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Aprendizagem automática open-source

Saiba mais sobre machine learning open-source e explore projetos, plataformas e ferramentas de machine learning open-source.

O machine learning open-source é omnipresente

Desde chatbots e reconhecimento de imagem a cuidados de saúde preditivos e carros de condução autónoma, a aprendizagem automática está em todo o lado e está a tornar-se de tal forma imbuída nas nossas vidas pessoais e profissionais que, na maioria das vezes, nem notamos a sua presença.

Porém, nos bastidores, é a aprendizagem automática open-source que permitiu o rápido crescimento e evolução dos frameworks e bibliotecas de machine learning, o que possibilitou que a tecnologia se tornasse mais inteligente e resolvesse problemas cada vez mais complexos em prol das pessoas e das empresas.

O que é o machine learning open-source?

A aprendizagem automática tem vindo a conhecer uma popularidade cada vez maior nos últimos anos, com mais empresas a descobrir formas de utilizar a IA para resolver desafios de negócio. À medida que a aprendizagem automática se torna mais predominante, também se tornou mais fácil de desenvolver e implementar, muito graças ao software de aprendizagem automática open-source gratuito.

Um número crescente de empresas de tecnologia começou a disponibilizar aos programadores algoritmos de aprendizagem automática e bibliotecas de software de forma gratuita, o que deu a esses programadores a capacidade de experimentar os projetos de aprendizagem automática open-source.

O que acontece com o software proprietário é que este é propriedade exclusiva de uma pessoa ou organização, a qual não só pode alterá-lo como quiser como, normalmente, pede aos utilizadores que assinem um contrato de propriedade que vincula os mesmos a não utilizarem o software de uma forma que o proprietário não permita explicitamente. Pelo contrário, qualquer pessoa pode ver, modificar e partilhar software open-source, pelo que os utilizadores podem alterar o código fonte e utilizá-lo nos seus próprios projetos.

Poderá perguntar-se o que levará as empresas a oferecer o respetivo software gratuitamente, sobretudo quando ainda existe mercado para software comercial. No entanto, esta prática traz muitas vantagens, mesmo para as grandes empresas de tecnologia.

Em primeiro lugar, as plataformas de aprendizagem automática open-source ajudam a promover a inovação. Quantos mais programadores trabalharem com uma determinada ferramenta, mais hipóteses há de alguém aparecer com uma ideia criativa para a utilizar ou melhorar. Não só, mas quantos mais programadores, maiores as hipóteses de detetar erros ou problemas que possam surgir, o que permite a sua resolução mais rápida.

Além disso, como o software open-source está disponível para um público tão vasto, é comum que comunidades fortes prosperem em torno de diferentes projetos de software open-source, sendo que estas comunidades também contribuem para a evolução, popularidade e disponibilidade contínuas dos frameworks e bibliotecas open-source.

Vantagens do machine learning open-source

As ferramentas de machine learning open-source podem ajudar as empresas a resolver uma enorme variedade de desafios tecnológicos e oferecem as seguintes vantagens:

Correções mais rápidas

O software de machine learning open-source é gratuito e está disponível para todos, pelo que é natural que atraia muitos utilizadores. Por conseguinte, se o software tiver algum erro ou alguma coisa que não esteja a funcionar como deveria, é provável que esse problema seja detetado e resolvido rapidamente.

Uma vasta comunidade de suporte

Como há tantos programadores que se sentem atraídos pelas plataformas de machine learning open-source, são muitas as comunidades online que prosperam em torno desta tecnologia. Estas comunidades oferecem fóruns a que os seus programadores podem recorrer quando se deparam com obstáculos ou quando querem opiniões de crowdsourcing. Normalmente, os fóruns online oferecem respostas para a maioria dos problemas potenciais e, à medida que a popularidade do machine learning aumenta, também o conhecimento da comunidade se cimenta.

A oportunidade de ajudar a acelerar a aceitação do machine learning

Embora o machine learning tenha um potencial tremendo e inúmeros casos de utilização possíveis, para alguns programadores poderá ser uma ferramenta intimidante quando não têm muita experiência na sua utilização. Contudo, é mais provável que os programadores experimentem o machine learning open-source porque, como se trata de um software gratuito, não têm nada a perder em experimentar. Além disso, o software open-source permite aos programadores que já têm um vasto leque de conjuntos de competências utilizar este tipo de software, o que também aumenta o número de utilizadores.

Continuidade dos projetos

Os seus programadores podem passar anos a trabalhar no mesmo projeto. Quando utilizam ferramentas de machine learning open-source, têm a garantia de que as suas competências e experiência são portáteis. Este aspeto faz com que estas ferramentas sejam mais apelativas, na medida em que os programadores podem utilizá-las e tornarem-se mais proficientes com a certeza de que, se as circunstâncias mudarem, não perderão todos os contributos que fizeram ao longo do tempo.

