AutoML: tudo sobre o aprendizado de máquina automatizado

Visando desburocratizar o acesso às tecnologias de Inteligência Artificial (IA), como o aprendizado de máquina, o AutoML vem ganhando espaço como a solução ideal para essa simplificação.

Essa inovação automatiza etapas complexas, como a criação e otimização de modelos. E é essa capacidade que torna o Machine Learning acessível para organizações e profissionais com pouca ou nenhuma experiência técnica. 

Mas, afinal, o que é AutoML, como ele funciona e quais são seus benefícios para as empresas?

Neste artigo, vamos explorar em detalhes o Automated Machine Learning, suas aplicações práticas e como essa tecnologia está revolucionando o uso da IA nas empresas.

O que é e qual a definião de AutoML?

Com a crescente demanda por tecnologias de Inteligência Artificial, bem como o uso de suas ferramentas, um desafio é claro. Como desburocratizar o acesso a essas inovações, possibilitando que todo mercado se beneficiem delas?

É por isso que o AutoML (Automated Machine Learning), traduzido como Aprendizado de Máquina Automatizado, foi criado!

Essa é uma abordagem que automatiza o processo de criação, treinamento e implementação de modelos de Machine Learning e IA.

Tradicionalmente, esse trabalho exigia a aplicação de técnicas avançadas de ciência de dados. Além disso, era indispensável a atuação de cientistas de dados especializados, usando várias ferramentas e metodologias para configurar algoritmos e validar os resultados.

Com o AutoML, essas tarefas complexas são simplificadas por meio de plataformas e ferramentas. Estas, são capazes até de escolher de forma automática o modelo mais adequado para um determinado problema. 

Além disso, o AutoML é amplamente utilizado em áreas como marketing, saúde e finanças. São setores onde a análise de grandes volumes de dados, é indispensável para gerar insights e tomar decisões.

Como o AutoML funciona na prática?

O AutoML (Automated Machine Learning) baseia-se na automação de processos que antes exigiam um alto nível de conhecimento técnico e um grande investimento de tempo. 

Abaixo, explicamos os principais pilares de funcionamento do AutoML:

Criação automatizada de modelos de aprendizado de máquina

A primeira etapa do AutoML é a automação do processo de criação de modelos. Seja na escolha do algoritmo de aprendizado mais adequado para o problema a ser resolvido, na preparação dos dados ou no ajuste automático de hiper parâmetros.

Essa etapa simplifica tarefas, que antes exigiam uma equipe especializada em Data Science e Analytics, como:

• Seleção do tipo de modelo (classificação, regressão ou clusterização);
  
• Pré-processamento de dados, que envolve limpeza e transformação;
  
• Identificação automática de padrões nos dados para treinar o modelo.
  
  

Testes e otimizações automáticas

Após a criação inicial do modelo, o AutoML realiza uma série de testes automáticos para avaliar o desempenho do algoritmo, ajustando-o continuamente para alcançar os melhores resultados.

Conhecido como AutoTuning, envolve:

• Teste de múltiplos algoritmos para identificar qual apresenta melhor performance com os dados fornecidos;

• Otimização automática dos hiperp arâmetros para garantir maior precisão nos resultados;

• Validação cruzada para evitar erros relacionados ao overfitting ou underfitting.
  
  

O AutoML, ao combinar esses dois pilares, acelera o desenvolvimento e oferece resultados que antes só seriam possíveis com semanas (ou meses) de trabalho manual.

Assim, não se reduz apenas a complexidade técnica, como também garante o escalonamento de suas análises. Isso é possível utilizando frameworks como Data mesh, para integrar e gerenciar dados de forma eficiente.

Benefícios do AutoML para as empresas

O AutoML oferece uma série de vantagens para organizações que desejam implementar Machine Learning de maneira simplificada e acessível. Conheça os principais benefícios dessa tecnologia:

Acessibilidade

Uma das maiores vantagens do AutoML é sua acessibilidade para empresas de diferentes tamanhos e níveis de maturidade tecnológica. 

Com ferramentas de aprendizado de máquina automatizado, organizações sem equipes técnicas avançadas podem criar modelos preditivos e prescritivos com facilidade. Essa é uma característica essencial para democratizar o uso da IA, levando seus benefícios a todos.

Redução de custos e tempo

A implementação de modelos de aprendizado de máquina, antes, exigia:

1. Equipes de especialistas;
   
2. Altos custos;
   
3. E meses de trabalho para criação e otimização. 

O AutoML elimina essas barreiras ao automatizar tarefas como o pré-processamento de dados de treinamento, seleção de algoritmos e ajustes de hiper parâmetros. Com isso, as empresas economizam recursos e aceleram a obtenção de resultados.

Democratização da inteligência artificial

Além de facilitar a adoção das soluções de IA, o AutoML promove uma cultura data-driven dentro das organizações. 

