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Guia de aprendizado de máquina para empresas

Por Juliana Gaidargi em 22/04/2021 em Gestão de TI

As empresas estão adotando tecnologias de aprendizado de máquina cada vez mais rápido. Neste guia de aprendizado de máquina, você vai encontrar várias informações importantes sobre essa tecnologia transformadora.

guia de aprendizado de máquinaÉ fato que o aprendizado de máquina para uso empresarial está explodindo. Desde a melhoria da experiência do cliente até o desenvolvimento de produtos, quase nenhuma área dos negócios modernos não é tocada pelo aprendizado de máquina.

Também porque, o aprendizado de máquina é um caminho para a criação de inteligência artificial, que por sua vez é um dos principais motivadores do uso do aprendizado de máquina na empresa. No entanto, há alguma discordância sobre a natureza exata da relação entre IA e aprendizado de máquina. 

Afinal, alguns veem o aprendizado de máquina como um subcampo da IA. Contudo, outros veem a IA essencialmente como um subcampo do aprendizado de máquina. Em geral, a IA visa replicar algum aspecto da percepção humana ou da tomada de decisão, enquanto o aprendizado de máquina pode ser usado para aprimorar ou automatizar virtualmente qualquer tarefa, não apenas aquelas relacionadas à cognição humana. Independentemente de como você os vê, os dois conceitos estão intimamente ligados e estão se alimentando da popularidade um do outro.

O que é aprendizado de máquina?

A prática do aprendizado de máquina envolve pegar dados, examiná-los em busca de padrões e desenvolver algum tipo de previsão sobre resultados futuros. Portanto, ao alimentar um algoritmo com mais dados ao longo do tempo, os cientistas de dados podem aprimorar as previsões do modelo de aprendizado de máquina. A partir desse conceito básico, vários tipos diferentes de aprendizado de máquina foram desenvolvidos. Felizmente, neste guia de aprendizado de máquina você irá conhecê-los:

Aprendizado de máquina supervisionado

Trata-se da forma mais comum de aprendizado de máquina. Afinal, o aprendizado supervisionado envolve alimentar um algoritmo com grandes quantidades de dados de treinamento rotulados. Então, solicita que ele faça previsões sobre dados nunca antes vistos com base nas correlações que aprende com os dados rotulados.

Aprendizagem não supervisionada

O aprendizado não supervisionado é frequentemente usado nas aplicações mais avançadas de inteligência artificial. Afinal, envolve fornecer dados de treinamento não rotulados a um algoritmo e solicitar que ele colete todas as associações que puder por conta própria. Portanto, o aprendizado não supervisionado é popular em aplicativos de clustering (o ato de descobrir grupos dentro de dados) e associação (regras de previsão que descrevem os dados).

Aprendizagem semi-supervisionada

No aprendizado semi-supervisionado, os algoritmos treinam em pequenos conjuntos de dados rotulados. Então, como no aprendizado não supervisionado, aplicam seus aprendizados aos dados não rotulados. Essa abordagem é frequentemente usada quando há falta de dados de qualidade.

Aprendizagem por reforço

Os algoritmos de aprendizagem por reforço recebem um conjunto de instruções e diretrizes. Em seguida, tomam suas próprias decisões sobre como lidar com uma tarefa por meio de um processo de tentativa e erro. As decisões são recompensadas ou punidas como meio de orientar a IA para a solução ideal para o problema.

A partir desses quatro tipos principais de aprendizado de máquina, as empresas desenvolveram uma impressionante variedade de técnicas e aplicativos. Tudo, desde uma previsão de vendas relativamente simples até as ferramentas de IA mais avançadas da atualidade, são executadas em modelos de aprendizado de máquina. Este guia para aprendizado de máquina na empresa explora a variedade de casos de uso para aprendizado de máquina e os desafios de adoção, como implementar tecnologias de aprendizado de máquina e muito mais.

Casos de uso corporativo e benefícios

O aprendizado de máquina para uso empresarial está se acelerando. Cada vez mais, as empresas estão colocando os aplicativos de aprendizado de máquina no centro de seus modelos de negócios. Afinal, a tecnologia permitiu que as empresas executassem tarefas em uma escala anteriormente inatingível. E isso não apenas gerou eficiência para as empresas, mas também novas oportunidades de negócios. 

