Machine Learning é uma área da inteligência artificial que permite que sistemas aprendam com dados e façam previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para isso. Ele pode ser aplicado a diversos problemas e domínios, como reconhecimento de imagens, detecção de fraudes, recomendação de produtos, diagnóstico médico, entre outros.
No departamento de TI, o Machine Learning pode ser usado para otimizar processos, melhorar a qualidade dos serviços, aumentar a segurança, reduzir custos e gerar valor para os clientes e stakeholders.
No entanto, aplicá-lo nessa área da empresa não é uma tarefa trivial. Requer planejamento, preparação, execução e manutenção de diversas etapas e atividades que envolvem desde a coleta e o tratamento dos dados até a implantação e o monitoramento dos modelos.
Mas calma, vamos te explicar cada um desses passos neste artigo. Confira!
Defina qual é o problema a ser resolvido
Antes de começar a aplicar o Machine Learning, é fundamental ter clareza sobre o problema a resolver. Identifique os desafios específicos enfrentados pelo departamento de TI e defina o objetivo que deseja alcançar com a aplicação de Machine Learning.
Em seguida, é importante avaliar os conjuntos de dados disponíveis. Reúna os dados relevantes para o problema que você está tentando resolver. Por exemplo, se você deseja prever falhas em servidores, você pode coletar dados sobre o desempenho dos servidores, registros de erros, métricas de utilização etc. Certifique-se de que os dados sejam representativos e suficientes para treinar um modelo de Machine Learning.
Além disso, determine o tipo de Machine Learning que melhor se adequa ao seu problema. Existem diferentes tipos, como veremos a seguir.
Os métodos e abordagens de machine Learning
Existem diferentes métodos e abordagens de machine learning, que podem ser classificados de acordo com o tipo de aprendizado, o tipo de problema e o tipo de resultado que se deseja obter. Alguns dos principais são:
Aprendizado supervisionado
Os algoritmos são treinados com dados rotulados, ou seja, que já possuem a resposta desejada, para aprender a generalizar a partir dos exemplos e fazer previsões para novos dados.
Aprendizado não supervisionado
os algoritmos são treinados com dados não rotulados (ou seja, que não possuem a resposta desejada) para encontrar padrões, estruturas ou agrupamentos nos dados sem uma orientação prévia.
Aprendizado por reforço
Os algoritmos são treinados por meio de tentativa e erro, recebendo recompensas ou punições pelas ações tomadas, para aprender a melhor política para maximizar a recompensa em um ambiente dinâmico e incerto.
Aprendizado semi-supervisionado
Os algoritmos são treinados com uma combinação de dados rotulados e não rotulados. O objetivo é aproveitar a grande quantidade de dados não rotulados disponíveis para melhorar o desempenho dos modelos supervisionados.
Aprendizado ativo
Os algoritmos são treinados com a participação ativa do usuário, que seleciona ou rotula os dados mais relevantes ou informativos para o aprendizado. O objetivo é reduzir o custo e o tempo de rotulação dos dados e melhorar a qualidade dos modelos.
Aprendizado profundo
Os algoritmos são treinados com redes neurais artificiais que possuem várias camadas ocultas entre a entrada e a saída para aprender representações complexas e abstratas dos dados, capazes de resolver problemas difíceis como reconhecimento de voz e imagem.
A partir desses tipos de aprendizado, temos os métodos e abordagens:
Regressão
Método supervisionado para prever valores numéricos contínuos, como o preço de um produto, a altura de uma pessoa, o salário de um funcionário etc.
Classificação
Método supervisionado para prever valores categóricos discretos, como o gênero de uma pessoa, o tipo de uma flor, a aprovação ou reprovação de um aluno etc.
Agrupamento
método não supervisionado que visa encontrar padrões ou estruturas nos dados sem ter uma resposta pré-definida.
Redes neurais
modelos computacionais inspirados no funcionamento do cérebro humano, que consistem em unidades básicas chamadas neurônios artificiais, conectados por pesos sinápticos.
Árvores de decisão
Modelos gráficos que representam as possíveis soluções para um problema ou as possíveis consequências de uma ação. As árvores de decisão são compostas por nós (que representam perguntas ou condições) e ramos (que representam respostas ou ações).
