O aprendizado de máquina (ML) é um tipo de inteligência artificial (IA) que usa algoritmos para se tornar mais preciso ao longo do tempo, sem intervenção humana. Em vez de codificar ou definir o resultado, um modelo de aprendizado de máquina usa dados para aprender como tomar uma decisão e, em seguida, incorpora feedback para melhorar a precisão ao longo do tempo.
Quanto mais dados o algoritmo tiver para trabalhar e quanto mais rápido ele puder processar o feedback, mais precisos serão os resultados. Este artigo se concentra no que o aprendizado de máquina significa para as equipes de dados, as pessoas responsáveis por garantir que haja um fluxo contínuo de dados novos e confiáveis para uso pelos analistas e engenheiros de aprendizado de máquina.
Casos de uso de aprendizado de máquina
O uso de aprendizado de máquina e IA para aprender, prever e automatizar respostas transformou muitos setores.
- Empresas de saúde e ciências biológicas treinam carrinhos de emergência para entender quando alguém terá um ataque cardíaco antes que isso aconteça.
- Os serviços financeiros e as companhias de seguros permitem a aprovação rápida de pedidos de empréstimo e cartões de crédito, erradicam fraudes e protegem contra ataques cibernéticos.
- As empresas de jogos e entretenimento geram tabelas de classificação e interações em tempo real, sinalizam textos e interações questionáveis, além de manter as pessoas engajadas nas próximas atividades recomendadas.
- As empresas de logística e transporte utilizam aprendizado de máquina para otimizar rotas, prevenir fraudes e reduzir custos de combustível.
Sempre que uma decisão precisa ser tomada, o aprendizado de máquina ajuda os cientistas de dados por meio de algoritmos treinados para fazer classificações ou previsões, revelando insights importantes em projetos de mineração de dados. A promessa da aprendizagem automática é tornar as nossas vidas mais ricas, resolver grandes problemas como as alterações climáticas, a pobreza global e curar o cancro. Mas os resultados dependem dos insumos e da forma como o modelo funciona. Dados ruins e preconceitos podem ocorrer sem intenção ou compreensão.
Antes de abordarmos os desafios do aprendizado de máquina e como melhorar os dados, vamos examinar mais profundamente como funciona o aprendizado de máquina.
Como funciona o aprendizado de máquina?
Existem 3 tipos básicos de aprendizado de máquina e cada um usa dados de maneiras diferentes.
Aprendizagem Supervisionada
Um modelo é construído com base em pares de entrada-saída usando dados históricos com rótulos conhecidos. Depois que o modelo for treinado, ele poderá ser usado na produção em conjuntos de dados semelhantes. A aprendizagem supervisionada funciona bem em dados estruturados onde você pode controlar as entradas.
Os problemas de negócios comuns abordados pela aprendizagem supervisionada incluem:
- Um cliente comprará um determinado produto ou não?
- O tumor é maligno ou benigno?
- Um trecho de texto é insultuoso, ameaçador ou obsceno?
- Qual é o preço de venda previsto de uma casa?
Aprendizagem não supervisionada
Quando os rótulos dos dados anteriores não estão disponíveis ou são desconhecidos, o modelo é construído agrupando os dados com base nas relações entre as variáveis presentes nos dados. O aprendizado não supervisionado permite que o aprendizado de máquina seja aplicado a problemas com pouca ou nenhuma ideia de como deveriam ser os resultados. A aprendizagem não supervisionada pode ser usada em dados de sensores ou web logs, dados não estruturados ou contínuos vindos de dentro ou de fora da sua organização.
As perguntas que podem ser respondidas por modelos de aprendizagem não supervisionados incluem:
- Quais clientes fornecerão o maior valor vitalício?
- Qual é a probabilidade de esse cliente pagar um empréstimo se o aprovarmos?
- Quais caminhões da nossa frota devem ser trazidos para manutenção?
Redes neurais e aprendizagem profunda
Em vez de emparelhar ou agrupar, as redes neurais usam uma camada oculta entre entrada e saída para criar conexões e ponderá-las. À medida que a rede neural aprende, as conexões tornam-se mais refinadas e melhores na previsão de resultados.
O aprendizado profundo possui muitas camadas ocultas de redes neurais complexas e é usado para resolver problemas altamente complexos.
- Redes neurais comuns e aplicações de aprendizagem profunda incluem:
- Visão computacional, reconhecimento de imagem e detecção de objetos
- Reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural
- Sistemas de recomendação desde o próximo melhor produto até matchmaking
- Detecção de anomalias usada para segurança cibernética, diagnóstico médico e muito mais
As redes neurais dependem do processamento de dados para transformar informações não numéricas em números para que os algoritmos possam ser aplicados.
O que é MLOps?
MLOps combina operações com aprendizado de máquina. Ele automatiza e agiliza todo o ciclo de vida do ML, da produção ao desenvolvimento, da implantação ao retreinamento, abrangendo práticas de DevOps como Integração Contínua (CI) e Implantação Contínua (CD) para gerenciamento eficiente de modelos.
Além do CI/CD, acrescenta o princípio da formação contínua (CT) para permitir a monitorização sistemática do modelo e a reciclagem do modelo.
Portanto, o valor de ML, o valor de IA e o valor analítico são significativos se os dados nos quais eles operam forem válidos. O ruído nos dados perturba a aprendizagem e leva a resultados não confiáveis. Os métodos tradicionais de integração de dados investiram pesadamente na qualidade dos dados como forma de garantir que apenas os dados mais limpos chegassem aos modelos. Mas a escala e a complexidade das atuais arquiteturas de dados desconhecidas tornam esta abordagem arriscada. À medida que as empresas operacionalizam o ML, dependem cada vez mais da implementação de estruturas sólidas de integração de dados.
