A maior parte dos especialistas no domínio do aprendizado de máquina, preferem a linguagem Python de programação considerando papel fundamental ao permitir análise de dados, desenvolvimento de algoritmos e treinamento de modelos. O destaque como escolha preferida decorre ao fato que muitos cientistas de dados, engenheiros e pesquisadores preferem a versatilidade, extensas bibliotecas e facilidade de utilização que a impulsionam à vanguarda do cenário de aprendizado de máquina. Conceitualmente Python é linguagem de programação versátil de alto nível conhecida pela simplicidade e legibilidade, amplamente utilizado em domínios incluindo desenvolvimento web, análise de dados, computação científica e automação com amplo ecossistema de bibliotecas oferecendo funções e ferramentas pré-construídas que simplificam a codificação. A sintaxe permite desenvolvedores expressar conceitos de modo conciso aumentando produtividade contribuindo ao crescimento e adaptabilidade à diversos aplicativos, indispensável no domínio do aprendizado de máquina decorrente qualidades essenciais. A programação em Python possui sintaxe legível que reduz a complexidade, facilita o desenvolvimento e colaboração além de ecossistema de bibliotecas incluindo NumPy e scikit-learn que oferece ferramentas para manipulação de dados, análise e algoritmos de aprendizado de máquina. O código aberto da linguagem incentiva contribuições da comunidade, levando a avanços contínuos sendo que a compatibilidade e suporte multiplataforma permitem integração com outras tecnologias capacitando experimentação e refinamento, qualidades ao aprendizado de máquina que impulsiona inovação setorial.
Neste ecossistema, o aprendizado de máquina e IA revolucionam setores e o campo da análise de evidências digitais não é exceção, com rápido crescimento dos dados, a crescente complexidade dos crimes cibernéticos criando necessidade de métodos eficientes e precisos de análise de evidências digitais e, como resultado, as agências de aplicação da lei, investigadores forenses e profissionais jurídicos cada vez mais recorrem ao aprendizado de máquina e tecnologias IA aprimorando capacidades na análise de evidências digitais. O aprendizado de máquina, subconjunto da IA, refere-se a processo em que computadores aprendem com dados sem serem explicitamente programados, daí, potencial de melhorar velocidade e precisão da análise de evidências digitais, automatizando a identificação, extração e análise de dados de grandes quantidades de informações digitais. Por outro lado, IA abrange tecnologias que permitem computadores executarem tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como raciocínio, aprendizado e solução de problemas. Um dos desafios na análise de evidências digitais é o grande volume de dados que investigadores devem examinar para encontrar informações relevantes decorrente a proliferação de smartphones, mídias sociais e armazenamento em nuvem em que dados digitais gerados diariamente impressiona os métodos tradicionais de análise de evidências digitais, geralmente envolvendo exame manual de dados por especialistas, cada vez mais demorados, com uso intensivo de recursos. Os algoritmos de aprendizado de máquina automatizam o processo de identificação e extração de dados de grandes conjuntos, por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser treinados para reconhecer padrões e anomalias em dados como padrões de comunicação suspeitos ou atividades incomuns de acesso a arquivos, reduzindo o tempo e esforço para analisar evidências digitais permitindo que investigadores se concentrem nos aspectos mais críticos de um caso. Outra área que o aprendizado de máquina e IA desempenham papel crucial é na análise de evidências multimídia como imagens e vídeos decorrente a crescente prevalência da tecnologia deepfake, que usa IA para criar falsos vídeos e imagens realistas, levantando preocupações sobre potencial de adulteração das evidências digitais. Os algoritmos de aprendizado de máquina são usados para detectar deepfakes analisando inconsistências e artefatos sutis presentes nesses arquivos de mídia manipulados podendo ainda ser usados para aprimorar recursos das ferramentas forenses digitais, por exemplo, ferramentas baseadas em IA ajudando investigadores reconstruir arquivos excluídos ou danificados, recuperar dados perdidos de dispositivos criptografados e prever prováveis ações de cibercriminosos com base em comportamento anterior podendo fornecer informações que ajudem na resolução bem-sucedida de casos de crimes cibernéticos. O aprendizado de máquina e IA representam nova fronteira na análise de evidências digitais, oferecendo potencial de melhoria da velocidade, precisão e eficiência das investigações forenses automatizando identificação e extração de dados, analisando evidências de multimídia e aprimorando recursos das ferramentas forenses digitais.
Moral da Nota: a IA pode ajudar localizar o ponto de origem de um câncer particularmente nos casos que o tumor já se espalhou e os médicos não podem determinar onde o câncer começou, chamados “cânceres com tumor primário desconhecido”, é o que nos explica o estudo publicado na revista acadêmica Nature Medicine, sob o título "Aprendizado de máquina à classificação baseada em genética e previsão de resposta ao tratamento em câncer de primário desconhecido". A falta desse conhecimento impede administrar medicamentos de “precisão” geralmente aprovados para tipos específicos de câncer conhecidos por funcionar com mais eficácia tendendo ser mais eficazes e causando menos efeitos colaterais. A técnica desenvolvida por pesquisadores do Massachusetts Institute of Technology, MIT, e do Dana-Farber Cancer Institute, nos EUA, facilita identificação da origem dos cânceres usando aprendizado de máquina em que a equipe criou modelo computacional em aprendizado de máquina que analisa sequência de 400 genes e usa a informação para localizar onde determinado tumor se originou. Os pesquisadores demonstraram que podiam classificar 40% dos tumores de origem desconhecida em conjunto de dados de 900 pacientes, permitindo aumento 2,2 vezes no número de pacientes que poderiam ter sido selecionados à tratamento geneticamente direcionado com base na origem do tumor.