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Tipos de dados que o Machine Learing irá precisar
O tipo de dados que o Machine Learning irá precisar vai depender do tipo de problema que se quer resolver e do tipo de Machine Learning que se quer usar, isso está conectado a perguntas de negócios da empresa. Por exemplo:
- se o problema é de classificação (como identificar se uma imagem é de um gato ou de um cachorro), os dados precisam ser rotulados, ou seja, ter uma classe definida para cada exemplo;
- se o problema é de agrupamento (como segmentar os clientes em diferentes perfis), os dados não precisam ser rotulados, mas precisam ter características que permitam diferenciá-los;
- se o problema é de previsão (como estimar o preço de uma casa), os dados precisam ser numéricos e ter uma relação entre as variáveis.
Vamos explorar mais alguns exemplos de tipos de dados comuns usados em projetos de machine learning:
Dados numéricos
são valores quantitativos que podem ser medidos ou contados. Esses dados são frequentemente usados em tarefas de regressão ou previsão. Exemplos de dados numéricos incluem:
- métricas de desempenho de um servidor, como taxa de transferência, latência, utilização de CPU;
- dados financeiros, como receitas, despesas, margens de lucro;
- métricas de marketing, como número de cliques, taxa de conversão, custo por aquisição.
Dados categóricos
Eles representam características discretas ou classes. Esses dados são comumente usados em tarefas de classificação. Exemplos de dados categóricos incluem:
- categorias de produtos, como eletrônicos, roupas, alimentos;
- tipos de clientes, como novo cliente, cliente fiel, cliente inativo;
- classificações de sentimentos, como positivo, negativo, neutro.
Dados de texto
São compostos por sequências de caracteres e são amplamente usados em tarefas de processamento de linguagem natural (NLP) e análise de texto. Exemplos de dados de texto incluem:
- descrições de produtos (em tweets, posts em redes sociais ou comentários);
- documentos, artigos, e-mails;
- dados de imagem (fotografias, gráficos ou imagens em formato digital)
Independentemente do tipo de dados, é essencial que eles tenham qualidade e estejam limpos, pois isso afeta diretamente o desempenho dos modelos de Machine Learning. Dados de baixa qualidade ou sujos podem conter erros, ruídos, inconsistências, duplicidades, valores ausentes ou anômalos, que podem comprometer a análise e a interpretação dos resultados.
Passo a passo de como usar o Machine Learning
Agora que você já teve uma boa introdução sobre a relevância do Machine Learning na área de TI chegou a hora de colocar esse conhecimento em prática. A seguir separamos o passo a passo de como fazer isso. Confira!
1.Prepare os dados
Essa etapa envolve diversas técnicas para garantir que os dados estejam prontos e adequados para alimentar o modelo. Aqui estão algumas das principais etapas envolvidas na preparação dos dados:
Normalização de dados
A normalização de dados é um processo em que os valores dos dados são ajustados para uma escala comum. Isso é importante quando os dados estão em diferentes escalas ou unidades de medida. A normalização permite que os recursos tenham impacto equilibrado durante o treinamento do modelo. Existem várias técnicas de normalização, sendo a normalização min-max e a padronização (z-score) as mais comumente usadas.
Remoção de outliers
Outliers são valores extremos ou atípicos que podem distorcer a análise do modelo. A remoção de outliers é uma etapa importante para garantir que o modelo seja treinado com dados representativos e não seja influenciado por valores discrepantes que podem ser erros ou anomalias. Existem várias técnicas para detectar e remover outliers, como a análise estatística dos dados, o uso de diagramas de caixa (boxplots) e o uso de algoritmos específicos, como o método dos vizinhos mais próximos (K-Nearest Neighbors) para identificação de amostras aberrantes.
Seleção de recursos relevantes
A seleção de recursos relevantes é o processo de identificar os atributos mais relevantes ou significativos que têm maior impacto na variável de saída que você está tentando prever. Nem todos os recursos coletados podem ser úteis para o modelo, e a seleção de recursos ajuda a reduzir a complexidade do modelo e melhorar sua precisão, removendo atributos desnecessários ou irrelevantes. Existem várias técnicas para seleção de recursos, como a análise de correlação, testes estatísticos, algoritmos de seleção de recursos baseados em aprendizado de máquina, entre outros.
