O que é a IA Inference?

O que significa inferência de IA?

A inferência da IA utiliza um modelo treinado de IA para fazer predições ou tomar decisões.  Primeiro, um modelo de IA é alimentado com um grande conjunto de dados, que podem incluir qualquer coisa, desde imagens e texto até leituras de áudio e sensores.

O modelo analisa esses dados, aprendendo a identificar seus padrões e relacionamentos. Esta etapa de aprendizagem chama-se treino. Uma vez treinado, o modelo pode ser apresentado com dados novos e nunca vistos.

Baseado nos padrões que aprendeu durante o treino, o modelo pode então fazer previsões ou decisões sobre estes novos dados. Por exemplo, um modelo treinado em um conjunto de dados massivo de texto pode então gerar um texto parecido com um humano quando recebe um prompt.

Pode ser que nem sempre "veja" diretamente a inferência da IA. Em vez disso, é frequente experimentá-lo através de aplicações como aplicações Web, API ou chatbots. Estas interfaces oferecem uma forma simples de interagir com o modelo de IA, enquanto o processo de inferência real acontece nos bastidores.

O Processo de Inferência

O processo de inferência da IA envolve tipicamente alguns passos chave:

• Input: Os novos dados são integrados no modelo de IA com treino. Esses dados podem ser uma imagem, uma frase, um clipe de som ou qualquer outra informação que o modelo é projetado para lidar.
   
• Processamento O modelo analisa os dados de entrada com base nos padrões que adquiriu durante a sua fase de treino. Pode comparar a entrada com exemplos conhecidos, extrair características relevantes ou aplicar cálculos matemáticos complexos.
   
• Output: Com base na sua análise, o modelo gera uma predição, classificação ou decisão. Isso pode ser qualquer coisa, desde identificar um objeto em uma imagem até traduzir uma frase até prever a probabilidade de um evento.

Por exemplo, um modelo de IA treinado para detetar transações fraudulentas de cartões de crédito pode utilizar dados de transação (montante, localização, hora, etc.) como input, analisar esses dados para detetar padrões suspeitos e depois produzir uma previsão — "fraudulenta" ou "não fraudulenta".

Essencialmente, a inferência da IA põe em ação o conhecimento de um modelo de IA, permitindo-lhe resolver problemas do mundo real e tomar decisões inteligentes.

Modelos de Machine Learning

A inferência da IA baseia-se fortemente em modelos de machine learning, algoritmos que permitem que os computadores aprendam a partir de dados sem programação explícita. Estes modelos são o "cérebro" por detrás dos sistemas de IA, permitindo-lhes reconhecer padrões, fazer previsões e realizar tarefas complexas.

Modelos de formação

Antes que um modelo de inteligência artificial possa inferir, ele precisa ser treinado. Isto implica alimentar o modelo com uma quantidade massiva de dados, permitindo-lhe aprender os padrões e as relações subjacentes. Pense nisso como estudar para um exame — quanto mais você estudar (ou, quanto mais dados o modelo for treinado), melhor você realizar no teste (ou, mais precisas as previsões do modelo).

Durante o treino, o modelo ajusta os seus parâmetros internos para minimizar os erros e melhorar a precisão. Muitas vezes, este processo envolve técnicas complexas de otimização matemática e pode levar bastante tempo e recursos computacionais, especialmente para modelos grandes e complexos.

Você nem sempre tem de começar do zero. Muitos modelos potentes pré-treinados estão prontamente disponíveis, muitas vezes através de plataformas open-source. Estes modelos já foram treinados em conjuntos de dados massivos e podem ser ajustados para tarefas específicas ou implementados diretamente por inferência - através do OVHcloud AI Deploy, por exemplo.

Tipos de aprendizagem

Os modelos de Machine Learning podem ser treinados através de diferentes abordagens, cada uma adaptada para diferentes tipos de tarefas e dados:

• A aprendizagem supervisionada envolve o treino de um modelo em dados classificados, em que cada ponto de dados está associado a uma saída ou etiqueta conhecida. Por exemplo, um modelo treinado para reconhecer gatos em imagens seria alimentado com imagens classificadas como "gato" ou "não gato". O modelo aprende a mapear as entradas para as saídas com base nestes dados classificados.
   
• Aprendizagem não supervisionada Isso envolve treinar um modelo de dados não classificados para descobrir padrões ou estruturas ocultas. Por exemplo, um modelo pode agrupar clientes em diferentes segmentos com base no seu comportamento de compra.
   
