AutoML: Entenda o que é e quais as suas vantagens

22 de julho de 2022

Automated Machine Learning, ou AutoML, é uma abordagem que torna Machine Learning acessível até mesmo para quem não tem familiaridade com o método, por se tratar de uma experiência totalmente automatizada.


Sendo assim, através da metodologia AutoML, a tecnologia é capaz de preparar e filtrar dados, criar e escolher ferramentas de forma autônoma, otimizar parâmetros e analisar resultados.


As funcionalidades não param por aí. A implementação do método AutoML também ajuda na visualização de informações relevantes para o negócio, na geração de insights e na aplicação de modelos.


Diante das vantagens que as práticas de AutoML podem trazer às empresas, preparamos esse artigo para explicar como o conceito de Automated Machine Learning funciona na prática, como ele pode beneficiar o seu negócio e quais são as formas de aplicação.

Boa leitura!


O QUE É AUTOML?


O Machine Learning Automatizado, amplamente conhecido como AutoML, é um processo aplicado quando se deseja automatizar tarefas relacionadas ao modelo de Machine Learning.


É válido pontuar que a técnica de Machine Learning se faz cada vez mais necessária para que empresas consigam aumentar a produtividade e escalabilidade interna. 


Contudo, há alguns pontos de atenção na aplicação de Machine Learning:


  • Os processos de Machine Learning são altamente complexos.
  • Implementar Machine Learning tem um alto custo humano.
  • Há ainda muitos custos computacionais, tornando o processo demorado.
  • A implementação superficial de modelos de Machine Learning traz riscos operacionais, uma vez que os insights são desconectados com a realidade ou são parciais.

O objetivo principal da técnica de AutoML é aliviar, ou mesmo solucionar, esses pontos de atenção:

  • O modelo AutoML é aplicado para automatizar o processo de Machine Learning.
  • Quando ocorre a implementação de modelos AutoML, há menos intervenção humana em processos computacionais, consequentemente, há mais acurácia.
  • AutoML melhora a performance de computadores, agilizando a execução de tarefas.
  • A aplicação de AutoML é total. Sendo assim, os insights e processos originados por eles são confiáveis, pois refletem a realidade do negócio como ela é.


Desse modo, AutoML não é apenas sobre a automação de modelos de Machine Learning, mas sobre aumentar a performance desses modelos, bem como facilitar o trabalho dos profissionais responsáveis por eles, como Cientistas e Analistas de Dados.


Agora que você já sabe o que é AutoML, precisamos entender como essa técnica de automação de Machine Learning funciona na prática.


COMO OS MODELOS DE AUTOML FUNCIONAM?


Modelos de AutoML são capazes de executar tarefas extremamente complexas de forma automatizada. Todavia, entender como eles funcionam na prática não é difícil.

Vamos entender o passo a passo:


  • Avaliação de dados e pré-processamento: nessa etapa, as informações são preparadas, filtradas e transformadas, de modo a criar uma base de dados que pode ser utilizada de forma efetiva.
  • Elaboração da Arquitetura de Dados: depois do pré-processamento de dados, as informações são organizadas em linhas e colunas, ou qualquer outro modelo de organização. Assim, esses dados podem refletir uma situação no presente ou mesmo fazer previsões sobre o futuro. Além disso, a organização permite um alinhamento maior com os algoritmos de Machine Learning.
  • Seleção das ferramentas: após a etapa em que os dados são organizados, o modelo de AutoML escolhe apenas as ferramentas que são úteis para a execução de tarefas computacionais específicas.
  • Seleção de algoritmos: vários modelos são criados através de AutoML. Todos eles são revisados para que apenas um seja selecionado, ou seja, aquele que apresenta a melhor performance em relação ao objetivo que se deseja alcançar.
  • Ajustes ou otimização de hiperparâmetros: um conjunto de hiperparâmetros é escolhido para treinar os algoritmos em aprendizagem. Esses ajustes irão gradualmente otimizar todos os processos de automação de Machine Learning, fazendo com que eles se configurem e se aprimorem em processos futuros.


QUAIS AS VANTAGENS DA APLICAÇÃO DO AUTOML?


A aplicação do modelo AutoML pode trazer uma série de vantagens competitivas ao seu negócio. Vamos conhecer algumas delas:


PERSONALIZAÇÃO DO ATENDIMENTO


Ninguém gosta de ter a sensação de estar sendo atendido por um robô. Respostas prontas, fora do contexto e homogêneas fazem o atendimento ao cliente perder a qualidade.


Por isso, empresas que se preocupam em atingir o cliente em um nível pessoal, por meio da personalização e humanização no atendimento, largam na frente em mercados extremamente competitivos, como o varejo e o financeiro.


