20 Dec 2019

AI2 organiza Escola em Ciência de Dados e Machine Learning

Evento, realizado em colaboração com ICTP-SAIFR, apresentou temas avançados de aprendizado de máquina para alunos de diversas áreas do conhecimento

O Advanced Institute for Artificial Intelligence (AI2), em colaboração com o International Centre for Theoretical Physics – South American Institute for Fundamental Research (ICTP-SAIFR), organizou entre os dias 16 e 20 de dezembro a primeira edição da Escola em Ciência de Dados e Machine Learning. Entre os principais objetivos do evento está aprofundar o conhecimento de pesquisadores em início de carreira em uma área que será crítica para o desenvolvimento do país no futuro.

“Atualmente existe uma grande demanda no mercado por profissionais na área de Machine Learning e essa demanda tende a crescer nos próximos anos”, disse Raphael Cóbe, pesquisador do Núcleo de Computação Científica (NCC) da Unesp e do AI2, e um dos organizadores da Escola. “Por meio de cursos como este, o AI2 visa treinar pessoas para ajudar a suprir essa demanda”.

Ao longo de seções teóricas, os alunos foram apresentados a técnicas modernas de Machine Learning e aprenderam seus pontos fortes, fracos e como aplicá-las em diferentes contextos e áreas do conhecimento. A aluna Marie Grace Mujawamariya, da Universidade Nacional de Ruanda, por exemplo, voou mais de 8 mil quilômetros para participar da Escola e estudar mais sobre como aplicar Machine Learning em sua pesquisa. “Faço mestrado em Internet das Coisas e aprendi muitas técnicas novas ao longo deste curso; achei muito bom”.  A pós-doutoranda em Física Débora Princepe, da Unicamp, contou que Machine Learning também pode ser aplicada ao seu estudo de modelos evolutivos. “Temos uma quantidade enorme de dados disponíveis e, com técnicas de Machine Learning, podemos aprender a utilizar esse grande volume de informação”.

Um dos aspectos de Machine Learning abordados foi a técnica de aprendizado por reforço, na qual o sistema recebe “recompensas” após decisões acertadas e “punições” após decisões erradas. A técnica ganhou repercussão na mídia por ser utilizada pelo AlphaGo, programa que venceu o campeão mundial do jogo de tabuleiro Go em 2016. Além de ser usada em jogos, também pode ser utilizada em muitas outras áreas do conhecimento, como a financeira. A professora Anna Helena Reali Costa, da Escola Politécnica da USP, apresentou o aprendizado por reforço na Escola e ressaltou o fato dos organizadores terem selecionado homens e mulheres em igual proporção. “Achei muito interessante darem essa oportunidade para as meninas”, contou Costa.

Os alunos também realizaram exercícios sobre os temas estudados para entender como aplicar os conhecimentos recém-adquiridos na prática. As atividades incluíram problemas atuais relacionados a Machine Learning, como análise e classificação de imagens. “Nos primeiros dias do curso, abordei técnicas que possibilitam extrair informações a partir de um problema inicial, como uma imagem, e que permitem classificá-la em determinada categoria. Acredito que saber ao menos o básico destas técnicas será um diferencial para profissionais de diversas áreas no futuro”, disse João Paulo Papa, palestrante da Escola e professor do Departamento de Computação da Unesp.

Marcelo Finger, professor do Instituto de Matemática e Estatística da USP, falou sobre o uso de Machine Learning para o processamento de texto em português. Através das técnicas que apresentou aos alunos, é possível determinar, por exemplo, se a avaliação de um produto feita por um cliente é positiva ou negativa. Com uma quantidade cada vez maior de dados sendo produzida, Finger ressaltou a importância do treinamento de novos alunos. “Acredito que o maior gargalo para o desenvolvimento da área seja a pouca quantidade de profissionais capacitados”.

Alexandre Xavier Falcão, professor do Instituto de Computação  da Unicamp, também observa uma carência de mão de obra especializada em Inteligência Artificial e Machine Learning. Para ele, a formação de alunos nestas áreas ainda é incipiente no Brasil. “Escolas como essa são o primeiro passo para começarmos a melhorar o processo de formação de pessoas em Machine Learning no país”, disse Falcão. “Espero que novas edições do evento sejam realizadas nos próximos anos para ajudarmos a suprir a grande demanda que vemos na área da melhor forma possível”.

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