Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina (ML) é um ramo da inteligência artificial que trata do desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que os computadores aprendam com os dados e melhorem suas decisões de forma independente, sem programação explícita. O aprendizado de máquina é amplamente usado para previsão, classificação, reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural e outras tarefas.

Para treinar modelos modernos com eficiência, são usados servidores de GPU avançados e clusters especializados para fornecer o desempenho computacional e a escalabilidade necessários. Essa é uma tecnologia fundamental para o desenvolvimento da inteligência artificial em muitos setores.

Principais aspectos do aprendizado de máquina:

• Tipos de aprendizagem:
  • Aprendizagem supervisionada - o modelo é treinado em dados marcados (entradas com saídas conhecidas).
  • Aprendizado não supervisionado - o modelo é treinado em dados não supervisionados, buscando estruturas e padrões ocultos.
  • Aprendizagem por reforço - um agente aprende a tomar decisões ao receber recompensas pelas ações corretas.
• Infraestrutura para aprendizagem:
  A aprendizagem automática requer recursos computacionais significativos, especialmente para o treinamento de modelos grandes, como modelos de linguagem grandes (LLMs). Para isso, são usados servidores com GPUs poderosas, clusters especializados e supercomputadores:
  • Os clusters de GPU combinam centenas ou milhares de aceleradores (por exemplo, NVIDIA DGX H100, AMD Instinct MI300X, modelos da Huawei), proporcionando alto desempenho (da ordem de PFLOPS ou mais).
  • Há várias opções para obter clusters: comprar uma solução pronta para uso (por exemplo, NVIDIA SuperPOD), construí-la internamente, implantá-la em provedores de nuvem (AWS, Microsoft Azure, Meta RSC), construir seus próprios aceleradores (Google TPU, Tesla Dojo).
• Plataformas de software: TensorFlow, PyTorch e outras estruturas são populares, bem integradas com hardware moderno para velocidade e escalabilidade.
• Aplicações: o aprendizado de máquina é usado em uma ampla gama de aplicações, desde recomendação de conteúdo e análise de dados até automação, medicina e sistemas autônomos.
• Recursos dos clusters modernos:
  Eles oferecem tolerância a falhas, escalabilidade, balanceamento de carga e comunicação rápida entre GPUs (via NVLink e NVSwitch), o que acelera muito o treinamento de modelos complexos.
• Tendências: grandes empresas e provedores de nuvem estão investindo em seus próprios sistemas dimensionáveis e aceleradores para enfrentar de forma ideal os desafios de IA e aprendizado de máquina e reduzir os custos.