O uso crescente de aprendizado de máquina em processos de negócios de missão crítica se reflete na variedade de casos de uso em que ele desempenha um papel integral. A seguir estão alguns exemplos:

Mecanismos de recomendação

Atualmente, as empresas online mais proeminentes voltadas para o consumidor usam mecanismos de recomendação para apresentar o produto certo aos clientes no momento certo. A gigante do varejo online Amazon foi pioneira nessa tecnologia no início da última década e, desde então, ela se tornou a tecnologia padrão para sites de compras online. 

Essas ferramentas consideram o histórico de navegação dos clientes ao longo do tempo e combinam as preferências descritas por esse histórico com outros produtos dos quais o cliente pode ainda não estar ciente.

Detecção de fraude

À medida que mais transações financeiras se movem online, a oportunidade de fraude nunca foi tão grande. Portanto, isso torna a necessidade de detecção de fraude fundamental. Empresas de cartão de crédito, bancos e varejistas estão usando cada vez mais aplicativos de aprendizado de máquina para eliminar prováveis ​​casos de fraude. 

Em um nível muito básico, esses aplicativos funcionam aprendendo as características das transações legítimas e, em seguida, examinam as transações recebidas em busca de características divergentes. Então, a ferramenta sinaliza essas transações.

Análise de clientes

A maioria das empresas hoje coleta vastos armazenamentos de dados sobre seus clientes. Esse arquivo, chamado de big data, inclui tudo. Ou seja, desde o histórico de navegação até a atividade de mídia social. Contudo, é muito volumoso e diverso para os humanos entenderem por conta própria.

É aí que entra o aprendizado de máquina. Afinal, os algoritmos podem percorrer os lagos de dados onde as empresas armazenam os dados brutos e desenvolvem percepções sobre os clientes. Por meio deste guia de aprendizado de máquina você pode até desenvolver estratégias de marketing personalizadas que visam clientes individuais e informam estratégias para melhorar a experiência do cliente.

Negociação financeira

Wall Street foi uma das primeiras a adotar a tecnologia de aprendizado de máquina, e o motivo é claro: em um mundo de alto risco, onde bilhões de dólares estão em jogo, qualquer vantagem é valiosa. Os algoritmos de aprendizado de máquina são capazes de examinar conjuntos de dados históricos, encontrar padrões no desempenho de ações e fazer previsões sobre como certas ações provavelmente irão se comportar no futuro.

Assistentes virtuais

Agora, a maioria das pessoas está familiarizada com assistentes virtuais de empresas de tecnologia como Apple e Google. Contudo, o que eles podem não saber é até que ponto o aprendizado de máquina capacita esses bots

O aprendizado de máquina entra de várias maneiras diferentes, incluindo aprendizado profundo, uma técnica de aprendizado de máquina baseada em redes neurais. O aprendizado profundo desempenha um papel importante no desenvolvimento do processamento de linguagem natural, que é como o bot é capaz de interagir com o usuário e no aprendizado das preferências do usuário.

Carros autônomos

É aqui que o aprendizado de máquina entra no reino da IA, que visa estar no mesmo nível da inteligência humana. Veículos autônomos usam redes neurais para aprender a interpretar objetos detectados por suas câmeras e outros sensores e para determinar que ação tomar para mover um veículo na estrada. Então, os algoritmos de aprendizado de máquina podem usar dados para chegar perto de replicar a percepção e a tomada de decisões humanas.

Mais benefícios de adotar um guia de aprendizado de máquina

Contudo, estes são apenas alguns exemplos e existem muitos mais. Qualquer processo de negócios que produz ou usa grandes quantidades de dados, particularmente dados estruturados e rotulados, está pronto para a automação que usa aprendizado de máquina. Empresas de todos os setores aprenderam isso e estão trabalhando para implementar métodos de aprendizado de máquina em todos os seus processos.

Não é difícil ver por que o aprendizado de máquina entrou em tantas situações. As empresas que usaram um guia de aprendizado de máquina estão resolvendo problemas de negócios e colhendo valor dessa técnica de IA. Aqui estão seis benefícios comerciais:

  • Produtividade aumentada;
  • Custos trabalhistas mais baixos;
  • Melhor previsão financeira;
  • Compreensão mais clara dos clientes;
  • Menos tarefas repetitivas para os trabalhadores; e
  • Soluções mais avançadas e semelhantes à humana.

