Visão computacional impulsionada por IA: como fazer?

A visão computacional é uma técnica avançada de processamento de imagem que está ganhando cada vez mais espaço no ambiente corporativo. 

Segundo relatório da Mordor Intelligence, o mercado de tecnologias de visão computacional deve crescer US$ 33,13 bilhões até 2028, US$ 18,48 bilhões a mais que em 2023.

Por que essa alta tão expressiva?  

A tecnologia pode ser aplicada para controlar acessos a ambientes restritos, garantir resposta rápida a incidentes de segurança, detectar comportamentos suspeitos, entre outros.

No artigo de hoje, explicamos o que é visão computacional, como ela funciona e como sua empresa pode implementá-la. Confira!

O que é visão computacional

A visão computacional é uma área da Inteligência Artificial (IA) que treina computadores para interpretar dados e informações visuais. 

Aqui, são utilizados modelos de Machine Learning, responsáveis por segmentar imagens e identificar características únicas e específicas que as distinguem.

Depois dos sistemas aprenderem com o grande conjunto de informações, eles são capazes de reconhecer elementos visuais complexos instantaneamente, como em casos de reconhecimento facial, diagnóstico médico por imagem, entre outros.

Alguns dos benefícios que a visão computacional proporciona, são:

• Ajudar na tomada de decisões de forma ágil;

• Identificar erros que os olhos humanos costumam deixar passar;

• Inspecionar melhor elementos e situações visuais;

• Prevenir acidentes e outros problemas.

Onde a visão computacional por IA pode ser aplicada

A visão computacional impulsionada por IA pode ser aplicada em diversos segmentos.

Na indústria automotiva, por exemplo, pode ser aplicada no desenvolvimento de veículos autônomos capazes de interpretar o ambiente externo por meio de múltiplas câmeras e algoritmos. 

Assim que treinados, os sistemas do carro reconhecem elementos visuais como faixas de trânsito, placas de sinalização, veículos e até mesmo pedestres, proporcionando mais segurança aos condutores.

Nas áreas de finanças, aplicativos e vigilância, a visão computacional pode ser usada para identificar o perfil dos usuários a partir de câmeras, fotos, vídeos ou digitalização biométrica, facilitando o reconhecimento dos indivíduos. 

E no campo da medicina, pode ser aplicada para automatizar a análise de exames médicos, agilizando a detecção de problemas graves de saúde e a iniciação de tratamentos.  

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Como implementar a visão computacional por IA

A visão computacional precisa que os computadores analisem uma grande quantidade de informações repetidamente, até que os próprios sistemas sejam capazes de diferenciar objetos e elementos visuais. 

Por conta disso, implementar a visão computacional exige que os profissionais de dados executem três práticas importantes: 

1- Aquisição e preparação de dados

É preciso selecionar todas as fontes de origem, no qual as informações visuais serão coletadas. Também será necessário preparar esses dados, de modo que as análises sobre eles sejam mais precisas e a construção dos algoritmos de Machine Learning seja confiável. 

Pode ser que nas etapas de aquisição e preparação de dados, os profissionais se deparem com problemas, como:

• Perfil de dados inadequado ou inexistente;

• Dados ausentes ou incompletos;

• Valores de dados inválidos;

• Falta de padronização de dados.

Caso isso ocorra, é possível resolver esses problemas a partir das seguintes estratégias:

1. Estabelecer um objetivo para o uso de dados visuais;

2. Priorizar a visualização dos dados para que seja mais fácil interpretá-los;

3. Automatizar a entrada de dados para minimizar os erros humanos;

4. Usar padrões de nomenclatura nos dados;

5. Prestar atenção na duplicidade de dados;

6. Eliminar dados visuais que estejam sujos e corrompidos;

7. Simplificar a conexão dos dados;

8. Assegurar que todos os dados estejam atualizados.

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2- Escolha dos modelos e algoritmos de ML

Os algoritmos de ML são estruturas matemáticas treinadas para buscar padrões e resultados específicos no conjunto de dados. 

Os algoritmos podem ser divididos em: 

• Árvore de decisão;

• Regressão linear;

• Regressão logística;

• Support Vector Machine;

• Naive Bayes;

• Clustering (ou algoritmos de agrupamento);

• Algoritmos customizados pela própria empresa.

Já os modelos de Machine Learning são programas de computador usados para reconhecer padrões em dados ou fazer previsões. Eles são criados a partir dos algoritmos de ML que, como mencionamos acima, passam por um processo de treinamento.

Não existe uma regra que indica qual modelo terá melhor desempenho nos dados, pois será preciso que os algoritmos de ML passem por um processo de experimentação. 

Assim, quando for treinar os algoritmos de ML para avaliar as imagens, considere os seguintes pontos:

• A estrutura dos dados, pois cada uma vai requerer um tipo de abordagem;

• O paradigma de aprendizado, que poderá incluir aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado por reforço ou processamento de imagens.

3- Treinamentos e avaliações dos modelos

Depois que tiver definido os modelos de Machine Learning, será preciso treiná-los para que interpretem as imagens e detectem padrões visuais, como formas, cores e outros indicadores. Também será preciso avaliar esses modelos para assegurar que eles são mesmo confiáveis.

Nessa avaliação, os profissionais de dados podem utilizar métricas, como:

• Matriz de confusão: que traz a informação de todos os acertos e erros dos modelos;

• Acurácia: que representa o número de previsões corretas dos modelos;

• Recall: que mede a capacidade do modelo identificar corretamente as observações classificadas como positivas. 

DHuO Data para implementar a visão computacional

O sucesso da implementação da visão computacional dependerá da forma como a empresa coleta, prepara e analisa os dados visuais. 

Nesse caso, o recomendado é que ela utilize tecnologias que, além de ajudar na aquisição desses dados, simplifiquem a preparação, gestão e a análise das informações. 

O DHuO Data é uma plataforma desenvolvida pela Engineering que proporciona total governança de dados aos usuários. Em conjunto com o Smart Vision, é possível obter visão computacional e permitir que os profissionais possam:

• Carregar dados de diferentes fontes;

• Preparar todos os dados em modo No Code, limpando e selecionando apenas aqueles que fazem sentido à estratégia;

• Criar modelos de ML padronizados ou utilizar modelos prontos para treinar sistemas;

• Visualizar os dados de forma inteligente em um dashboard fácil e intuitivo.

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