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22 de Julho de 2022

AutoML: Entenda o que é e quais as suas vantagens

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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