Desafios

A questão não é mais usar o aprendizado de máquina, mas como operacionalizá-lo de forma que retornem os melhores resultados. Contudo, é aí que as coisas ficam complexas. Afinal, o aprendizado de máquina é uma tecnologia complicada que requer conhecimento substancial. 

Ao contrário de alguns outros domínios de tecnologia, onde o software é basicamente plug and play, o aprendizado de máquina força o usuário a pensar sobre por que o está usando, quem está criando as ferramentas, quais são suas suposições e como a tecnologia está sendo aplicada. Existem poucas outras tecnologias com tantos pontos potenciais de falha.

Inclusive, o mau uso é a causa da queda de muitos aplicativos de aprendizado de máquina. Às vezes, as empresas lideram com a tecnologia, procurando maneiras de implementar o aprendizado de máquina, ao invés de permitir que o problema dite a solução. Então, quando o aprendizado de máquina é inserido em um caso de uso, muitas vezes falha na entrega de resultados.

Os dados errados condenam os modelos de aprendizado de máquina mais rápido do que qualquer coisa. No entanto, os dados são a força vital do aprendizado de máquina. Afinal, os modelos sabem apenas o que lhes foi mostrado. Portanto, quando os dados nos quais eles treinam são imprecisos, desorganizados ou tendenciosos de alguma forma, a saída do modelo será defeituosa.

Além disso, o viés frequentemente dificulta as implementações de aprendizado de máquina. Os muitos tipos de preconceito que podem prejudicar as implementações de máquinas geralmente se enquadram em duas categorias. Um tipo ocorre quando os dados coletados para treinar o algoritmo simplesmente não refletem o mundo real. Ou seja, o conjunto de dados é impreciso, incompleto ou não diversificado o suficiente. 

Variações de viés

Outro tipo de viés origina-se dos métodos usados ​​para amostrar, agregar, filtrar e aprimorar esses dados. No entanto, em ambos os casos, os erros podem resultar de preconceitos dos cientistas de dados que supervisionam o treinamento e resultar em modelos que são imprecisos e, pior, afetam injustamente populações específicas de pessoas. Essa é a importância de contar com um guia de aprendizado de máquina. 

A funcionalidade de caixa preta é um dos motivos pelos quais o viés é tão predominante no aprendizado de máquina. Muitos tipos de algoritmos de aprendizado de máquina, particularmente os não supervisionados, operam de maneiras opacas ou como uma “caixa preta” para o desenvolvedor. 

Então, um cientista de dados alimenta os dados do algoritmo, o algoritmo faz observações de correlações e, em seguida, produz algum tipo de saída com base nessas observações. Contudo, a maioria dos modelos não consegue explicar ao cientista de dados por que eles produzem os resultados que fazem. Isso torna extremamente difícil detectar instâncias de viés ou outras falhas do modelo.

A complexidade técnica deve ser considerada

A complexidade técnica também é um dos maiores desafios para o uso empresarial do aprendizado de máquina. O conceito básico de alimentar um algoritmo com dados de treinamento e permitir que ele aprenda as características do conjunto de dados pode parecer bastante simples. Entretanto, há muita complexidade técnica subjacente. 

Afinal, os algoritmos são construídos em torno de conceitos matemáticos avançados e o código em que os algoritmos são executados pode ser difícil de aprender. Além disso, nem todas as empresas têm o conhecimento técnico interno necessário para desenvolver aplicativos eficazes de aprendizado de máquina.

Portanto, a falta de generalização impede que o aprendizado de máquina seja dimensionado para novos casos de uso na maioria das empresas. Os aplicativos de aprendizado de máquina só sabem no que foram explicitamente treinados. Isso significa que um modelo não pode pegar algo que aprendeu sobre uma área e aplicá-lo em outra, como um ser humano seria capaz de fazer. Ou seja, os algoritmos precisam ser treinados do zero para cada novo caso de uso.

Implementação em 6 etapas

A implementação deste guia de aprendizado de máquina é um processo de várias etapas que exige a entrada de muitos tipos de especialistas. Contudo, segue aqui um esboço do processo em seis etapas.

