Na era da transformação digital, análises preditivas e prescritivas são essenciais para o sucesso dos negócios. Como resultado, as organizações estão tentando extrair muitos tipos diferentes de insights dos dados.
A ciência de dados é um campo abrangente que encontrou aplicações bem-sucedidas nos domínios científico e empresarial. As organizações têm investido pesadamente nessa solução em busca de se tornarem orientadas por dados.
Todo investimento empresarial vem com o objetivo de otimização. A ciência de dados não é diferente nesse aspecto. Enquanto as organizações estão aportando dinheiro, elas também estão pensando em maneiras de aproveitar ao máximo esses recursos. Nesse sentido, a automação é uma parte inevitável para alcançar resultados.
A ciência de dados pode parecer um campo quase impossível de automatizar devido à sua complexidade. Existem muitas etapas, desde a extração de dados até a modelagem, e todas elas parecem exigir ação humana. No entanto, pensamos assim sobre muitas coisas e ainda encontramos maneiras de automatizar processos.
Ciência de dados e Aprendizado de Máquina
Geralmente, grande parte da ciência de dados atual é feita por meio do uso de aprendizado de máquina. O emprego adequado pode facilitar todo o trabalho preditivo, que costuma ser o objetivo final desses projetos, pelo menos no mundo dos negócios.
A automação no campo da ciência de dados e aprendizado de máquina está evoluindo continuamente. O ciclo abrange uma ampla gama de tarefas, nas quais o aprendizado de máquina faz parte de todo o processo.
A exploração de dados gira em torno da descoberta das necessidades, objetivos e requisitos de uma tarefa específica. Cada conjunto de dados deve vir de uma ou várias fontes. No entanto, nem sempre é claro como realizar tal tarefa.
Além disso, a exploração frequentemente funcionará com alguns conjuntos de dados para se determinar o objetivo, o potencial para visualização etc. Todos esses aspectos requerem um julgamento humano bastante extenso e são domínios e objetivos específicos. Como resultado, a automação para exploração de dados provavelmente está um pouco distante.
A engenharia de dados, que é o processo de realmente adquirir, rotular, organizar e transformar os dados, geralmente é o aspecto que consome mais tempo. Infelizmente, a área até agora teve pouco sucesso na automação das tarefas.
Por outro lado, houve várias implementações de negócios que visam criação de insights mais acionáveis e menos acadêmicos. Várias ferramentas integraram a geração automatizada de insights, embora com uma capacidade limitada.
Já a construção de modelos, a prática de selecionar algoritmos, ajustes de parâmetros, avaliação de desempenho e criação de modelos de aprendizado de máquina, a automação obteve um certo sucesso por meio do uso de Inteligência Artificial. Principalmente por meio do AutoML.
O que é AutoML?
Aprendizado de máquina automatizado (AutoML) é um termo usado para definir um conjunto de ferramentas e bibliotecas que são utilizadas para automatizar o processo de seleção de modelos. Essa solução está sendo amplamente aceita por organizações que desejam obter o melhor resultado possível na análise de dados. Portanto, agora é parte integrante de qualquer projeto.
O objetivo geral de qualquer automação é concluir tarefas repetitivas de forma rápida, eficaz e produzir resultados eficientes. O objetivo do AutoML é semelhante. Esses sistemas usam avanços matemáticos e ciência da computação para selecionar automaticamente algoritmos e ajustar parâmetros.
Embora o AutoML não automatize completamente a ciência de dados, ele tem o potencial de eliminar uma parte significativa do trabalho manual.
O Futuro da ciência de dados e aprendizado de máquina
A automação permitiu que as equipes de ciência de dados acelerassem e otimizassem seu fluxo de trabalho, resultando em economia de tempo e recursos. Além disso, também melhorou os processos de aprendizado de máquina, levando a melhores decisões baseadas em dados.
Mas, como a automação pode impulsionar ainda mais a ciência de dados e o aprendizado de máquina e por que ela é o futuro desses campos?
Automação da limpeza e preparação de dados:
A limpeza e preparação constituem uma parte significativa de qualquer projeto de ciência de dados. Com a automação, essa etapa pode ser acelerada identificando e limpando valores ausentes, identificando anomalias e padronizando as informações. Os dados podem ser extraídos de várias fontes e carregados no sistema.
Além disso, a automação também pode ajudar a reduzir o demorado processo de rotulagem de dados, extrair informações relevantes e até mesmo transformar dados não estruturados.
Reduzindo o viés humano
Uma das vantagens significativas da automação é reduzir o viés humano. Algoritmos de aprendizado de máquina dependem de dados para tomar decisões. Se os dados forem tendenciosos, os algoritmos também serão. A automação pode ajudar a reduzir esse viés, garantindo que os modelos de aprendizado de máquina sejam treinados em dados imparciais. Também pode ajudar a identificar onde existe essa tendenciosidade nos dados e no modelo, permitindo que os usuários os corrijam.
Automatizando a engenharia de recursos
A engenharia de recursos é a prática de selecionar e transformar dados brutos em preditores significativos. Com a automação, a engenharia de recursos pode ser acelerada empregando técnicas de aprendizado de máquina e seleção de recursos assistida por IA para identificar quais são mais relevantes para o modelo.
Além disso, automatizar a engenharia de recursos pode ajudar a reduzir as redundâncias, que podem afetar negativamente o poder preditivo do modelo.
Modelagem preditiva
A automação pode aumentar exponencialmente a seleção de modelos e a eficiência dos ajustes. Por exemplo, técnicas como a otimização bayesiana podem ajudar a automatizar o processo de seleção de modelos, identificando os que possuem melhor desempenho e hiperparâmetros.
A automação também pode ser usada para tratar dados ausentes ou inválidos e retreinar o modelo para melhorar a precisão.
Escalabilidade:
Na medida em que os conjuntos de dados e a complexidade dos negócios aumentam, as equipes de ciência de dados e aprendizado de máquina terão que dimensionar seus esforços. A automação pode ajudar a simplificar o processo, reduzir custos e aumentar a eficiência.
Ao automatizar tarefas como preparação de dados, limpeza de dados, engenharia de recursos e seleção de modelos, as equipes de ciência de dados podem se concentrar nas tarefas mais complexas, reduzindo o risco de erros.
Gerando mais valor aos negócios
A automação está rapidamente se tornando o futuro da ciência de dados e do aprendizado de máquina. Ela pode otimizar os fluxos de trabalho, permitir a redução do viés humano e, acima de tudo, dimensionar os esforços à medida que a complexidade e o volume dos dados aumentam.
As organizações devem adotar a automação para obter vantagem competitiva e melhorar os recursos analíticos. A RED conta com uma equipe altamente qualificada e experiente para ajudar sua empresa a extrair insights valiosos utilizando tecnologias que otimizam a análise de dados.
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