquinas. Para Mishra, é importante que novas tecnologias se aproveitem da tendência humana de usar táticas que são familiares, permitindo a criação de ferramentas que ajudem a gerenciar expectativas e expliquem os diferentes métodos de raciocínio exigidos para usá-las.

Fonte: ACM

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