Com AutoML, dados sobre os comportamentos dos usuários e suas preferências são coletados de forma correta, os quais podem ser usados na personalização do atendimento, resultando em envolvimento do consumidor com as iniciativas da empresa.


Assim, as empresas sabem exatamente quais conteúdos e produtos devem produzir para chamar a atenção de seu público-alvo. Mais engajamento traz aumento nas vendas.


LIMPEZA NA LISTA DE CLIENTES


Erros de digitação, contatos duplicados, informações desatualizadas ou dados inconsistentes prejudicam a atuação da empresa no mercado.


Afinal, os contatos e dados dos clientes é o que determina para onde as campanhas de e-mail marketing serão disparadas, bem como os dados dos consumidores é o que define o foco de estratégias de divulgação.


Um banco de dados consistente é primordial. Identificar essas informações desatualizadas, inconsistentes ou duplicadas é fácil quando há um modelo de AutoML para procurá-las e corrigi-las.

É a maneira mais eficiente de implementar práticas de Data Mining nas operações de sua empresa.


AUMENTO NA TAXA DE RETENÇÃO DE CLIENTES


Atrair novos leads é indispensável para manter um fluxo de caixa saudável.Tão importante quando essa atração inicial é manter os clientes que você já tem interessados em sua marca.


Um modelo de AutoML pode identificar padrões que estão levando consumidores à insatisfação e que logo podem migrar da sua plataforma em direção aos seus competidores.


Quando você tem uma informação importante como essa, há a possibilidade de reverter o cenário, com campanhas inteligentes de retenção.


Retenção significa mais valor à sua marca e crescimento das margens de lucro.


DETECÇÃO DE FRAUDES COM AUTOML


Se cair em uma fraude é incômodo para a sua empresa, imagine o que isso traz ao cliente. Prezar pela segurança e confiabilidade das suas operações internas é fundamental aos negócios e um sinal de respeito aos seus consumidores ativos e inativos.


Se os criminosos virtuais estão usando ferramentas cada vez mais sofisticadas, sua empresa deveria fazer o mesmo.


Modelos de AutoML podem usar dados referentes a crimes passados para prevenir as próximas tentativas, além de integrar sistemas de segurança e fortalecê-los. Ao menor sinal de fraudes, a automação irá intervir em tempo ágil para evitar crimes virtuais.


OUTRAS VANTAGENS DA APLICAÇÃO DE MODELOS DE AUTOML


As vantagens de modelos de AutoML ainda englobam:


  • A democratização da tecnologia de Machine Learning, já que pessoas sem amplo conhecimento técnico podem usar esses modelos.
  • A automação de processos repetitivos e demorados, o que faz o seu time de dados ser mais produtivo, veloz e certeiro.
  • Permitem a interpretabilidade, explicabilidade e aplicabilidade em modelos de Machine Learning e Inteligência Artificial.
  • Melhor aproveitamento dos insights obtidos pelas Ferramentas de Analytics e aumento na qualidade dos dados e estratégias de BI.
  • Implementação rápida dos modelos de Machine Learning e obtenção dos resultados no curto e médio prazos.


POR QUE A METODOLOGIA AUTOML É IDEAL PARA OTIMIZAR PRÁTICAS DE MLOPS?


A Inteligência Artificial está melhorando a atuação de empresas, independente do setor ou indústria. Os dados, quando coletados, armazenados e processados da forma adequada, podem resultar no crescimento e ampliação de qualquer modelo de negócio.


A abordagem de Machine Learning é uma das formas mais sofisticadas da Inteligência Artificial, mas, como analisamos neste artigo, o método apresenta limitações.


O modelo AutoML surge justamente para resolver essas limitações, bem como melhorar a atuação dos profissionais que atuam na área de Ciência de Dados, os tornando mais ágeis, precisos e produtivos.

Por isso, ao automatizar operações de Inteligência Artificial, você estará adotando as melhores práticas e ferramentas para executar Machine Learning Operations (MLOps) de forma bem-sucedida.


Quando a automação de Machine Learning é aplicada em projetos já em estágios iniciais (como modelagem, treinamento e elaboração de scripts para Python ou outra linguagem de programação), é possível afirmar que as iniciativas irão fluir rapidamente durante o desenvolvimento e aplicação de tais modelos. 


Acredita-se que dados são o novo petróleo. Podemos aceitar essa afirmação como verdade. Contudo, assim como o petróleo, dados sem a utilização correta têm pouco ou nenhum valor. 