2.Treine o algortimo
Essa etapa envolve o treinamento do modelo para aprender com os dados e fazer previsões ou tomar decisões. Aqui estão os principais passos envolvidos no treinamento do algoritmo de Machine Learning:
Divisão dos dados
Antes de iniciar o treinamento, é comum dividir o conjunto de dados em dois: conjunto de treinamento e conjunto de teste. O conjunto de treinamento é usado para treinar o modelo, enquanto o conjunto de teste é usado para avaliar o desempenho do modelo em dados não vistos anteriormente.
Escolha do algoritmo
Com base no tipo de problema e nos dados disponíveis, é necessário escolher o algoritmo de Machine Learning mais adequado para o treinamento. Existem vários tipos de algoritmos, como regressão linear, árvores de decisão, redes neurais, máquinas de vetor de suporte (SVM), entre outros. A escolha do algoritmo depende das características dos dados, do objetivo do problema e da capacidade de generalização do algoritmo para lidar com novos dados.
Treinamento do modelo
Durante o treinamento, o algoritmo é alimentado com o conjunto de treinamento para aprender os padrões e relacionamentos presentes nos dados. O objetivo é ajustar os parâmetros do modelo para minimizar a diferença entre as previsões do modelo e os valores reais do conjunto de treinamento. O processo de treinamento geralmente envolve a otimização de uma função de perda ou custo, que quantifica a diferença entre as previsões do modelo e os valores reais.
Avaliação do desempenho
Após o treinamento, é necessário avaliar o desempenho do modelo usando o conjunto de teste. Isso envolve alimentar os dados de teste para o modelo e comparar as previsões do modelo com os valores reais do conjunto de teste. Métricas de avaliação comuns incluem a acurácia, precisão, recall, F1-score, erro médio absoluto (MAE), erro médio quadrático (MSE) e muitas outras, dependendo do tipo de problema e do objetivo de avaliação.
3.Avalie o Modelo
Essa etapa é crucial para avaliar a eficácia e o desempenho do modelo de machine learning em dados não vistos anteriormente. Aqui estão os principais conceitos envolvidos:
Testes de validação cruzada
A validação cruzada é uma técnica utilizada para avaliar a capacidade de generalização do modelo em dados não vistos. Em vez de usar apenas um conjunto de teste, a validação cruzada divide o conjunto de dados em várias partições ou dobras. Cada dobra é usada como conjunto de teste uma vez, enquanto as demais dobras são usadas como conjunto de treinamento. Isso permite que o modelo seja testado em diferentes subconjuntos de dados e fornece uma avaliação mais robusta do seu desempenho.
· Métricas de desempenho
As métricas de desempenho são medidas quantitativas usadas para avaliar o quão bem o modelo está realizando suas previsões ou classificações. A escolha das métricas depende do tipo de problema e dos objetivos específicos. Aqui estão alguns exemplos comuns de métricas de desempenho:
- a. acurácia: é a proporção de previsões corretas em relação ao total de previsões, geralmente é usada em problemas de classificação binária ou multiclasse quando as classes estão equilibradas;
- b. precisão: é a proporção de verdadeiros positivos (amostras corretamente classificadas como positivas) em relação ao total de amostras classificadas como positivas. É importante quando o foco está em minimizar os falsos positivos;
- c. recall (taxa de verdadeiros positivos): é a proporção de verdadeiros positivos em relação ao total de amostras verdadeiramente positivas. É uma métrica importante quando o foco está em minimizar os falsos negativos.
- d. F1-score: combina precisão e recall em uma única medida, levando em consideração o equilíbrio entre ambas. É útil quando as classes estão desequilibradas.
Essas são apenas algumas das métricas de desempenho mais comuns, mas existem várias outras, como área sob a curva ROC (AUC-ROC), matriz de confusão, entre outras, que podem ser relevantes dependendo do problema e das características dos dados.
Ao avaliar o modelo com testes de validação cruzada e métricas de desempenho, é possível ter uma compreensão mais robusta do quão bem o modelo está se saindo em dados não vistos anteriormente e tomar decisões informadas sobre sua eficácia e ajustes necessários.
