Processamento de Imagens com Árvores de Decisão: Otimizando Dados para IA
Descubra como transformar dados brutos de imagens em recursos estruturados e valiosos para algoritmos de inteligência artificial, utilizando a eficiência das árvores de decisão.
A Inteligência Artificial (IA) tem avançado exponencialmente, mas sua eficácia depende crucialmente da qualidade e do formato dos dados. Para o domínio da Visão Computacional, o desafio é ainda maior: como converter a imensa e complexa quantidade de informações contidas em imagens brutas em algo que um algoritmo possa processar e aprender? A resposta reside na extração de características e no uso inteligente de modelos como as Árvores de Decisão.
O Desafio dos Dados de Imagem Brutos
No seu formato original, uma imagem digital é essencialmente uma grade de pixels. Cada pixel contém valores que representam a intensidade de cor (geralmente em canais RGB). Embora visualmente ricas para humanos, essas informações são consideradas dados não estruturados para a maioria dos algoritmos de Machine Learning.
Diretamente, a quantidade de pixels em uma imagem pode ser gigantesca, tornando o treinamento de modelos computacionalmente inviável e propenso a problemas como o *overfitting*. É preciso uma etapa intermediária para