Modelos de AutoML podem utilizar dados brutos para gerar insights valiosos, de modo que sua empresa possa melhorar a atuação no mercado, se destacando entre os competidores.


Resta saber se a sua empresa é guiada por dados. Clique no link e responda o nosso quiz interativo rapidamente para descobrir.


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Databricks Unity Catalog Metrics: Entenda Como Essa Solução Possibilita Definições Consistentes de Métricas Empresariais

Por Equipe de especialistas Five Acts • 16 de agosto de 2024
Introdução Em um mundo onde as decisões orientadas por dados são importantes para o sucesso do negócio, a consistência e a governança das métricas empresariais se tornam essenciais. Porém, com o crescente volume de informações que são gerados a todo momento, realizar um bom gerenciamento de dados tornou-se bastante desafiador. Deste modo, o Unity Catalog Metrics, da Databricks, surge como uma solução robusta que permite às equipes de dados definirem e utilizarem métricas empresariais de forma consistente em toda a organização, podendo ter uma visualização clara e de ponta a ponta de todos os seus dados. Assim, este artigo busca esclarecer como o Unity Catalog Metrics possibilita essas definições consistentes, promovendo decisões de negócios mais informadas e eficazes. O que é o Unity Catalog Metrics? O Unity Catalog Metrics é uma funcionalidade dentro do Unity Catalog da Databricks, projetada para fornecer um sistema de governança de dados que unifica a forma como as métricas empresariais são definidas, gerenciadas e acessadas. Ele permite que as empresas estabeleçam uma única fonte de verdade para suas métricas, garantindo que todos os usuários e aplicações utilizem as mesmas definições e cálculos para tomar decisões de negócios. Principais Funcionalidades 1. Definições Consistentes de Métricas : O Unity Catalog Metrics assegura que todas as métricas empresariais sejam definidas de maneira uniforme. Isso é alcançado por meio da centralização das definições de métricas em um catálogo governado, onde as regras de cálculo e os critérios de medição são claramente especificados e padronizados. 2. Governança de Dados : Com controles de acesso baseados em funções (RBAC) e trilhas de auditoria detalhadas, o Unity Catalog Metrics proporciona um ambiente seguro e auditável para a definição e uso de métricas. Isso ajuda a evitar discrepâncias e promove a conformidade com regulamentações e políticas internas. 3. Integração com Ferramentas de BI e Análise : A integração nativa com diversas ferramentas de Business Intelligence (BI) e plataformas analíticas permite que as métricas sejam facilmente acessadas e utilizadas por diferentes equipes, garantindo que todos os insights derivem das mesmas bases de dados e cálculos. 4. Gerenciamento Centralizado de Metadados e Usuários: Antes do Unity Catalog, cada workspace do Databricks utilizava um metastore Hive separado, o que exigia sincronização manual de metadados, levando a inconsistências. O Unity Catalog unifica metadados entre workspaces, armazenando-os no nível da conta, permitindo uma visão consistente de usuários e grupos e facilitando a colaboração.

Como o Alteryx pode transformar o seu setor financeiro: traga mais eficiência e desempenho para a rotina da sua empresa

