Aprendizado de máquina é essencialmente um ramo da ciência de dados que utiliza dados para encontrar modelos dentro deles. Ao aplicar conhecimentos matemáticos e estatísticos, esses modelos são refinados em um processo chamado "treinamento".

Embora muitos associem aprendizado de máquina (ML) e inteligência artificial (IA) com tecnologias complexas e futuristas—como aquelas retratadas em filmes onde a IA se rebela contra os humanos—a realidade atual é muito menos avançada. A maioria dos sistemas de IA atuais depende de programação "se-então", respondendo apenas a instruções humanas predefinidas. O aprendizado de máquina, no entanto, vai um passo além ao permitir que os modelos se autocorrijam e melhorem.

Categorias de Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina pode ser amplamente dividido nos seguintes tipos:

1. Aprendizado Supervisionado

• Depende de conjuntos de dados rotulados para treinamento.

• O sistema aprende a mapear entradas para saídas com base em exemplos fornecidos.

• Exemplo: Ensinar uma máquina a identificar borboletas entre insetos fornecendo dados rotulados com características específicas como número de pernas, asas, estrutura das antenas e proporções corporais.

• Após o treinamento, a máquina pode analisar novas imagens de insetos e determinar se são borboletas com base em seu modelo aprendido.

2. Aprendizado Não Supervisionado

• Funciona sem dados rotulados; a máquina identifica padrões e agrupa pontos de dados com base em suas características.

• Exemplo: Na identificação de borboletas, nenhum rótulo é fornecido. A máquina deve identificar independentemente características-chave como asas, pernas e estrutura corporal para diferenciar borboletas de outros insetos.

• Modelos populares de aprendizado não supervisionado incluem Redes Adversariais Generativas (GANs) e algoritmos de agrupamento.

• Limitações: Modelos não supervisionados são frequentemente considerados "caixas pretas", onde os processos internos não são totalmente transparentes para os desenvolvedores.

Algoritmos Populares de Aprendizado de Máquina

Existem muitos algoritmos de aprendizado de máquina, cada um adaptado para aplicações específicas. Alguns exemplos bem conhecidos incluem:

• Redes Neurais

• Árvores de Decisão

• Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs)

• Classificadores Bayesianos

• Métodos de Agrupamento

Um algoritmo amplamente utilizado e amigável para iniciantes é o Agrupamento K-Means, que agrupa pontos de dados em clusters com base na similaridade.

1.Algoritmo K-Means: Um Método Simples de Agrupamento Não Supervisionado

K-Means é um algoritmo de agrupamento não supervisionado direto e amplamente utilizado. A ideia central do agrupamento é agrupar amostras com base em sua distância ou similaridade, agrupando amostras similares (ou próximas) enquanto separa amostras dissimilares (ou distantes) em grupos diferentes. O conceito básico do K-Means é particionar iterativamente um conjunto de dados em K clusters de forma que a média de cada cluster minimize a Soma dos Erros Quadrados (SSE) para todos os pontos dentro desse cluster.

Em linguagem matemática, para um conjunto de amostras, K-means minimiza a função de erro do agrupamento.

A visualização acima ilustra efetivamente o conceito: a variância de cada ponto azul ou vermelho em relação ao seu respectivo centro de cluster é minimizada. Para os clusters vermelho e azul, os dois pontos centrais atendem à condição de SSE mínimo para esta partição.

Exemplo: K = 2 (Dividindo as Amostras em Dois Clusters)

Visualmente, se quisermos dividir os pontos verdes na Figura A em dois clusters, poderíamos traçar uma linha diagonal do canto superior esquerdo ao inferior direito. Mas como instruímos uma máquina a realizar esse particionamento com precisão? Os passos são os seguintes:

1. Inicialização Aleatória:

Selecione dois pontos aleatórios (por exemplo, vermelho e azul) no sistema de coordenadas como os centros iniciais dos clusters. Para cada ponto no conjunto de dados, calcule sua distância até os pontos vermelho e azul.

• Atribua o ponto ao centro de cluster mais próximo: se estiver mais próximo do ponto azul, pinte-o de azul; se estiver mais próximo do ponto vermelho, pinte-o de vermelho.

• Itere por todos os pontos até que cada ponto receba uma cor, como mostrado no Passo 1.

2. Recalcular Centros dos Clusters:

Recalcule o centro de cada cluster (média de todos os pontos dentro de um cluster). Ajuste os centros dos clusters para minimizar o erro quadrático médio (MSE) de todos os pontos dentro daquele cluster, como mostrado no Passo 2.

3. Repetir Até Convergência:

Repita os passos 1 e 2 até que os centros dos clusters se estabilizem e o processo convirja. Este processo iterativo é concluído como mostrado nos Passos 3-6.

Blockchain e Aprendizado de Máquina

Blockchain possui dois atributos-chave que o tornam uma excelente combinação para o avanço do aprendizado de máquina e inteligência artificial:

1. Privacidade: Blockchain permite treinamento em dados privados sensíveis sem comprometê-los.

2. Mecanismo de Incentivo: O sistema único de recompensas do blockchain permite que usuários ganhem recompensas por compartilhar dados ou publicar modelos na blockchain. Qualquer pessoa pode vender seus dados mantendo a privacidade, e desenvolvedores podem publicar e treinar seus modelos na blockchain, recebendo incentivos em troca.