Não importa em que negócio você atuava há 10 anos, hoje você está no ramo de dados. Mas antes que seus cientistas de dados e especialistas em aprendizado de máquina possam mudar o mundo com seus modelos, eles precisam ter dados para treiná-los e dados para sustentá-los.
Eles devem ser proficientes em lidar com dados multimodais, dados estruturados e não estruturados em escala. Dependendo da origem e do destino dos dados, os pipelines de dados podem precisar dar suporte ao processamento em lote ou fluxo, ou à captura de dados alterados (CDC) em plataformas híbridas e multinuvem.
O que é DataOps?
DataOps é uma metodologia orientada a processos usada por equipes de dados para melhorar a qualidade dos dados, aumentar a eficiência da análise e reduzir o ciclo de tempo da análise de dados. DataOps utiliza práticas de DevOps e as integra aos fluxos de trabalho de gerenciamento de dados.
DataOps automatiza processos como visualização e relatórios, criando um pipeline com segurança de dados, qualidade de dados e estágios de engenharia de dados. Assim, DataOps melhora a disponibilidade, acessibilidade e integração dos dados.
Essa metodologia capacita pipelines de dados e modelos de aprendizado de máquina para ajudar as empresas a extrair valor de seus dados. DataOps é usado por arquitetos de dados, engenheiros de dados, analistas de dados e cientistas de dados.
Resumindo, DataOps ajuda as empresas a:
- Criar pipelines de dados automatizados
- Centralizar os dados e elimine silos de dados
- Democratizar os dados, disponibilizando-os a todas as partes interessadas
O papel dos DataOps no aprendizado de máquina
No aprendizado de máquina, o DataOps desempenha um papel fundamental na automatização e otimização de pipelines de dados. Isso garante que dados de alta qualidade estejam prontamente disponíveis para os modelos, melhorando sua precisão e desempenho.
Como funciona o DataOps?
Compreender o funcionamento do DataOps requer aprofundar-se no cerne de suas operações: o pipeline de dados.
O pipeline de DataOps
O pipeline DataOps envolve três etapas principais:
Ingestão de dados
Esta etapa envolve a coleta de dados de diversas fontes e sua inserção no sistema. É como pescar em um vasto oceano de informações – lançando a rede para capturar o máximo possível de dados relevantes.
Processamento de dados
Depois que os dados são ingeridos, eles devem ser limpos, transformados e estruturados. Isso é semelhante ao processo pelo qual um chef passa, pegando ingredientes crus e transformando-os em uma refeição deliciosa.
Distribuição de dados
Após o processamento, os dados são disponibilizados para diferentes usuários finais, incluindo cientistas de dados para modelos de aprendizado de máquina. É como servir a refeição aos clientes: cada um recebe o que precisa, adaptado ao seu gosto único.
Automação em DataOps (e aprendizado de máquina)
A automação de pipelines de aprendizado de máquina pode ser feita usando bibliotecas como Pipeline e GridSearchCV do Scikit-learn para ajuste de hiperparâmetros.
Vantagens de DataOps em aprendizado de máquina
Incorporar DataOps ao aprendizado de máquina pode trazer uma série de benefícios.
Melhor qualidade de dados. Afinal, DataOps garante que os dados sejam limpos e confiáveis, o que é crucial no treinamento de modelos precisos de aprendizado de máquina.
Tempo de obtenção de insights mais rápido por meio da automação. Afinal, o DataOps acelera a jornada dos dados até o insight, permitindo tomadas de decisão mais rápidas e informadas.
Ao promover a colaboração, o DataOps elimina silos e garante que todos trabalhem na mesma página, melhorando a eficiência operacional geral.
Desafios na implementação de DataOps
Apesar de seus benefícios, a implementação de DataOps apresenta desafios. Estes incluem a necessidade de mudança cultural, lacunas de competências e a complexidade da arquitetura de dados. No entanto, com uma abordagem estratégica, estes desafios podem ser superados.
Semelhanças e diferenças entre MLOps e DataOps
Tanto MLOps quanto DataOps envolvem:
Colaboração para fluxo de trabalho:
A filosofia operacional de DataOps e MLOps é alcançar harmonia e velocidade, incentivando diferentes departamentos a trabalharem juntos.
Automação:
Ambos trabalham para automatizar todos os processos em seus pipelines. O DataOps automatiza todo o processo, desde a preparação dos dados até a geração de relatórios, e o MLOps automatiza todo o processo, desde a criação do modelo até a implantação e monitoramento.
Padronização:
Enquanto o DataOps padroniza os pipelines de dados para todas as partes interessadas, o MLOps padroniza os fluxos de trabalho de ML e cria uma linguagem comum para todas as partes interessadas.
As principais diferenças entre MLOps e DataOps
Eles lidam com um conjunto diferente de questões e objetivos no ciclo de vida do aprendizado de máquina e exigem diferentes tipos de conhecimentos e ferramentas.
Você pode ter DataOps sem MLOps porque pode extrair e transformar dados sem aprendizado de máquina. O contrário dificilmente é verdade.
DataOps é aplicável em todo o ciclo de vida dos aplicativos de dados. MLOps visa principalmente simplificar o gerenciamento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina.
O objetivo do DataOps é agilizar os ciclos de gerenciamento de dados, atingir um tempo de lançamento no mercado mais rápido e produzir resultados de alta qualidade. O objetivo do MLOps é facilitar a implantação de modelos de ML em ambientes de produção.