Por Equipe de especialistas Five Acts • 8 de agosto de 2024
No mundo financeiro, a busca por eficiência e precisão tem sido incansável. Processos fiscais, contábeis, de auditoria e FP&A (Planejamento e Análise Financeira) exigem não apenas precisão, mas também rapidez e adaptabilidade. Neste cenário, o Alteryx surge como uma solução que oferece uma plataforma de automação e análise de dados com o objetivo de transformar a maneira como os departamentos financeiros operam. Neste artigo, exploramos como o Alteryx pode impactar seu setor financeiro, detalhando os benefícios e explicações técnicas associadas. Setor Fiscal Entenda como simplificar a previsão e tomada de decisões estratégicas A previsão fiscal e a tomada de decisões estratégicas são cruciais para a saúde financeira de uma empresa. Com o Alteryx, é possível simplificar esses processos utilizando suas poderosas ferramentas de automação e análise de dados. Ele permite a integração de dados de diversas fontes, limpeza e preparação dos mesmos, facilitando a construção de modelos preditivos precisos. Isso resulta em previsões fiscais mais robustas e decisões estratégicas bem informadas. Escalabilidade e Automação A análise fiscal se beneficia da escalabilidade e automação proporcionadas pelo Alteryx. A plataforma permite escalar operações em todo o departamento fiscal, abrangendo desde o uso geral até impostos diretos e indiretos. A gestão de dados fiscais é automatizada, reduzindo o desperdício de tempo manual e proporcionando insights detalhados em minutos através do Alteryx Auto Insights. Isso permite visualizar tendências e oportunidades, identificar a causa raiz com facilidade e tomar decisões orientadas por dados. FP&A Aprimore a previsão e análise de variações hipotéticas No campo de FP&A, a capacidade de realizar previsões precisas e análises de variações hipotéticas é essencial. O Alteryx oferece funcionalidades avançadas para automatizar a gestão orçamentária, permitindo a criação de cenários "e se" de forma rápida e eficiente. Com a automação de tarefas repetitivas e a capacidade de manipular grandes volumes de dados, o Alteryx melhora significativamente a precisão das previsões e agiliza a análise financeira. Planejamento e Análise Financeira: faça análises de cenários com tecnologia preditiva O planejamento e a análise financeira (FP&A) são cruciais para o crescimento sustentável de qualquer negócio. O Alteryx permite avançar nessa área através de análises de cenários mais inteligentes e tecnologia preditiva de ponta. A plataforma facilita a identificação de variâncias com um clique e a geração de histórias a partir de dados brutos em minutos. Isso permite aos analistas financeiros focar em estratégias de crescimento em vez de tarefas operacionais. Auditoria Reduza custos, crie testes e validações de ponta a ponta A auditoria pode ser um processo demorado e custoso. O Alteryx transforma essa realidade ao automatizar testes e validações de ponta a ponta. Utilizando suas ferramentas de análise e visualização de dados, o Alteryx permite identificar anomalias e padrões suspeitos com rapidez. Isso não só reduz os custos operacionais, mas também aumenta a precisão e a confiança nos processos de auditoria. Contabilidade Automatize o fechamento do mês, lançamento contábil e consolidação A contabilidade é uma área que se beneficia enormemente da automação. O Alteryx oferece soluções para automatizar o fechamento do mês, o lançamento contábil e a consolidação. Isso inclui a automação da reconciliação de contas e a eliminação de tarefas manuais, resultando em processos mais rápidos e menos propensos a erros. Além disso, a plataforma facilita a análise de grandes volumes de dados contábeis, proporcionando insights valiosos para a tomada de decisões. Economia de Tempo e Precisão com Analytics No contexto contábil, o Alteryx economiza centenas de horas de extração de dados, limpeza e manutenção de registros. A automação da reconciliação de contas, dos lançamentos contábeis manuais e do fechamento no fim do mês permite que os contadores se concentrem em atividades de maior valor agregado. A precisão é aumentada e os processos são significativamente acelerados. Automatização do Analytics: Elevando a Análise Fiscal, Financeira e de Auditorias Por fim, o Alteryx eleva o patamar da análise fiscal, financeira e de auditorias, juntando-se a empresas líderes do setor no desenvolvimento de bases sólidas para evitar desperdícios significativos nos processos de coleta e reconciliação. A automatização dessas etapas permite que especialistas se libertem de tarefas repetitivas e concentrem seus esforços em análises estratégicas, gerando valor real para a organização.  Conclusão O Alteryx oferece uma transformação significativa para o setor financeiro, automatizando processos complexos e melhorando a eficiência e a precisão. Desde a simplificação da previsão fiscal até a automação da contabilidade, auditoria e FP&A, o Alteryx capacita as equipes financeiras a focarem em estratégias de crescimento e tomadas de decisão baseadas em dados. Adotar o Alteryx é um passo decisivo para qualquer organização que deseja maximizar seu desempenho financeiro e se manter competitiva no mercado.

Databricks Mosaic AI Model Serving - Entenda como essa ferramenta vai potencializar análises com LLMs