A imagem referenciada demonstra o ciclo de padronização e comoditização na tecnologia. A era da monopolização de dados está chegando ao fim. A acessibilidade do blockchain traz oportunidades para uma participação mais ampla na próxima era tecnológica.

Os três fatores críticos no aprendizado de máquina são algoritmos, poder computacional e dados. Gigantes da tecnologia como Amazon, Apple, Google e Facebook dominam os recursos computacionais e de dados, permitindo que mantenham uma liderança significativa. Blockchain introduz uma chance de romper essa dominância ao descentralizar o aprendizado de máquina. Essa mudança pode reorientar a criação de valor de abordagens baseadas em dados para inovação baseada em algoritmos. Os incentivos econômicos do blockchain fornecem um ambiente fértil para desenvolvedores treinarem e otimizarem modelos, fomentando o crescimento para desenvolvedores de algoritmos.

2.1 Visão Geral do Projeto

A integração de aprendizado de máquina e blockchain é um campo nascente, mas promissor. Embora muitas empresas estejam desenvolvendo ferramentas neste espaço, o potencial permanece vasto. Abaixo estão três projetos notáveis:

2.1.1 DeepBrain Chain

DeepBrain Chain, fundada em novembro de 2017, visa construir a maior rede distribuída de computação de alto desempenho do mundo alimentada por blockchain, servindo como infraestrutura crítica para a era 5G+IA.

• Componentes Principais:

1. Rede de Computação de Alto Desempenho: Lançada em agosto de 2018.

2. Rede Principal Blockchain: Oficialmente lançada em 20 de maio de 2021, baseada no framework Substrate do Polkadot.

DeepBrain Chain é um dos poucos projetos blockchain a alcançar implantação em larga escala em computação de alto desempenho. Fez progressos significativos em usabilidade e comercialização, com aplicações em blockchain, IA, jogos em nuvem, renderização visual, biofarmacêutica e simulações de semicondutores.

Mais de 50 empresas globais implantaram plataformas de nuvem GPU de alto desempenho em sua rede, atendendo centenas de empresas e dezenas de milhares de desenvolvedores de IA.

2.1.2 Numerai

Numerai é um fundo de hedge que aproveita uma comunidade global de cientistas de dados anônimos para prever preços futuros. Combinando inteligência distribuída, aprendizado de máquina, blockchain e tokenização, a Numerai cria um novo modelo de gestão de fundos impulsionado pela inteligência coletiva.

• Distribuição de Dados:

Cientistas de dados recebem conjuntos de dados anonimizados como entrada para seus modelos preditivos. Esses conjuntos de dados podem incluir indicadores macroeconômicos, preços de commodities ou taxas de câmbio—dados proprietários tipicamente inacessíveis a pessoas externas. A remoção de metadados permite que a Numerai compartilhe os dados abertamente.

• Competições:

Os dados formam a base para competições para criar os modelos preditivos mais eficazes. Dados históricos com resultados conhecidos ajudam a validar modelos, enquanto dados em tempo real permanecem incertos para previsões críticas.

• Pontuação e Recompensas:

As previsões são pontuadas após serem carregadas no "meta-modelo" da Numerai. Os cientistas de dados são recompensados com base em quanto suas previsões melhoram o meta-modelo.

• Propriedade Intelectual:

Os participantes mantêm a propriedade de seus modelos e continuam a receber recompensas se seus modelos aprimorarem o meta-modelo da Numerai.

2.1.3 Protocolo HUMAN

O Protocolo HUMAN é uma estrutura descentralizada que recompensa contribuições baseadas em conhecimento e habilidades, conectando IA e aprendizado de máquina através de modelos híbridos.

Construído em blockchain, o Protocolo HUMAN otimiza processos de gestão e liquidação para criar uma infraestrutura auditável e de código aberto para mercados de trabalho descentralizados, conectando buscadores de dados com mercados de conhecimento.

• Aplicação em Aprendizado de Máquina:

O protocolo aborda diretamente tarefas intensivas em trabalho no aprendizado de máquina, como anotação manual e verificação da qualidade de inferência do modelo, para tornar os conjuntos de dados mais adequados para treinamento.

• Visão Futura:

3.Considerações finais

Além de suas aplicações atuais, o Protocolo HUMAN é projetado para a próxima evolução da inteligência das máquinas, onde as máquinas consultam diretamente os humanos para dados para se aperfeiçoarem.

Aprendizado de máquina e blockchain são duas das tecnologias mais empolgantes e de ponta atualmente. O aprendizado de máquina serve como base para a inteligência artificial e big data, enquanto blockchain tem o potencial de revolucionar a arquitetura financeira atual. Ambas as tecnologias são orientadas por dados, naturalmente permitindo sinergia em certas direções de pesquisa.

Blockchain oferece compartilhamento e análise de dados seguros e eficientes, enquanto o aprendizado de máquina aproveita esses dados para impulsionar avanços tecnológicos. Já estamos testemunhando muitos desenvolvedores trabalhando em projetos viáveis nesta interseção, e mais recursos e talentos estão sendo canalizados para esses campos.

As capacidades compartilhadas e complementares dessas tecnologias continuarão a impulsionar uma à outra. Surfando na onda do blockchain e navegando no navio do aprendizado de máquina, estamos prontos para explorar o vasto oceano estrelado da tecnologia futura!

Introdução ao Aprendizado de Máquina e Suas Aplicações em Blockchain