#1

Qualquer implementação de aprendizado de máquina começa com a identificação de um problema. Portanto, os projetos de aprendizado de máquina mais eficazes lidam com desafios ou oportunidades de negócios específicos e claramente definidos.

#2

Após o estágio de formulação do problema, as equipes de ciência de dados devem escolher seu algoritmo. No entanto, lembre-se que diferentes algoritmos de aprendizado de máquina são mais adequados para diferentes tarefas. Contudo, algoritmos de regressão linear simples funcionam bem em qualquer caso de uso em que o usuário busca prever uma variável desconhecida com base em outra variável conhecida. Ainda assim, algoritmos de aprendizagem profunda de ponta são melhores em coisas complicadas, como reconhecimento de imagem ou geração de texto. Existem dezenas de outros tipos de algoritmos que cobrem o espaço entre esses exemplos, então, escolher o caminho certo é essencial para o sucesso dos projetos de aprendizado de máquina.

#3

Depois que a equipe de ciência de dados identifica o problema e escolhe um algoritmo, a próxima etapa é coletar os dados. Contudo, a importância de coletar o tipo certo e suficiente de dados costuma ser subestimada, embora não devesse ser. Afinal, os dados são a força vital do aprendizado de máquina. Ele fornece aos algoritmos tudo o que eles sabem, o que, por sua vez, define do que eles são capazes. A coleta de dados envolve tarefas complicadas, como identificar armazenamentos de dados, escrever scripts para conectar bancos de dados a aplicativos de aprendizado de máquina, verificar dados, limpar e rotular dados e organizá-los em arquivos para o algoritmo trabalhar. Embora sejam trabalhos tediosos e complicados, sua importância não pode ser exagerada.

#4

Agora é hora de começar o show. Assim que a equipe de ciência de dados tiver todos os dados de que precisa, ela pode começar a construir o modelo. Entretanto, esta etapa no processo de aprendizado de máquina será substancialmente diferente. Afinal, dependerá se a equipe está usando um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado ou um algoritmo não supervisionado. Quando o treinamento é supervisionado, a equipe alimenta os dados do algoritmo e informa quais recursos examinar. Contudo, em uma abordagem de aprendizado não supervisionado, a equipe essencialmente libera o algoritmo dos dados e volta assim que o algoritmo produziu um modelo de como os dados se parecem. Aprenda como construir um modelo de rede neural nesta dica de especialista.

#5

O desenvolvimento de aplicativos é o próximo. Agora que o algoritmo desenvolveu um modelo da aparência dos dados, os cientistas e desenvolvedores de dados podem construir esse aprendizado em um aplicativo que lida com o desafio ou oportunidade de negócios identificados na primeira etapa do processo. Às vezes, isso é muito simples, como um painel de dados que atualiza as projeções de vendas com base nas mudanças nas condições econômicas. Pode ser um mecanismo de recomendação que aprendeu a adaptar suas sugestões com base no comportamento anterior do cliente. No entanto, também pode ser um componente de software médico de ponta que usa tecnologia de reconhecimento de imagem para detectar células cancerosas em imagens médicas. Durante o estágio de desenvolvimento, os engenheiros testarão o modelo em relação aos novos dados de entrada para garantir que ele forneça previsões precisas.

#6

Mesmo que o trabalho principal esteja concluído, ainda não é o momento de abandonar o seu modelo de machine learning. Afinal, a última etapa do processo de aprendizado de máquina é a validação do modelo. Os cientistas de dados devem verificar se seu aplicativo está fornecendo previsões precisas continuamente. Se for, provavelmente há poucos motivos para fazer alterações. No entanto, o desempenho do modelo normalmente se degrada com o tempo. Afinal, os fatos subjacentes que treinaram o modelo mudam com o passar do tempo. Sejam as condições econômicas ou as tendências do cliente. Portanto, quando isso acontece, o desempenho dos modelos piora. Este é o momento em que os cientistas de dados precisam treinar novamente seus modelos. Aqui, todo o processo essencialmente começa de novo.