Por Equipe de especialistas Five Acts • 18 de julho de 2024
O Databricks Mosaic AI Model Serving é uma plataforma que permite aos usuários criar, treinar e implementar modelos de inteligência artificial personalizados, utilizando dados específicos de sua organização. Ele se integra com outras ferramentas da Databricks, como o Databricks Lakehouse Platform, para facilitar a análise de dados e a geração de insights avançados. Deste modo, esta ferramenta representa um avanço significativo na integração de LLMs em fluxos de trabalho analíticos, prometendo transformar a maneira como os analistas de dados e profissionais de BI interagem com a inteligência artificial e oferecendo uma abordagem sem código, que torna a tecnologia avançada acessível e eficaz. O que é o Mosaic AI Model Serving? O Mosaic AI Model Serving fornece uma interface unificada para implantar, controlar e consultar modelos de AI. Cada modelo servido está disponível como uma API REST que pode ser integrada ao seu aplicativo da Web ou cliente. O serviço oferece alta disponibilidade e baixa latência para modelos implantados, ajustando-se automaticamente à demanda, economizando custos de infraestrutura e otimizando o desempenho. Essa funcionalidade utiliza computação serverless. A plataforma oferece suporte para: Modelos personalizados: Pacotes de modelos Python no formato MLflow, que podem ser cadastrados no Unity Catalog ou no workspace do registro de modelo. Exemplos incluem Scikit-Learn, XGBoost, PyTorch e Hugging Face. Modelos de última geração: Modelos básicos selecionados que suportam inferência otimizada, como Llama-2-70B-chat e Mistral-7B, disponíveis para uso imediato. Modelos externos: Modelos de IA generativos hospedados fora da Databricks, como GPT-4 da OpenAI e Claude da Anthropic. O que são LLMs? Large Language Models (LLMs) são modelos de inteligência artificial treinados em grandes quantidades de dados textuais para entender, gerar e responder a texto de maneira semelhante à humana. Eles são capazes de realizar uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução de idiomas, resumo de textos, resposta a perguntas e geração de texto. Integração Eficiente de LLMs Embora os LLMs ofereçam respostas rápidas e precisas a perguntas específicas, seu verdadeiro valor é realizado quando integrados aos processos de ponta a ponta. O Databricks Model Serving facilita essa integração, permitindo que respostas geradas por LLMs alimentem fluxos de trabalho contínuos no Databricks Lakehouse Platform e aplicativos de IA em tempo real. Aplicações de IA na Prática As capacidades desta solução são vastas, englobando três principais áreas de aplicação: Mineração de Texto: Estruturação de informações não estruturadas para acelerar a obtenção de insights a partir de grandes volumes de dados. Exemplos incluem a classificação e o resumo de textos. Geração de Conteúdo: Criação de novos conteúdos a partir de dados existentes, como a elaboração de e-mails comerciais, apresentações de PowerPoint e até mesmo código de programação. Recuperação de Informações: Extração e reorganização de informações de múltiplas fontes para facilitar o consumo e a tomada de decisão. Exemplos incluem a pesquisa em documentos e a criação de relatórios detalhados. Facilitação do Processo Analítico O Databricks Model Serving é mais do que uma interface de chat. Ele oferece uma integração profunda com o Databricks Lakehouse Platform, abrangendo desde a preparação de dados até a validação de respostas e tarefas específicas de casos de uso. Essa integração proporciona uma navegação intuitiva e sem código através do complexo cenário da IA generativa. Escolhendo o LLM Certo Um dos principais desafios na utilização de LLMs é selecionar o modelo adequado para cada tarefa. O Databricks Model Serving simplifica esse processo com uma estrutura de avaliação que considera tamanho, velocidade e custo, além de fornecer métricas de desempenho líderes do setor. Personalização com Dados Proprietários O desempenho dos LLMs pode ser significativamente aprimorado com a incorporação de dados proprietários. O Databricks Model Serving oferece várias formas de fazer isso: Ajuste Fino do Modelo: Para um controle detalhado sobre o desempenho do modelo. Geração de Aumento de Recuperação (RAG): Para adicionar conhecimento externo e reduzir a alucinação. Segurança e Privacidade de Dados A segurança é uma prioridade no Databricks Model Serving. A ferramenta permite que os LLMs sejam hospedados em ambientes de dados privados, garantindo que as interações e dados permaneçam seguros dentro da organização. Isso proporciona controle total e aderência às políticas de governança de dados. Benefícios e Vantagens Interface unificada: Gerencie todos os modelos em um único local e consulte-os com uma única API, simplificando o processo de experimentação, personalização e implantação. Personalização segura: Integração com o Databricks repositório de recursos e Mosaic AI Vector Search, permitindo ajuste fino com dados proprietários. Governança e monitoramento: Gerencie centralmente todos os endpoints do modelo, definindo permissões e monitorando a qualidade. Redução de custos: Otimizações garantem a melhor taxa de transferência e latência, ajustando-se automaticamente à demanda. Alta disponibilidade e segurança: Suporta mais de 25 mil consultas por segundo com latência de menos de 50 ms, protegendo dados com múltiplas camadas de segurança. Conclusão O Databricks Model Serving é uma ferramenta que capacita analistas a alavancar o poder dos LLMs de maneira eficiente e segura. Com sua abordagem sem código e integração perfeita com o Databricks Lakehouse Platform, ele transforma processos analíticos, impulsionando a automação e a tomada de decisões rápidas e informadas. A Five Acts já está conduzindo seus clientes nessa jornada de inovação, pronta para se adequar a essa tendência do mercado que promete transformar o futuro das análises de dados nos próximos anos. Entre em contato com um de nossos consultores e descubra como podemos ajudar sua empresa a tratar os dados como um diferencial estratégico.