6 ferramentas de Machine Learning para a sua empresa

6 ferramentas de Machine Learning para a sua empresa

3 minutos de leitura

Ferramentas automatizam os algoritmos de Machine Learning, facilitando o trabalho de cientistas de dados e de outros profissionais.



Por Redação em 06/09/2019

Ferramentas automatizam os algoritmos de Machine Learning, facilitando o trabalho de cientistas de dados e de outros profissionais.

Principais destaques:

  • Machine Learning é uma tecnologia que ensina a Inteligência Artificial a “pensar”;
  • Empresas têm dificuldades em encontrar cientistas de dados que ajudem no desenvolvimento desses algoritmos;
  • Confira 6 ferramentas que automatizam o Machine Learning e podem trazer resultados para os seus negócios.

O Machine Learning (ML) é uma das tecnologias que vão ajudar no desenvolvimento de uma Inteligência Artificial (IA). Mas para isso acontecer, é papel do cientista de dados transformar os dados em um algoritmo que será capaz de ensinar a solução a “pensar”.

Aqui no Mundo + Tech até já falamos das linguagens de programação que ajudam os cientistas nesse desafio. Para as empresas, ainda é difícil encontrar no mercado profissionais qualificados, que irão extrair os melhores insights de uma solução IA para impulsionar os negócios.

Uma saída tem sido investir nos próprios colaboradores: capacitá-los para inseri-los em um projeto de Machine Learning. A grande dificuldade, nesse cenário, é que nem todos os funcionários são programadores, o que pode atrasar o aprendizado.

Mas, como mostra uma publicação do site CIO, ferramentas de Machine Learning têm sido desenvolvidas para fazer parte do cotidiano de profissionais “não programadores”. São ferramentas que vão ajuda-los a entender os dados e transformá-los em decisões.

Esse processo de democratização é conhecido como “AutoML”. O termo chegou para “indicar que um algoritmo de ML vem com uma camada adicional de automação”, como afirma o artigo do site CIO.

Entendendo o “AutoML”

Algoritmos de Machine Learning são desenvolvidos a partir de uma base de dados, da qual se busca extrair padrões e regras de maneira automatizada.

Por mais que trabalhem por conta própria, os algoritmos possuem diversas opções e parâmetros e os cientistas de dados precisam dedicar mais de 80% encontrando regras mais preditivas desses indicadores.

O “AutoML” tenta automatizar essa etapa ao testar várias opções do algoritmo de Machine Learning. Como? Executando diversas vezes e ajustando conforme os testes até encontrar um padrão ou regra.

6 ferramentas que vão ajudar sua empresa com Machine Learning

Como mostra o artigo do CIO, os algoritmos “AutoML” são interessantes para profissionais que não têm um conhecimento profundo em Machine Learning. Um algoritmo automatizado vai lidar com a definição de parâmetros antes realizar os testes.

Isso gera um ganho de eficiência para a empresa: ela consegue trabalhar num projeto de ML ao mesmo tempo que mantém o profissional “não programador” capacitado. O CIO separou 6 ferramentas que sua organização pode considerar para esta demanda:

1. Splunk

A ferramenta foi criada para pesquisar arquivos de log criados por aplicativos Web. Hoje, o software integra fontes de dados com ferramentas de Machine Learning (TensorFlow, por exemplo) e com ferramentas de código aberto (Python, por exemplo). Essa integração consegue detectar discrepâncias, sinalizar anomalias e gerar previsões.

2. DataRobot

O DataRobot reúne diversas bibliotecas de código aberto (R, Python e outras plataformas). A plataforma é intuitiva: tem uma interface web com ferramentas para configurar um pipeline e se conecta com a base de dados da empresa – na nuvem ou local.

Quando o DataRobot faz uma previsão, ele ainda oferece uma explicação ao profissional sobre essa análise. É um bom recurso para entender como a solução de Inteligência Artificial funciona. Outra vantagem é que a plataforma pode rodar tanto na nuvem como em um ambiente local.

3. H2O

O H2O integra diversas fontes de dados, que são alimentadas com diversos algoritmos com uma ampla gama de parâmetros. O profissional controla a quantidade de tempo e os recursos dedicados ao algoritmo, enquanto o H20 testa as combinações e exibi-las em um painel.

4. RapidMiner

O RapidMiner cria análise de dados através de ícones visuais. É uma plataforma em que o profissional cria um pipeline com poucos cliques. Há também um Modelo Automático que escolhe vários algoritmos de classificação e pesquisa parâmetros até encontrar o melhor ajuste.

Além disso, o RapidMiner produz centenas de modelos para identificar o melhor e implementá-los enquanto avalia também a taxa de sucesso. Assim como o DataRobot, essa plataforma também explica como o modelo toma suas decisões.

5. BigML

O BigML é uma ferramenta com versão gratuita e paga. O plano gratuito analisa até 16 MB de dados e não executa mais que dois processos ao mesmo tempo. Já o valor da assinatura mensal é a partir de US$ 30 (R$ 122).

A solução tem um painel com ferramentas que são utilizadas para projetos mais básicos ou complexos. Por exemplo, é possível testar e otimizar redes neurais mais elaboradas, assim como comparar algoritmos para decidir se o projeto exige a aplicação da ciência de dados tradicional.

6. R Studio

O R Studio oferece diversos menus e opções mais simples que o ambiente R. Isso facilita o trabalho do profissional, que pode executar análises básicas e até mesmo complexas dos algoritmos de Machine Learning.

Não deixe de investir nos seus colaboradores

O desenvolvimento de algoritmos de Machine Learning exige esforços das empresas e seus colaboradores. Com essas ferramentas, colaboradores que estão em transição de carreira podem entender melhor como a tecnologia funciona.

Embora as ferramentas não sejam totalmente inteligentes, são soluções que podem acelerar o aprendizado desses colaboradores e também os resultados desejados pelas empresas na adoção de novas tecnologias.



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