Gestão e manutenção de ML

O gerenciamento e a manutenção de aplicativos de aprendizado de máquina na empresa é uma área que às vezes é negligenciada. Contudo, pode ser determinante no que faz ou quebra os casos de uso. Por isso este guia de aprendizado de máquina é tão importante.

A funcionalidade básica do aprendizado de máquina depende de modelos de tendências de aprendizado. É o caso do comportamento do cliente, desempenho de estoque e demanda de estoque. Então, o modelo deve projetá-los no futuro para informar as decisões. No entanto, as tendências subjacentes estão mudando constantemente, às vezes ligeiramente, às vezes substancialmente.
Portanto, cientistas de dados devem levar a deriva de conceito a sério. Afinal, caso contrário, as projeções do modelo acabarão perdendo a sua base.

A maneira de corrigir isso é nunca ver os modelos em produção como acabados. Ou seja, eles exigem um estado constante de verificação, reciclagem e retrabalho para garantir que continuem a apresentar resultados.

Verificação

Os cientistas de dados geralmente apresentam um segmento de dados novos que chegam e, em seguida, verificam as previsões do modelo para se certificar de que estão próximos dos novos dados que chegam.

Retreinamento

Se os resultados de um modelo começarem a divergir significativamente dos dados reais observados, é hora de retreinar o modelo. Então, os cientistas de dados precisarão fornecer um conjunto completamente novo de dados que reflita as condições atuais.

Reconstruindo

Às vezes, o conceito que um modelo de aprendizado de máquina deve prever mudará tanto que as suposições subjacentes que entraram no modelo não serão mais válidas. Nestes casos, pode ser hora de reconstruir completamente o modelo do zero.

MLOps

As operações de aprendizado de máquina, ou MLOps, são um conceito emergente que visa gerenciar ativamente esse ciclo de vida. Portanto, ao invés de uma abordagem ad hoc para verificação e retreinamento quando apropriado, as ferramentas MLOps colocam cada modelo em um cronograma para desenvolvimento, implantação, verificação e retreinamento. Ele busca, então, padronizar esses processos, uma prática que está se tornando mais importante à medida que as empresas tornam o aprendizado de máquina um componente central de suas operações.

Tendências futuras

Quando olhamos para o futuro do aprendizado de máquina, uma tendência abrangente predomina. A adoção empresarial continuará a aumentar, trazendo a tecnologia de ponta para o mainstream. Essa tendência já está bem encaminhada, por isso, contar com este guia de aprendizado de máquina pode ser bastante útil.

Tendências de adoção de IA

A adoção da IA ​​está crescendo rapidamente. Uma pesquisa de 2019 da empresa de analistas Gartner descobriu que 37% das empresas adotaram alguma forma de inteligência artificial. Isso é 10% a mais que o adotado em 2015. Portanto, em sua trajetória atual, o aprendizado de máquina está a caminho de se tornar uma tecnologia onipresente nos próximos anos. 

Como resultado das altas taxas de adoção de aprendizado de máquina na empresa, o mercado de ferramentas de aprendizado de máquina está crescendo rapidamente. A empresa de análise Research and Markets previu que o mercado de aprendizado de máquina crescerá para US $ 8,8 bilhões em 2022, em relação a US $ 1,4 bilhão em 2017.

As razões para isso são claras. As empresas mais bem-sucedidas de hoje, como Amazon, Google e Uber, colocam aplicativos de aprendizado de máquina no centro de seus modelos de negócios. Ou seja, ao invés de usar o aprendizado de máquina como uma tecnologia interessante, as empresas líderes do setor estão considerando essas tecnologias como essenciais para manter sua vantagem competitiva.

Aprendizado profundo

Além disso, os avanços no aprendizado profundo – um tipo de aprendizado de máquina baseado em redes neurais – desempenharam um grande papel em trazer a IA para o primeiro plano nas empresas. Afinal, as redes neurais são relativamente comuns em aplicativos corporativos hoje. Não obstante, essas técnicas avançadas de aprendizado profundo permitem que os modelos façam tudo, desde reconhecer objetos em imagens até criar texto em linguagem natural para descrições de produtos e outros aplicativos. 

