Inteligência artificial e aprendizado de máquina: uma cartilha rápida
Você já ouviu falar sobre inteligência artificial (IA) e provavelmente já ouviu o termo aprendizado de máquina (ML). Embora AI e ML sejam frequentemente usados de forma intercambiável, ML é um subconjunto ou subcategoria de Inteligência Artificial. O aprendizado de máquina é uma das ferramentas ou caminhos para a inteligência artificial, usando algoritmos para aprender insights e reconhecer padrões de dados.
Uma explicação simples de IA é o hardware de computador que imita as capacidades de nosso próprio hardware de computação, o cérebro humano. Ao usar ferramentas como ML, a inteligência artificial ganha a capacidade de aprender e tomar decisões sem ser explicitamente programada sobre como tomar essas decisões ou receber todos os possíveis resultados. Essencialmente, o ML adota a abordagem de permitir que um computador aprenda a se programar por meio de sua própria experiência.
Se uma empresa atualmente implanta programas de IA, ela usa aprendizado de máquina. O ML começa com dados — grandes quantidades de dados. O polêmico assunto da arte gerada por IA é um bom exemplo, pois usa amostragem de dados composta de obras de arte de outras pessoas para treinar o modelo. Mesmo com todos esses dados, a inteligência artificial ainda não consegue pintar como um humano.
Se você é um programador tradicional, sabe que programar é como escrever receitas de culinária para uma refeição. Ao programar tradicionalmente, você cria instruções detalhadas dizendo ao computador exatamente o que fazer. O computador segue essas instruções. Se o seu código for bom, ele assa o mesmo bolo que você fez e escreveu a receita.
Às vezes, escrever código para um computador seguir não é possível ou seria tão demorado que os recursos não estariam disponíveis para fazê-lo. Existem algumas tarefas que os humanos podem fazer facilmente, mas são difíceis de programar para os computadores, como reconhecer o rosto das pessoas, saber como fazer uma obra de arte parecer com a pintura de Van Gogh ou dizer a diferença entre donuts e bagels. A inteligência artificial é principalmente capaz de fazer essas coisas graças ao aprendizado de máquina.
Isso é inteligência artificial e aprendizado de máquina em poucas palavras. O aprendizado de máquina permite que a IA tente descobrir as coisas, fornecendo toneladas de dados para aprender. Isso requer quantidades igualmente grandes de poder de computação para executar testes ou praticar o código mais básico. É aí que entra o Google Colab.
Por que usar o Google Colab?
O Google tem sido agressivo no campo da pesquisa de IA. Sendo uma empresa com enormes recursos, ela pode continuamente experimentar e fazer avanços no campo da IA quântica. Portanto, também tem interesse no futuro dessas tecnologias. A estrutura de IA do Google, chamada TensorFlow, tornou-se código aberto em 2015. Em seguida, tornou a ferramenta de desenvolvimento do Google, Colaboratory, gratuita para uso público em 2017.
Você ouviu isso corretamente. Você tem acesso a essas coisas agora. Disponibilizar o TensorFlow e o Google Colab ao público facilitou a educação e o desenvolvimento de aplicativos de aprendizado de máquina. Mesmo que você não possa arcar com a dispendiosa infraestrutura computacional, você pode escrever e executar o código hoje.
O aplicativo de espaço de trabalho do Google Colab é instalado por meio do Google Workspace Marketplace e se integra ao Google Drive. Todo o seu trabalho é armazenado no Drive ou pode ser carregado do seu GitHub. Tudo pode ser compartilhado usando as configurações de compartilhamento no Google Drive, Documentos e Planilhas. Seu código é executado em uma máquina virtual que é privada para sua conta.
Python e Jupyter podem ter requisitos intensivos de carga de trabalho de CPU e GPU. O Colab oferece acesso gratuito à infraestrutura de computação para testar e executar seu código. Como muitos dos produtos do Google, há um nível gratuito e opções pagas. A versão gratuita do Colab é para estudantes, amadores e pequenos projetos experimentais. Como cientista de dados ou pesquisador de IA, os planos pagos do Google oferecem mais unidades de computação, GPUs mais rápidas, acesso a máquinas com mais memória e acesso ao terminal com a máquina virtual conectada.
