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AutoML: automatizar a rotina
AutoML: novo projeto - novo desafio
A Empresa de TI Magenta Favorita desenvolve modelos de machine learning que prevêem a procura de determinados produtos em função de vários factores como a época do ano, eventos de marketing, acções promocionais, preços. Numa fase inicial, mas após a assinatura dos Termos de Referência, os dados apresentados pelo cliente são analisados, a sua qualidade e validade é avaliada para posterior processamentos com recurso a ferramentas AutoML.
Formação contínua de modelos
A atualização e formação regulares dos modelos é uma parte importante do desenvolvimento do AutoML. Trabalhar com vários projectos de clientes ajuda-o a recolher dados valiosos que podem ser utilizados para melhorar os modelos do AutoML. A análise dos resultados e o feedback, permitem identificar os pontos fracos dos modelos e efetuar as melhorias necessárias.
Os especialistas em dados da Magenta Favorita empresa monitorizam constantemente a informação e recolhem dados sobre o desenvolvimento de novos AutoML, analisam os resultados e seleccionam os modelos mais promissores. Realizam análises aprofundadas dos modelos seleccionados, avaliam o desempenho, interpretam os resultados e fazem a validação. Se necessário, os especialistas podem fazer ajustes nos modelos seleccionados para obter os melhores resultados.
A Empresa de TI Magenta Favorita desenvolve modelos de machine learning que prevêem a procura de determinados produtos em função de vários factores como a época do ano, eventos de marketing, acções promocionais, preços. Numa fase inicial, mas após a assinatura dos Termos de Referência, os dados apresentados pelo cliente são analisados, a sua qualidade e validade é avaliada para posterior processamentos com recurso a ferramentas AutoML.
Formação contínua de modelos
A atualização e formação regulares dos modelos é uma parte importante do desenvolvimento do AutoML. Trabalhar com vários projectos de clientes ajuda-o a recolher dados valiosos que podem ser utilizados para melhorar os modelos do AutoML. A análise dos resultados e o feedback, permitem identificar os pontos fracos dos modelos e efetuar as melhorias necessárias.
Os especialistas em dados da Magenta Favorita empresa monitorizam constantemente a informação e recolhem dados sobre o desenvolvimento de novos AutoML, analisam os resultados e seleccionam os modelos mais promissores. Realizam análises aprofundadas dos modelos seleccionados, avaliam o desempenho, interpretam os resultados e fazem a validação. Se necessário, os especialistas podem fazer ajustes nos modelos seleccionados para obter os melhores resultados.
A aprendizagem automática (ML) é uma área promissora da IA. De acordo com as previsões, o mercado de aprendizagem automática deverá atingir $39,98 mil milhões em 2025. O desenvolvimento e a afinação de modelos de aprendizagem automática requerem muito esforço, conhecimentos profissionais e experiência. Automatize o funcionamento dos modelos ML com o AutoML.
O AutoML (Automated Machine Learning) é um conjunto de ferramentas que facilita e acelera o desenvolvimento e a implementação de modelos de ML. Permite-lhe selecionar automaticamente os algoritmos ótimos, ajustar os parâmetros do modelo e otimizar o desempenho do modelo. As ferramentas de automatização podem gerar de forma independente características genéricas com base nos dados disponíveis. O AutoML encontra dependências e padrões que os humanos não conseguem reconhecer.
ML ideal e prática
Idealmente, o AutoML deveria fornecer uma automatização completa de todos os processos de trabalho com ML. Mas, na prática, é impossível automatizar tudo. Por conseguinte, as soluções AutoML são utilizadas principalmente para automatizar o trabalho de rotina para simplificar o processo de desenvolvimento de modelos de ML. Tradicionalmente, o desenvolvimento de modelos requer que os programadores realizem experiências extensivas com vários algoritmos e afinação de hiperparâmetros para obter um desempenho ótimo. O AutoML selecciona automaticamente os algoritmos mais adequados e optimiza os parâmetros com base nos dados, poupando tempo e simplificando o processo de desenvolvimento.
O AutoML (Automated Machine Learning) é um conjunto de ferramentas que facilita e acelera o desenvolvimento e a implementação de modelos de ML. Permite-lhe selecionar automaticamente os algoritmos ótimos, ajustar os parâmetros do modelo e otimizar o desempenho do modelo. As ferramentas de automatização podem gerar de forma independente características genéricas com base nos dados disponíveis. O AutoML encontra dependências e padrões que os humanos não conseguem reconhecer.
ML ideal e prática
Idealmente, o AutoML deveria fornecer uma automatização completa de todos os processos de trabalho com ML. Mas, na prática, é impossível automatizar tudo. Por conseguinte, as soluções AutoML são utilizadas principalmente para automatizar o trabalho de rotina para simplificar o processo de desenvolvimento de modelos de ML. Tradicionalmente, o desenvolvimento de modelos requer que os programadores realizem experiências extensivas com vários algoritmos e afinação de hiperparâmetros para obter um desempenho ótimo. O AutoML selecciona automaticamente os algoritmos mais adequados e optimiza os parâmetros com base nos dados, poupando tempo e simplificando o processo de desenvolvimento.
Plataformas e sistemas
O AutoML é uma ferramenta bastante flexível que é fácil de integrar na infraestrutura existente. Ao trabalhar em projetos, é importante ter em atenção as capacidades de integração do AutoML com diferentes sistemas e plataformas.
Depois de finalizar o AutoML e selecionar o melhor modelo, o Engenheiro de Dados da Magenta Favorita Portugal o implementa no ambiente de trabalho do cliente. Integrar o modelo no sistema ou aplicação apropriada, personalizá-lo para capturar novos dados e testá-lo para garantir o seu correto funcionamento.
Uma ferramenta universal?
O AutoML acelera o processo de desenvolvimento de modelos, poupa tempo e recursos. Mas é preciso ter em conta que não é uma ferramenta universal e que uma empresa de TI desenvolve soluções personalizadas para cada cliente. Num dos casos de estudo, a Magenta Favorita utilizou o AutoML para prever as reacções dos utilizadores e o comportamento dos clientes, a fim de otimizar a sua campanha de marketing com base na análise de grandes volumes de dados. E num caso em que o cliente era um centro médico, os especialistas da empresa utilizaram ferramentas AutoML para diagnosticar doenças e prever a eficácia do tratamento.
O AutoML é uma ferramenta bastante flexível que é fácil de integrar na infraestrutura existente. Ao trabalhar em projetos, é importante ter em atenção as capacidades de integração do AutoML com diferentes sistemas e plataformas.
Depois de finalizar o AutoML e selecionar o melhor modelo, o Engenheiro de Dados da Magenta Favorita Portugal o implementa no ambiente de trabalho do cliente. Integrar o modelo no sistema ou aplicação apropriada, personalizá-lo para capturar novos dados e testá-lo para garantir o seu correto funcionamento.
Uma ferramenta universal?
O AutoML acelera o processo de desenvolvimento de modelos, poupa tempo e recursos. Mas é preciso ter em conta que não é uma ferramenta universal e que uma empresa de TI desenvolve soluções personalizadas para cada cliente. Num dos casos de estudo, a Magenta Favorita utilizou o AutoML para prever as reacções dos utilizadores e o comportamento dos clientes, a fim de otimizar a sua campanha de marketing com base na análise de grandes volumes de dados. E num caso em que o cliente era um centro médico, os especialistas da empresa utilizaram ferramentas AutoML para diagnosticar doenças e prever a eficácia do tratamento.