Ele permite que áreas como marketing, finanças e operações acessem insights valiosos gerados por modelos de IA para análise de dados, mesmo sem conhecimento técnico avançado. 

Além disso, por ser escalável e integrável a tecnologias como Data Cloud e Data Lake, o AutoML oferece soluções que atendem a qualquer tipo e tamanho de negócio.

Ferramentas populares de AutoML

Diversas plataformas oferecem soluções de AutoML (Automated Machine Learning) para automatizar o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina. São ferramentas simplificam etapas complexas, como o pré-processamento de dados, testes e ajustes de modelos. 

Confira abaixo algumas das ferramentas mais populares:

• Google AutoML: solução robusta para quem deseja criar modelos personalizados de aprendizado de máquina, com destaque para a classificação de imagens, análise de texto e previsão de séries temporais.
  
  
• Microsoft Azure Machine Learning: oferece funcionalidades de AutoML para diferentes necessidades, desde análises preditivas até aplicações em larga escala, integrando-se com outros serviços da Microsoft.
  
  
• H2O.ai: uma das ferramentas mais reconhecidas no mercado, focada em oferecer soluções avançadas de aprendizado de máquina automatizado para empresas que buscam alto desempenho e flexibilidade.
  
  
• Amazon SageMaker Autopilot: serviço da AWS que combina aprendizado de máquina automatizado com personalização, permitindo ajustes manuais para atender necessidades específicas de negócios.
  
  
• DataRobot: oferece uma experiência automatizada para criação e implantação de modelos de aprendizado de máquina, sendo utilizada em setores como saúde, finanças e varejo.
• RapidMiner: ideal para empresas que desejam integrar aprendizado de máquina automatizado com outras soluções analíticas, oferecendo uma interface intuitiva e foco na usabilidade.
  
  

Como implementar o AutoML na sua estratégia empresarial

A adoção do AutoML pode transformar como sua empresa utiliza dados para tomar decisões estratégicas e otimizar processos. Confira os passos essenciais para incorporar o Aprendizado de Máquina Automatizado na sua estratégia empresarial:

1. Identifique os objetivos de negócio

Antes de implementar o AutoML, é fundamental definir com clareza os objetivos que deseja alcançar com a análise de dados.

Algumas perguntas que podem guiar essa etapa são:

• Sua empresa quer prever o comportamento dos clientes?
  
  
• Busca melhorar processos operacionais, como logística ou vendas?
  
  
• Deseja gerar recomendações personalizadas para aumentar o engajamento do público?
  
  

Ter objetivos claros ajudará na escolha das ferramentas e no planejamento de como o AutoML será integrado aos processos da organização.

2. Prepare os dados

A qualidade dos dados é um dos fatores mais importantes para o sucesso do AutoML. Por isso, é essencial preparar as informações antes de iniciar o treinamento de modelos.

As principais etapas incluem:

• Realizar data cleansing para eliminar duplicidades, inconsistências e valores ausentes no conjunto de dados;
  
  
• Organizar os dados em ambientes adequados, como Data Lake ou Data Cloud, para garantir acessibilidade e escalabilidade;
  
  
• Utilizar boas práticas de Data Governance para garantir a conformidade com regulamentações e a segurança das informações.
  
  

3. Escolha a ferramenta de AutoML adequada

Com tantas opções disponíveis no mercado, selecionar a ferramenta certa é um passo essencial.

Avalie aspectos como:

• Funcionalidades específicas, como integração com infraestruturas de Data Science e Analytics;
  
  
• Suporte à escalabilidade de dados, para atender ao crescimento da sua empresa;
  
  
• Facilidade de uso e suporte técnico, especialmente se sua equipe não possui experiência avançada em Machine Learning.
  
  

4. Realize testes e implemente por etapas

Uma vez selecionada a ferramenta, inicie um departamento ou problema piloto para avaliar como o AutoML pode atender às suas necessidades. 

Escolha uma situação específica, como a previsão de vendas ou a identificação de gargalos em processos, e use o AutoML para solucioná-lo. Com os resultados em mãos, ajuste as configurações e expanda o uso da tecnologia para outras áreas da empresa.

5. Conte com uma consultoria especializada

A implementação de AutoML pode ser mais eficiente e estratégica quando realizada com o suporte de especialistas.

A Sysvision é referência em soluções de análise de dados e big data, ajudando empresas a integrar tecnologias como AutoML às suas estratégias.

Com serviços que incluem a criação de Data Lakes, soluções em Data Cloud e consultoria em Data Science e Analytics, a Sysvision oferece suporte completo para transformar o aprendizado de máquina automatizado em um diferencial competitivo.

Para saber mais nossas soluções em consultoria em Big Data e soluções em Nuvem. Transforme sua empresa com o poder do AutoML e conquiste resultados excepcionais e com reais impactos no seu negócio!