Machine Learning é um fascinante processo que, embora desafiador, está se tornando cada vez mais acessível. Anteriormente considerado caro e demorado, especialmente reservado para cientistas de dados, essa percepção está sendo transformada pelo Alteryx Machine Learning (AML). Esta poderosa ferramenta da Alteryx está redefinindo as expectativas ao simplificar e democratizar o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, tornando-o mais acessível e eficiente para uma variedade de profissionais.
Além de revolucionar o acesso ao aprendizado de máquina, é crucial compreender as nuances entre Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL). Embora o Alteryx Machine Learning (AML) tenha simplificado o processo de ML, é essencial discernir como essas tecnologias interagem e diferem.
A Inteligência Artificial abrange um campo amplo de sistemas capazes de executar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, enquanto o Machine Learning é uma abordagem específica dentro da IA, focada em capacitar sistemas a aprenderem e melhorarem com a experiência.
Dentro do ML, o Deep Learning representa uma subcategoria especializada, utilizando redes neurais profundas para processar e analisar dados complexos. Essa compreensão mais profunda proporcionará uma visão abrangente das tecnologias emergentes e do papel inovador do Alteryx Machine Learning no cenário atual.
Como funciona o Aprendizado de Máquina?
O Machine Learning (ML) encontra padrões que já estavam nos dados inseridos nos algoritmos analisados. Assim, a partir de um conjunto de dados, é possível criar um algoritmo que “aprende” o que é solicitado e, como resultado, devolve um modelo preditivo.
O ML pode aprender por três métodos: sem supervisão, supervisionado e por reforço.
Ele também tem duas categorias principais: classificatória e regressiva.
Na classificatória está a identificação e detecção de fraude, a classificação de imagens, a retenção de clientes e os diagnósticos médicos, por exemplo.
Já na regressiva, estão inclusas a pesquisa de aumento de uma população, a popularidade de um comercial de TV, a previsão do tempo, a previsão para as subidas e descidas da bolsa de valores e a expectativa de vida de um país, por exemplo.
Assim, enquanto a classificatória trabalha mais com respostas de sim/não, é/não é; a regressiva se volta completamente para respostas numéricas.
Alguns exemplos de ML no dia-a-dia: o algoritmo da Netflix identifica nossas escolhas de filmes e séries e compara com as de outros usuários para poder sugerir com precisão o que vamos querer assistir na sequência.
As empresas de cartão de crédito sabem se alguém está fraudando nosso cartão porque conhecem nossa maneira de comprar. Se alguém compra em um local muito longe ou com um valor muito mais alto que o normal, rapidamente o cartão é bloqueado por suspeita de fraude.
O ciclo de vida de um projeto de Machine Learning
O mais utilizado e conhecido ciclo de vida de Machine Learning é o Cross-Industry Standard Process for Data Mining (Processo Padrão Inter-Indústrias para Mineração de Dados, em português), chamado de CrISP-DM.
Ele é formado pelas etapas mostradas no gráfico abaixo:
Business Understanding, ou Entender o Negócio: o foco é entender o projeto, o objetivo e o que é necessário da perspectiva do negócio, da empresa.
Data Understanding, ou Entender os Dados: começa com a coleta inicial de dados e continua com atividades para ganhar familiaridade com eles, para identificar problemas na qualidade, e descobrir os primeiros insights.
Data Preparation, ou Preparação dos Dados: cobre todas a atividades para construir o conjunto de dados final, retirando dados do primeiro conjunto de dados cru e as tarefas que precisam ser feitas e refeitas várias vezes sobre esses dados, até que eles cheguem a uma versão minerada.
Modeling, ou Modelagem: várias técnicas de modelagem são selecionadas e aplicadas, e seus hiperparâmetros são calibrados para otimizar os valores.
Evaluation, ou Avaliação: Avalia exaustivamente o modelo e revisa os passos executados para construí-lo, para ter certeza que ele alcança os objetivos de negócio apropriadamente.
Deployment, ou Implantação: implantação do modelo como um processo repetitivo para treiná-lo e avaliar os dados de entrada.
Dentro dessas etapas, existem algumas tarefas e resultados gerais, tais como:
Business Understanding:
- Entender a questão de negócio e determinar o objetivo de negócio;
- Derivar disso o problema analítico;
- Analisar o problema
- Produzir o plano de projeto (caso de uso).
Data Understanding:
- Coletar, organizar e descrever os dados iniciais;
- Avaliar a qualidade e consistência dos dados;
- Entender e explorar os dados.
Data Preparation:
- Selecionar os dados;
- Limpar e combinar os dados;
- Usar a engenharia de dados e data augmentation.
Modeling
- Selecionar as técnicas de modelagem relevantes;
- Construir os modelos;
- Avaliar e interpretar as performances dos modelos.
Evaluation
- Avaliar os resultados;
- Rever os processos;
- Determinar os próximos passos.
Deployment
- Definir uma estratégia de implantação;
- Definir um plano de monitoramento, avaliação e manutenção;
- Criar documentação;
- Revisar o projeto.
O Alteryx Machine Learning pode automatizar todo esse processo, com exceção do Business Understanding.
Por que usar Alteryx Machine Learning (AML)?
Porque ele traz decisões mais acertadas: permite às empresas melhores decisões com uma solução de AutoML fácil de usar para qualquer pessoa que trabalhe com dados.
Porque faz predições orientadas por dados: faz melhores predições, com mais acurácia, de fácil interpretação e com modelos mais confiáveis.
Porque acelera a obteção de valor: acelera a obtenção de valores com a melhor preparação de dados e plataforma de automação de análises.
Até mesmo leigos que nada sabem sobre Alteryx são capazes de chegar a resultados com o Alteryx Machine Learning. Ou seja, não é necessário ser cientista de dados para conseguir fazer modelagens ou análises preditivas completas. Assim, é possível permitir que toda a equipe de análise de dados utilize a ferramenta, o que democratiza esta importante evolução.
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