4.Implante o modelo
Implantar o modelo é a etapa final do processo de Machine Learning. Isso significa disponibilizar o modelo para uso em um ambiente de produção, onde ele pode receber dados novos e fazer previsões em tempo real ou em lote. Aqui estão os principais passos envolvidos:
Integração do modelo
Uma vez que o modelo de Machine Learning tenha sido treinado e avaliado, ele precisa ser integrado em um aplicativo, sistema ou fluxo de trabalho existente. Isso pode exigir a colaboração entre a equipe de desenvolvimento de software e a equipe de data science.
A integração pode envolver a escrita de código para incorporar o modelo em um aplicativo ou serviço, definindo interfaces e APIs para receber dados de entrada e fornecer previsões ou resultados do modelo.
Configuração da infraestrutura de hospedagem
Para implantar o modelo, é necessário configurar uma infraestrutura de hospedagem adequada. Isso pode envolver a seleção de uma plataforma de nuvem ou um ambiente de computação distribuída, dependendo das necessidades e recursos disponíveis.
A infraestrutura de hospedagem deve fornecer os recursos necessários para executar o modelo, como capacidade de processamento, memória e armazenamento.
Testes e validação
Antes de colocar o modelo em produção, é essencial realizar testes e validação adicionais para garantir que ele funcione corretamente no ambiente de implantação. Isso pode incluir testes de unidade, testes de integração e testes de desempenho para verificar se o modelo responde adequadamente e atende aos requisitos de negócio. Os testes devem abranger diferentes cenários e casos de uso para garantir a robustez e a confiabilidade do modelo.
Monitoramento e manutenção contínua
Após a implantação do modelo, é essencial estabelecer um processo de monitoramento e manutenção contínua. Isso envolve acompanhar o desempenho do modelo em produção, analisar métricas de desempenho, identificar possíveis problemas e realizar ajustes ou atualizações conforme necessário. O monitoramento contínuo permite identificar mudanças nos dados de entrada, detecção de drift (mudança) de conceito, necessidade de revalidação do modelo ou até mesmo de re-treinamento.
5.Monitore e mantenha o modelo
Monitorar e manter o modelo contribuem para garantir o sucesso do seu projeto de Machine Learning. Isso significa verificar continuamente se o seu modelo está funcionando corretamente e fornecendo resultados precisos e confiáveis. Aqui estão os principais aspectos envolvidos:
Monitoramento do desempenho
O monitoramento pode envolver o acompanhamento das métricas de desempenho, como acurácia, precisão, recall, entre outras, para avaliar a qualidade das previsões do modelo.
Manutenção de dados atualizado
Para manter a relevância do modelo, é necessário atualizar periodicamente os dados de treinamento com novos exemplos. À medida que mais dados se tornam disponíveis, eles devem ser incorporados ao conjunto de treinamento para melhorar a capacidade do modelo de se adaptar a mudanças e capturar novos padrões.
Reavaliação e reajuste
Periodicamente, é necessário reavaliar o desempenho do modelo e realizar ajustes conforme necessário. Isso pode envolver a análise das métricas de desempenho, identificação de possíveis problemas ou lacunas e a aplicação de técnicas de ajuste de modelo, como re-treinamento ou ajuste de hiperparâmetros.
Gerenciamento de versões
Ao longo do tempo, podem surgir várias versões do modelo à medida que são feitas atualizações e melhorias. É essencial ter um sistema de gerenciamento de versões que permita rastrear as diferentes versões do modelo, suas configurações, parâmetros e resultados.
A aplicação do Machine Learning no departamento de TI representa um salto significativo na forma como as organizações gerenciam suas operações e aproveitam os dados disponíveis. Ao seguir as etapas desde a definição do problema até a implantação e manutenção contínua do modelo, as empresas podem obter resultados tangíveis, como otimização de recursos, redução de tempo de inatividade e tomada de decisões mais informadas.
No entanto, é importante lembrar que o sucesso de um projeto de Machine Learning depende de fatores como a qualidade e a limpeza dos dados, a escolha adequada dos algoritmos e a validação rigorosa do modelo. Além disso, a colaboração entre as equipes de TI e de Data Science é fundamental para garantir uma implementação eficaz e uma manutenção contínua do modelo.
À medida que as organizações continuam a explorar o potencial do Machine Learning, é essencial estar atualizado com as melhores práticas e tendências emergentes nesta área em constante evolução. Ao fazê-lo, elas estarão preparadas para enfrentar os desafios e colher os benefícios da aplicação do machine learning no departamento de TI.
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