• Reforce learning: Isto implica treinar um modelo através de tentativa e erro, em que aprende a efetuar ações num ambiente para maximizar uma recompensa. Por exemplo, um modelo que controle um robô pode aprender a navegar num labirinto recebendo recompensas por atingir o objetivo e penalidades por bater em obstáculos.

A escolha da abordagem de aprendizagem depende da aplicação específica e dos dados disponíveis para as suas soluções IA. Cada tipo de aprendizagem tem os seus pontos fortes e fracos, e os investigadores estão constantemente a desenvolver técnicas novas e melhoradas.

Note que, tal como no treino, a inferência da IA requer potência de cálculo. A complexidade do modelo, o tamanho dos dados de entrada e a velocidade de inferência desejada influenciam os recursos computacionais necessários. Embora as GPU sejam frequentemente as preferidas pelas suas capacidades de processamento paralelo, as CPU também podem ser utilizadas, especialmente em tarefas menos exigentes.

Embora os modelos tradicionais de machine learning já existam há décadas, os recentes avanços no deep learning aumentaram significativamente as capacidades da IA. Os modelos de Deep Learning são inspirados pela estrutura e função do cérebro humano, usando uma rede neural artificial com várias camadas para processar a informação de forma hierárquica.

Isto permite-lhes aprender padrões complexos e representações a partir de grandes quantidades de dados, o que resulta em avanços em várias aplicações de IA.

O impacto da IA, em particular da "deep learning", é evidente em vários sectores e aplicações. Na área da saúde, a inteligência artificial é utilizada para diagnosticar doenças de forma mais precisa, desenvolver novos medicamentos e tratamentos, personalizar planos de tratamento para pacientes individuais e melhorar os cuidados gerais prestados aos pacientes.

Processamento de dados para inferências

Embora a formação de um modelo de IA seja fundamental, o processamento eficiente de dados é essencial para uma inferência bem-sucedida da IA.  Trata-se de preparar e transformar os dados de entrada num formato que o modelo possa compreender e utilizar para gerar previsões exatas e atempadas.

Inferência em tempo real

Muitas aplicações de IA requerem inferência em tempo real, sendo que o modelo necessita de processar dados e gerar predições instantaneamente. Isto é particularmente importante em aplicações como:

• Veículos autónomos: Os carros autopilotados contam com inferências em tempo real para processar dados de sensores (câmaras, lidar, radar) e tomar decisões de segundos separados para navegar em segurança. Atrasos na inferência podem levar a acidentes.
   
• Deteção de fraudes  A inferência em tempo real é fundamental para identificar as transações fraudulentas à medida que ocorrem, prevenindo perdas financeiras e protegendo os utilizadores.
   
• Frequência alta de transações: Nos mercados financeiros, os milissegundos importam. Os modelos de IA devem analisar dados do mercado e executar negócios em tempo real para capitalizar as oportunidades.

Para obter uma inferência em tempo real, são necessários pipeline de dados eficientes para lidar com o fluxo contínuo de dados, executar as etapas de pré-processamento necessárias (limpeza, formatação, extração de funcionalidades) e alimentar os dados processados para o modelo com uma latência mínima.

Modelos de inferência baseados na cloud

O cloud computing tornou-se cada vez mais importante para a inferência da IA, especialmente para as aplicações que requerem escalabilidade e alta disponibilidade. As plataformas cloud oferecem várias vantagens:

• Escalabilidade: Os recursos cloud podem ser facilmente aumentados ou diminuídos com base na procura, permitindo que os sistemas de IA lidem com cargas de trabalho flutuantes e se adaptem a volumes de dados crescentes.
   
• Acessibilidade Os modelos de inferência baseados na cloud podem ser acedidos a partir de qualquer local graças a uma ligação à Internet, o que permite a implementação em diferentes dispositivos e localizações.
   
• Relação custo/eficácia: As plataformas cloud oferecem modelos de preços "pay as you go" que permitem aos utilizadores pagar apenas pelos recursos que consomem, o que pode ser mais económico do que a manutenção de uma infraestrutura local.
   
• Hardware especializado: Os fornecedores de cloud oferecem acesso a hardware especializado, como GPU e TPU, otimizados para cargas de trabalho IA e capazes de acelerar significativamente a inferência.

Tirando partido dos modelos de inferência baseados na cloud, as empresas e os programadores podem implementar e escalar aplicações de IA de forma mais eficiente, reduzir os custos da infraestrutura e concentrar-se no desenvolvimento de soluções inovadoras.