Existem vários tipos diferentes de redes neurais projetadas para realizar trabalhos específicos. Contudo, também novas arquiteturas neurais com capacidade aprimorada estão sendo desenvolvidas o tempo todo. Um exemplo é a arquitetura de rede neural do transformador lançada pelo Google em 2017, que está revolucionando o campo do processamento de linguagem natural. 

Portanto, é inevitável automatizar o trabalho e o conhecimento. Até mesmo alguns campos criativos estão sendo infiltrados por aplicativos de IA orientados ao aprendizado de máquina. Isso está levantando questões sobre o futuro do trabalho. Afinal, em um mundo onde as máquinas são capazes de gerenciar relações com os clientes, detectar câncer em imagens médicas, conduzir análises jurídicas, conduzir contêineres de transporte por todo o país e produzir ativos criativos, qual é o papel dos trabalhadores humanos?

Os defensores da IA ​​dizem que a automação vai liberar as pessoas para realizar atividades mais criativas, eliminando tarefas rotineiras. Entretanto, outros temem que um impulso incessante para a automação deixe pouco espaço para trabalhadores humanos.

Fornecedores e plataformas

Não faltam opções de empresas que permitem implantar o aprendizado de máquina. Afinal, o mercado de aprendizado de máquina apresenta forte competição entre ferramentas de código aberto e software desenvolvido e suportado por fornecedores tradicionais. 

Então, independentemente de uma empresa escolher um software de aprendizado de máquina de um fornecedor ou uma ferramenta de código aberto, é comum que os aplicativos sejam hospedados em ambientes de computação em nuvem e entregues como um serviço. Existem mais fornecedores e plataformas do que um artigo poderia nomear, contudo, este guia de aprendizado de máquina oferece uma visão geral de alto nível das ofertas de alguns dos maiores participantes da área.

Ferramentas de fornecedores

Amazon Sagemaker é uma ferramenta baseada em nuvem. Ela permite aos usuários trabalhar em uma variedade de níveis de abstração. Os usuários podem executar algoritmos pré-treinados para cargas de trabalho simples ou codificar seus próprios para aplicativos mais expansivos.

O Google Cloud é uma coleção de serviços que variam de componentes de IA plug-and-play a ferramentas de desenvolvimento de ciência de dados.

O IBM Watson Machine Learning é fornecido por meio da nuvem da IBM. Ela permite que os cientistas de dados construam, treinem e implementem aplicativos de aprendizado de máquina.

O Microsoft Azure Machine Learning Studio é uma ferramenta de interface gráfica do usuário que oferece suporte à construção e implantação de modelos de aprendizado de máquina na nuvem da Microsoft.

SAS Enterprise Miner é uma oferta de aprendizado de máquina de uma empresa de análise mais tradicional. Portanto, se concentra na criação de aplicativos corporativos de aprendizado de máquina e na produção rápida deles.

Código aberto

Caffe é uma estrutura projetada especificamente para apoiar o desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo. Particularmente, redes neurais.

Scikit-learn é uma biblioteca de código aberto de módulos de código Python que permite aos usuários fazer cargas de trabalho de aprendizado de máquina tradicionais, como análise de regressão e clustering.

TensorFlow é uma plataforma de aprendizado de máquina desenvolvida e de código aberto pelo Google. Serve para desenvolver redes neurais.

Theano foi lançado originalmente em 2007 e é uma das bibliotecas de aprendizado de máquina mais antigas e confiáveis. Ele é otimizado para executar jobs em GPUs, o que pode resultar em um treinamento rápido de algoritmo de aprendizado de máquina.

Torch é uma biblioteca de aprendizado de máquina otimizada para treinar algoritmos em GPUs. Ele é construído principalmente para treinar redes neurais de aprendizado profundo.

Em geral, a maioria dos usuários de aprendizado de máquina corporativo considera as ferramentas de código aberto mais inovadoras e poderosas. No entanto, ainda há um caso forte para ferramentas proprietárias, já que os fornecedores oferecem treinamento e suporte que geralmente estão ausentes nas ofertas de código aberto. Ainda assim, muitas das ferramentas de fornecedores atuais suportam o uso de bibliotecas de código aberto, permitindo que os usuários tenham o melhor dos dois mundos. Ainda bem que você tem acesso a este guia de aprendizado de máquina para auxiliar a implementação dessa tecnologia na sua empresa, não é mesmo?

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