Autoencoders: o que são e qual a relação com a IA?

Você já ouviu falar sobre os autoencoders? Bom, eles são uma técnica de inteligência artificial utilizada em muitos aplicativos, sites e plataformas conhecidas – como a Netflix. Isso porque eles permitem aprender representações compactas e úteis de dados não rotulados

Em suma, eles contemplam diversas aplicações, como compressão de imagens, remoção de ruídos, geração de dados, detecção de anomalias, recomendação de produtos, entre outras.

Neste artigo, vamos explicar o que são os autoencoders, como eles funcionam, quais são os seus tipos e variantes, e como eles se relacionam com a inteligência artificial. Enfim, vamos seguindo!

O que são os autoencoders?

Em resumo, os autoencoders são redes neurais que aprendem a comprimir e reconstruir dados não rotulados, buscando extrair representações úteis e compactas dos mesmos. Eles são compostos por duas partes: um codificador, que transforma a entrada em uma representação de menor dimensão, e um decodificador, que transforma a representação em uma saída semelhante à entrada.

Nesse sentido, os autoencoders podem ser vistos como uma forma de redução de dimensionalidade, que permite extrair as características mais importantes dos dados e descartar o ruído e a redundância.

Os autoencoders são treinados usando algoritmos de otimização, como o gradiente descendente, para minimizar a diferença entre os dados de entrada e a reconstrução gerada pela rede. O objetivo é encontrar as funções de codificação e decodificação que satisfaçam a condição:

g(f(x))≈x

Isso significa que a saída da rede deve ser o mais próxima possível da entrada, preservando as características essenciais dos dados. Os autoencoders podem ter diferentes arquiteturas e restrições, dependendo do tipo e da complexidade dos dados e da representação desejada.

Quais são os tipos de autoencoders?

Existem diferentes tipos de autoencoders que visam forçar as representações aprendidas a assumir propriedades úteis. Alguns dos principais tipos de autoencoders são:

Autoencoders esparsos:

Autoencoders que impõem uma restrição de esparsidade na representação, ou seja, que apenas uma pequena fração dos neurônios da camada intermediária sejam ativados. Isso faz com que a rede aprenda a codificar as características mais relevantes dos dados, ignorando as menos importantes. Os autoencoders esparsos podem ser usados para extração de características, compressão de dados e visualização de dados de alta dimensão.

Autoencoders denoising:

Esses autoencoders que adicionam ruído aos dados de entrada, e tentam reconstruir os dados originais a partir dos dados corrompidos. Isso faz com que a rede aprenda a filtrar o ruído e restaurar a qualidade dos dados. Os autoencoders denoising podem servir para remoção de ruídos, melhoria de imagens e recuperação de dados perdidos ou incompletos.

Autoencoders contrativos:

São autoencoders que adicionam uma penalidade ao gradiente da representação, ou seja, que tentam minimizar a sensibilidade da representação a pequenas variações nos dados de entrada. Isso faz com que a rede aprenda a capturar as características invariantes dos dados, ignorando as variações irrelevantes. Os autoencoders contrativos podem servir para extração de características, aprendizado de invariantes e pré-treinamento de redes profundas.

Autoencoders variacionais:

Modelam a representação como uma distribuição probabilística, e não como um valor determinístico. Isso faz com que a rede aprenda a gerar novos dados a partir da representação, e não apenas a reconstruir os dados existentes. Os autoencoders variacionais podem servir para geração de dados, modelagem de tópicos, aprendizado de representações latentes e inferência bayesiana.

Aplicativos que utilizam a tecnologia

• Facebook: usa a técnica para compressão de imagens, reconhecimento facial, recomendação de conteúdo, geração de texto e análise de sentimentos.

• Instagram: usa para filtragem de imagens, detecção de spam, classificação de hashtags e geração de legendas.

• Uber: usa para detecção de anomalias, otimização de rotas, previsão de demanda e personalização de serviços.

• Pinterest: usa para recomendação de imagens, busca visual, extração de características e geração de descrições.

• Netflix: usa para recomendação de filmes, geração de trailers, análise de preferências e compressão de vídeos 

Plataformas de IA que utilizam a técnica

• ChatGPT: um chatbot de IA conversacional que usa modelos de linguagem neural para gerar respostas humanas e criar personagens para projetos em descrições.
• Watson Assistant: um chatbot de IA para negócios que permite que os usuários criem soluções de IA conversacional para diversos domínios, como atendimento ao cliente, recomendação de produtos, agendamento de compromissos, etc.
• Character AI: um chatbot de IA com inteligência artificial de modelo de linguagem neural que gera respostas humanas e cria personagens para projetos em descrições.
• Co-pilot: uma ferramenta de geração de código que usa autoencoders para sugerir e melhorar o código dos desenvolvedores de software.

Qual a relação dos autoencoders com a inteligência artificial?

Em suma, os autoencoders são uma técnica de inteligência artificial que usa redes neurais para aprender representações de baixa dimensão de dados não rotulados. Dessa forma, eles fazem parte do campo do aprendizado profundo (deep learning), que é uma subárea da inteligência artificial que estuda modelos computacionais capazes de aprender de forma autônoma a partir de grandes volumes de dados.

Contudo, os encoders servem para diversas aplicações, como redução de dimensionalidade, geração de dados, detecção de anomalias, reconhecimento facial, entre outras. Aliás, eles também podem acabar combinados com outras técnicas de inteligência artificial, como redes convolucionais, redes recorrentes, redes generativas adversariais, etc.

Os autoencoders são, portanto, uma ferramenta poderosa e versátil para a inteligência artificial, que permite extrair conhecimento e valor dos dados de forma eficiente e criativa.

Em última análise…

Sobretudo, neste artigo, conhecemos os autoencoders, como eles funcionam, quais os seus tipos e variantes, e como eles se relacionam com a inteligência artificial. Nesse sentido, entendemos que são redes neurais que aprendem a comprimir e reconstruir dados não rotulados, buscando extrair representações úteis e compactas dos mesmos. Aliás, vimos que existem diferentes tipos de autoencoders que visam forçar as representações aprendidas a assumir propriedades úteis, como esparsidade, denoising, contratividade e variabilidade.

Ademais, vimos que os autoencoders contemplam diversas aplicações, como compressão de imagens, remoção de ruídos, geração de dados, detecção de anomalias, recomendação de produtos, entre outras. Além disso, vimos que representam uma técnica de inteligência artificial que faz parte do campo do aprendizado profundo. Assim, essa técnica é combinável com outras técnicas de inteligência artificial, como redes convolucionais, redes recorrentes, redes generativas adversariais, etc.