Projetos de machine learning open-source

Está a tentar imaginar como são os casos de utilização de machine learning open-source no mundo real? Aqui estão apenas alguns exemplos de projetos de machine learning open-source:

Style2paints

Um dos projetos mais populares no GitHub, o Style2paints permite aos utilizadores colorir facilmente desenhos com IA.

Conversão de voz profunda

As redes neurais profundas conferem-lhe a capacidade de converter qualquer voz numa voz de destino através do reconhecimento de voz e da sintetização de voz para imitar a voz de uma celebridade ou de quem quiser.

ONNX Runtime

O ONNX Runtime ajuda-o a acelerar o machine learning numa grande variedade de frameworks, sistemas operativos e plataformas de hardware.

Toolkits de IA responsável

Toolkits como Fairlearn, InterpretML e Error Analysis permitem-lhe obter informações mais profundas sobre os comportamentos do seu modelo de aprendizagem automática, detetar injustiças e erros e encontrar formas de construir programas de aprendizagem automática mais responsáveis.

DeepSpeed

O DeepSpeed é uma biblioteca de otimização de aprendizagem profunda que oferece a todos preparação de modelos a uma escala extrema, desde cientistas de dados a fazer preparação em supercomputadores à preparação em clusters de gama baixa ou até numa única GPU.

OpenAI

A OpenAI oferece ferramentas de desenvolvimento, preparação e comparação de algoritmos de aprendizagem por reforço.

MLFlow

O MLFlow ajuda-o a gerir todas as partes do ciclo de vida de machine learning, desde a experimentação até a implementação.

PyTorch

O PyTorch oferece formação, ferramentas e bibliotecas que o ajudarão a criar projetos de aprendizagem profunda.

Como é que o machine learning open-source assegura o nível competitivo das empresas

Quando se trata de aprendizagem automática, o software open-source pode facilitar o acesso e promover uma mentalidade de inovação, crescimento e comunidade no seio da sua empresa. Quando as plataformas de aprendizagem automática open-source permitem que as empresas a utilizem e contribuam para a mesma, criam um ciclo de feedback, o qual é, essencialmente, um espaço aberto para partilhar ideias, resolver desafios empresariais e melhorar os produtos e torná-los mais fáceis de utilizar.

Além disso, ao tornar a aprendizagem automática mais acessível, as plataformas de aprendizagem automática open-source estão a ajudar a acelerar a adoção da IA e a promover a sua aceitação junto dos programadores e empresas, o que, por sua vez, torna a IA melhor e mais inteligente, o que vem beneficiar todas as pessoas.

As ferramentas de aprendizagem automática open-source também ajudam as startups a cultivar uma maior consciencialização. Quando novas organizações oferecem código open-source ao público, estão a promover o reconhecimento da marca e a gerar a confiança necessária que poderá levar a novos utilizadores.

Escolher uma plataforma de machine learning open-source

Que critérios tem de ter em linha de conta para avaliar as plataformas de machine learning open-source? Considere os seguintes fatores:

Velocidade

Se o seu projeto estiver sujeito a um prazo, terá de ter em linha de conta a latência da plataforma. Quanto tempo demora entre o momento em que inicia o projeto e ver os primeiros resultados? Se precisar de resultados em tempo real para o seu projeto, examine plataformas de transmissão em fluxo.

Facilidade de utilização

A plataforma é difícil de instalar, configurar e utilizar? É difícil de programar? Tem uma interface gráfica flexível?

Adequando para programadores

É aqui que deverá ter em conta a experiência da sua equipa em programação. Se a criação de código não fizer parte do seu conjunto de competências, considere as plataformas que não exijam muito (ou nada) em termos de escrita de código. Algumas plataformas de machine learning open-source foram concebidas para programadores experientes, mas também existem várias alternativas mais simples.

Comunidade

A plataforma já tem uma grande comunidade ativa de contribuidores? Quanto mais utilizadores existirem, mais provável será que desenvolvam recursos adicionais para suportar a plataforma ao longo do tempo.

Interoperabilidade

A plataforma pretende ser uma ferramenta autónoma ou funciona com as outras aplicações da organização? Pense em como quer utilizar a plataforma e se a mesma será interoperacional com os frameworks ou aplicações que quer utilizar. Por exemplo, um dos frameworks que o Azure suporta é o PyTorch, um framework de aprendizagem profunda que tem o Python como linguagem principal. O Azure também suporta muitas outras aplicações, como o TensorFlow e o Scikit-learn, mas outra plataforma poderá não suportar os frameworks de que precisa.

Saiba mais sobre o Azure Machine Learning

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