Desvendando a GenAI - Parte 2 - Nessa segunda parte irei falar um pouco sobre dados estruturados e não estruturados e sua relação com GenIA e IA tradicional
Parte 1:
Modelos IA Tradicional
Imagine que você quer que um computador reconheça fotos de gatos. Usando um algoritmo de IA, você pode mostrar várias fotos de gatos e dizer: “Isso é um gato”. Com o tempo, o algoritmo vai aprender a identificar sozinho quando uma nova foto contém um gato, mesmo que ele nunca tenha visto aquela imagem antes.
Basicamente, os algoritmos de IA transformam um monte de dados (como fotos, textos ou números) em algo que o computador pode usar para fazer previsões ou até classificações.
Dados Estruturados e Não estruturados
Dados estruturados são informações organizadas em um formato fixo, como tabelas ou planilhas, facilitando a busca e análise. Cada dado segue um padrão pré-definido, como nomes, datas ou números em colunas específicas.
- Dados em bancos relacionais
- Grafos
- Arquivos CSV
- Json
- XML
Dados não estruturados são informações que não seguem um formato fixo ou padrão, como textos livres, imagens, vídeos, ou áudios. Eles são mais difíceis de organizar e analisar diretamente porque não estão organizados em formato pré-definido.
Modelos de IA Tradicionais e Dados Estruturados
Os modelos de IA tradicionais e, especialmente, os algoritmos de Machine Learning, costumam ser excelentes no tratamento de dados estruturados. Dados estruturados são aqueles organizados em tabelas, com colunas e linhas claramente definidas, como em planilhas ou bancos de dados relacionais. Exemplos incluem:
- Dados de vendas (com campos como "Data", "Valor", "Cliente", etc.)
- Informações financeiras (lucros, despesas, relatórios contábeis)
- Dados demográficos (idade, gênero, localização)
Os modelos tradicionais de IA são otimizados para processar, classificar, e fazer previsões baseadas nesse tipo de dados. Algoritmos como árvores de decisão, regressão logística e redes neurais tradicionais são amplamente utilizados aqui. Esses algoritmos funcionam muito bem porque os dados têm uma estrutura bem definida, e o processo de extração de características pode ser relativamente direto.
Por outro lado, algoritmos sem IA, como fórmulas estatísticas tradicionais, também brilham no manejo de dados estruturados, realizando análises e previsões de forma eficiente sem a necessidade de aprendizado automatizado.
Seguem alguns exemplos:
- SQL Queries (sem IA): Excelente para manipulação e consulta de dados estruturados em bancos de dados relacionais.
- Árvores de Decisão (IA): Úteis para classificação e regressão em dados tabulares.
- Redes Neurais Clássicas (IA): Eficazes para padrões em dados estruturados, como séries temporais
GenAI e Dados Não Estruturados
Quando falamos de dados não estruturados, estamos nos referindo a dados que não seguem um formato tabular claro, como imagens, textos, vídeos, áudios, ou até mesmo logs de sistemas. Esses dados geralmente não têm uma estrutura predefinida, tornando-os mais complexos de interpretar com métodos tradicionais.
Aqui é onde a GenAI e os algoritmos de Deep Learning se destacam. GenAI é incrivelmente eficiente para lidar com esses tipos de dados não estruturados, pois utiliza redes neurais profundas para aprender padrões complexos que podem não ser facilmente interpretados por técnicas convencionais. Alguns exemplos incluem:
- Processamento de Linguagem Natural (NLP): A análise de sentimentos, tradução automática, e geração de textos são campos onde a GenAI é amplamente aplicada.
- Visão Computacional: A criação de imagens, como a geração de uma imagem de um gato verde com uma bola roxa mencionada na figura, ou a classificação de imagens.
- Geração de Conteúdos Criativos: Geração de vídeos, músicas ou até mesmo obras de arte digitais, com base em descrições ou exemplos fornecidos.
A principal vantagem da GenAI é que, ao invés de apenas analisar e prever com base em dados existentes (como fazem os modelos tradicionais), ela pode criar novos conteúdos a partir dos padrões identificados nos dados. Isso abre portas para uma ampla gama de inovações, especialmente em campos criativos e em situações onde os dados não seguem um formato rígido.
Diferenças Fundamentais
A diferença central entre os algoritmos tradicionais de IA (e sem IA) e a GenAI é justamente essa capacidade de lidar com a complexidade dos dados não estruturados:
Modelos tradicionais de IA: Excelentes para análise, previsão e classificação em conjuntos de dados bem organizados e estruturados. Geralmente possui um baixo custo de processamento comparado com o GenAI.
GenAI: Capaz de interpretar e criar conteúdos a partir de dados complexos e não estruturados, como imagens e textos, graças ao uso de redes neurais profundas.
Igualdades Fundamentais
Ambas as abordagens requerem um grande volume de dados para aprender e generalizar de forma eficaz.
Ambas as tecnologias dependem de processos de pré-processamento de dados para garantir que os dados de entrada estejam em um formato adequado para o treinamento dos modelos. Por exemplo, uma imagem precisa ser transformada em um array linear ao invés de ser uma matriz. Um texto precisa ser transformado em um array de inteiros…
A necessidade de validação e testes rigorosos é comum a ambas, para assegurar que os modelos funcionem corretamente em diferentes cenários e com novos dados.
Resumindo
Conclusão
Enquanto os algoritmos tradicionais de IA continuam sendo fundamentais para muitos casos de uso envolvendo dados estruturados, como previsões financeiras, análises de vendas e classificação de clientes, a GenAI está revolucionando a forma como lidamos com dados não estruturados.
A combinação dessas duas abordagens – o uso de IA tradicional para dados estruturados e GenAI para dados não estruturados – permite um aproveitamento maior de nossos dados, independentemente do formato ou complexidade.