Machine Learning

Machine Learning é a técnica de treinamento de computadores para encontrar padrões, fazer previsões e aprender com a experiência sem que seja necessário o uso de programação.

O machine learning (ML) ou aprendizado de máquina é uma subcategoria da inteligência artificial (IA) que usa algoritmos para identificar padrões e fazer previsões em um conjunto de dados. Esses dados podem ser números, textos ou até mesmo imagens. Em condições ideais, podemos usar o machine learning para nos ajudar a interpretar dados com mais rapidez e precisão do que conseguiríamos por conta própria.

A inteligência artificial acontece quando conseguimos simular sinteticamente a inteligência humana em máquinas. No caso do machine learning, as máquinas são programadas para imitar funções cognitivas inerentes aos seres humanos, como a percepção, o aprendizado e a solução problemas. 

Como fazer uma máquina pensar como um ser humano? Treinamos a máquina para que ela crie seu próprio modelo preditivo. Ela usa esse modelo para analisar os dados e, por fim, se tornar uma máquina "que aprende". Para iniciar esse procedimento, é necessário alimentar o computador com dados e escolher um modelo de machine learning para ensinar a máquina como processá-los. 

O modelo de machine learning usa os dados para cumprir três funções:

• Descrever o que aconteceu.
• Prever o que acontecerá.
• Sugerir o que fazer (ação) na sequência

A escolha do modelo de machine learning para treinar a máquina deve ser feita conforme a complexidade da tarefa e dos resultados desejados. O machine learning (aprendizado de máquina) costuma ser classificado em três estilos: 

Aprendizado supervisionado: os modelos são treinados por meio de conjuntos de dados rotulados. Esse tipo de modelo é usado em tarefas como reconhecimento de imagens.

Aprendizado não supervisionado: os modelos analisam dados não rotulados em busca de semelhanças, padrões e tendências. Esse tipo de modelo é usado em tarefas como segmentação de clientes, sistemas de recomendação e exploração de dados em geral.

Aprendizado por esforço: os modelos são treinados usando um processo de tentativa e erro em um sistema de recompensas pré-determinado. Esse estilo de aprendizado é usado em tarefas como treinar um computador para jogar um jogo no qual as ações levam à vitória ou à derrota. 

Após o computador se familiarizar com a sua maneira de interpretar os dados (graças ao modelo de machine learning e ao treinamento de dados), ele se torna capaz de fazer previsões e executar tarefas usando dados novos. A precisão das previsões aumenta à medida que o computador aprende com fluxos contínuos de dados. Assim, ele se torna capaz de realizar tarefas mais rápido e com menos erros do que um ser humano.

Podemos usar o machine learning e a inteligência artificial para melhorar a experiência de usuário, prever o comportamento de clientes, monitorar sistemas, detectar fraudes e até mesmo ajudar profissionais da saúde a identificar doenças graves. Muitos de nós se beneficiam e interagem com o aprendizado de máquina todos os dias. Alguns exemplos são:

• Algoritmos de recomendação no seu serviço de streaming favorito.
• Chatbots e atendimentos ao cliente automatizados.
• Anúncios direcionados aos seus gostos e interesses.
• Cotações automatizadas de instituições financeiras.

A inteligência artificial generativa, que capacita diversas ferramentas de IA, é possível graças ao Deep Learning, uma técnica de machine learning utilizada para analisar e interpretar abundantes de dados. Os Large Language Models (LLMs) são um subconjunto da inteligência artificial generativa. Eles representam uma aplicação essencial do machine learning (aprendizado de máquina) ao demonstrar a capacidade de compreender e gerar linguagem humana em uma escala sem precedentes. 

O machine learning vem se tornando uma tecnologia obrigatória para muitas empresas e já existem casos de uso transformadores nos setores de saúde, serviços financeiros, telecomunicações, governamental e outros.

A Red Hat oferece os recursos fundamentais para suas equipes criarem e implantarem modelos de machine learning (ML) e aplicações de IA com transparência e controle. 

Red Hat® OpenShift® AI é uma plataforma na qual você consegue treinar, realizar engenharia de prompt, fazer ajustes finos e disponibilizar modelos de IA para seus caso de uso e dados específicos.

Para grandes implantações de IA, o Red Hat OpenShift oferece uma plataforma de aplicações escalável e adequada para cargas de trabalho de IA, incluindo acesso a aceleradores de hardware conhecidos.

A Red Hat vêm utilizando as soluções de inteligência artificial disponíveis no Red Hat OpenShift para aprimorar a eficácia de outros programas open source, a começar pelo Red Hat Ansible® Lightspeed com o IBM watsonx Code Assistant. O Ansible Lightspeed ajuda os desenvolvedores a criar conteúdo do Ansible com mais eficiência. Ele lê textos em inglês inseridos pelo usuário e interage com modelos base do IBM watsonx, gerando recomendações de código para tarefas de automação usadas para criar playbooks do Ansible.

Além disso, as integrações de parceiros da Red Hat oferecem acesso a um ecossistema de ferramentas de IA confiáveis, projetadas para serem compatíveis com plataformas open source