Quando falamos de Inteligência Artificial (IA), é muito importante pensar em outro elemento fundamental: o aprendizado de máquina – o famoso Machine Learning (ML).
E por que isso é importante? Na realidade, máquinas que funcionam com base em IA dependem do Machine Learning para melhorarem com a experiência.
Antes de mais nada, quando falamos de Machine Learning, estamos nos referindo a forma científica de analisar dados, estando relacionada à ciência de dados e mineração de dados.
É essa capacidade de aprendizado que permite com que seja possível fazer buscas na Internet em segundos, identificar padrões em grandes quantidades de dados, etc.
O Machine Learning é um subconjunto inserido em IA, e de forma resumida, podemos dizer que ele trata de computadores aprendendo a partir de dados, enquanto que a IA seriam aqueles sistemas que demonstram inteligência humana (ou quase isso).
Então, podemos dizer que um projeto de machine learning é vital para o sucesso da IA. Neste artigo, você vai descobrir as oito etapas que compõem um projeto desse tipo!
Como funciona um projeto de Machine Learning?
Um projeto de Machine Learning é desafiador. Por outro lado, existem alguns caminhos bem definidos que podemos seguir.
Para nos ajudar nessa aventura, nada melhor do que o livro Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com SciKit-Learn & Tensorflow, de Aurelien Géron.
Na obra, Géron definiu um modelo com 8 etapas principais para um projeto de Machine Learning.
Elas podem ser adaptadas de acordo com a necessidade, mas geralmente são:
- Defina o problema e o contexto;
- Obtenha os dados;
- Explore os dados para obter insights;
- Prepare os dados para expor melhor os padrões de dados subjacentes aos algoritmos de machine learning;
- Explore muitos modelos diferentes e selecione os melhores;
- Refine seus modelos e combine-os em uma ótima solução;
- Apresente sua solução;
- Lance, monitore e mantenha seu sistema de Machine Learning.
Vamos ver com calma cada uma dessas etapas?
Defina o problema e o contexto
Nessa etapa, é muito importante entender como a solução que está sendo elaborada será usada. É onde cenários comparáveis e soluções alternativas para um problema atual são questões levantadas.
Outro ponto é que nessa etapa nós verificamos o quanto precisamos de conhecimento humano. Por fim, aqui nós determinamos o tipo de aprendizado de máquina (supervisionado, não supervisionado, etc.) e adotamos as métricas apropriadas.
Obtenha os dados
Determine quantos e quais dados são necessários, onde obtê-los, verificar as aplicações legais em relação a eles. E claro, obtenha esses dados!
Depois disso, lembre-se de que eles sejam anonimizados, verifique o tipo, converta-os para um formato adequado e comece a pensar no treinamento, validação e conjunto de testes.
Explore os dados para obter insights
Nesse momento, o objetivo é obter insights antes da modelagem. Lembra da primeira etapa, em que discutimos várias hipóteses sobre a solução? Pois é! Ao explorar os dados, você pode investigar mais profundamente nesse sentido.
Então, estudamos os recursos e suas características, assim como a sua visualização geral. Dica: documente as descobertas de sua exploração para uso posterior.
Prepare os dados para expor melhor os padrões de dados subjacentes aos algoritmos de Machine Learning
A preparação dos dados para expor os padrões é onde você precisa limpar e transformar os dados brutos em algo que seja útil para os algoritmos.
Essa é uma fase em que se gasta tempo demais, mas que se bem feita, pode poupar algum tempo futuro para possíveis ajustes.
Nesse caso, você precisa de um entendimento completo da estrutura e do formato dos dados para tomar as decisões corretas.
Explore muitos modelos diferentes e selecione os melhores
Você deve modelar os dados e reduzir o conjunto inicial de modelos ao que parece ser o grupo mais promissor.
Essas tentativas envolvem o uso de amostras do conjunto de dados completo para facilitar os tempos de treinamento para modelos preliminares e modelos que devem abranger um amplo espectro de categorias.
Além disso, os tipos de erros cometidos para cada modelo devem ser investigados, assim como as características mais significativas para cada algoritmo usado.
Refine os seus modelos e combine-os em uma ótima solução
Agora, está na hora de descobrir a comunicação certa dos valores de hiperparâmetros, algo que também pode levar um bom tempo.
Geralmente, existem diferentes valores de hiperparâmetros escolhidos, e nesse caso, você deve avaliar o seu sistema no conjunto de teste e analisar os melhores modelos, e dessa forma, verificar seus possíveis erros.
Apresente sua solução
Uma etapa menos técnica, apesar de importante para garantir a documentação adequada dos aspectos técnicos do sistema.
Em suma, você precisa lidar com as partes interessadas e se elas compreendem o quadro geral.
Além disso, outras perguntas devem ser feitas. A principal delas: a solução atinge o objetivo?
Portanto, estamos falando de uma etapa em que o seu sistema deve transparecer confiança.
Lance, monitore e mantenha o seu sistema de Machine Learning
Prepare o sistema de Machine Learning para produção. Assim como um software, ela passará por diversos testes e monitoramento quando estiver funcionando.
Aliás, vale dizer que um “retreinamento” de modelos com dados novos ou atualizados faz parte do processo e precisa ser considerado, mesmo que isso já tenha sido pensado em uma etapa anterior.
Leve em conta essas etapas no seu projeto de Machine Learning
Assim como todo modelo na teoria, é claro que a prática também depende de vários fatores e pode fazer com que existam variações. Por outro lado, ele é um ótimo “mapa”, especialmente para quem está iniciando no Machine Learning agora.
Enfim, se você ficou com alguma dúvida, deixe nos comentários!
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