Se você deseja aprender sobre inteligência artificial e aprendizado de máquina ou tem algum código Python simples que deseja documentar ou experimentar, o Colab não requer configuração e é gratuito. O Google também oferece várias assinaturas do Colab Pro que oferecem aos usuários pagos acesso a GPUs NVIDIA mais rápidas e créditos de computação para tarefas mais avançadas.
O que você pode fazer no Google Colab?
Como programador, estas são algumas das coisas possíveis no Colab:
- Escreva, execute e compartilhe código em Python
- Participe da codificação colaborativa em tempo real com sua equipe
- Conecte-se ao GitHub para importar ou publicar notebooks
- Importar conjuntos de dados externos
- Código do documento que suporta equações matemáticas
- Acesse tempos de execução de GPU e TPU gratuitamente
- Use bibliotecas pré-instaladas como TensorFlow, Matplotlib, PlyTorch e outras bibliotecas de ML
- Integre com o GitHub
- Use o histórico de versões semelhante ao Google Docs
- Treine modelos usando imagens, áudio e texto
- Analisar e visualizar dados
Notebook Google Colab vs. Jupyter
O Google Colab é construído no Jupyter Notebook, um produto totalmente de código aberto que também está disponível gratuitamente. O Jupyter veio primeiro, e os notebooks no formato IPYNB são normalmente usados para exploração de dados, experimentação e modelagem de aprendizado de máquina, documentação de exemplos de código e criação de tutoriais. Essencialmente as mesmas coisas que você faria no Google Colab.
Então, se o Google Colab é uma forma de trabalhar com Jupyter Notebooks, qual a diferença entre usá-los tradicionalmente ou no Google Colab? Estas são as principais diferenças entre os dois:
- Ferramentas de colaboração: a diferença mais aparente se resume ao motivo pelo qual o Google Colab foi nomeado Google Colab. A plataforma do Google fornece várias ferramentas para facilitar a colaboração em equipe. Além do compartilhamento de documentos e armazenamento em nuvem, o mais importante é a codificação colaborativa em tempo real com outros membros da equipe.
- Programas: o uso do Jupyter Notebook tradicionalmente requer instalações de software em seu hardware local. Você também precisa instalar suas próprias bibliotecas. O Colab funciona 100% no seu navegador da Web, portanto, esse é o único software de que você precisa e é o software que você já possui.
- Compartilhamento de documentos: os notebooks do Colab são armazenados e compartilhados usando o Google Drive. Assim como o Google Docs e Sheets, seus blocos de anotações são salvos automaticamente periodicamente, têm histórico de versões e podem ser compartilhados usando as mesmas permissões de compartilhamento. Você também pode compartilhar seus arquivos Colab com qualquer pessoa sem que a outra pessoa precise instalar um software para vê-los.
- Poder de computação: os Jupyter Notebooks tradicionais são armazenados localmente e o código é executado usando o hardware de sua máquina local. Mesmo se você tiver um computador doméstico ultrarrápido, ele é limitado em comparação com o poder de computação ao qual o Google Colab oferece acesso.
Melhore seu jogo de ML com o Google Colab
A inteligência artificial está mudando todos os setores em que atua. Se você é um aspirante a cientista de dados, pesquisador ou está interessado em aprender sobre IA, o Google Colab permite que você brinque com seus brinquedos. No futuro imediato, você continuará vendo o subcampo poderoso e persuasivo da Inteligência Artificial, chamado aprendizado de máquina, se espalhar por toda parte. Graças ao Google Colab e ao código-fonte aberto Jupyter, você pode aprender a usar essas ferramentas em casa.
Existem alguns pré-requisitos antes que você possa codificar nesses ambientes. Você precisará conhecer o básico do Python e estar familiarizado com o GitHub. O Colab é um ótimo lugar para começar a aprender essas coisas também. Existem muitos guias e tutoriais para as diferentes coisas que você pode fazer no Colab, para que você possa começar sua jornada de aprendizado gratuitamente.
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