O que é Automated Machine Learning?

Automated machine learning é uma tecnologia inventada pela DataRobot para automatizar muitas das tarefas necessárias para desenvolver inteligência artificial (IA) e aplicações de machine learning Incorporando o conhecimento e expertise de alguns dos maiores cientistas de dados do mundo, a DataRobot torna possível que mais usuários dentro de uma organização consigam evoluir com machine learning, simplesmente usando a compreensão de seus dados e negócios e deixando a DataRobot fazer o resto.

Por que Automated Machine Learning é Importante para Você?

Automated machine learning aproveita os pontos fortes de humanos e computadores. Os seres humanos são excelentes em comunicação, engajamento, contexto e conhecimento geral, além de criatividade e empatia. Os computadores e sistemas de software são ideais para tarefas repetitivas, matemática, manipulação de dados, e processamento paralelo — oferecendo o poder e a velocidade para dominar soluções complexas.

Em resumo, automated machine learning é:
Um Sistema Especializado
Incorporando melhores práticas dos maiores cientistas de dados do mundo, o sistema seleciona automaticamente os algoritmos mais adequados de machine learning para testar com seus dados e o desafio específico.
Confiável
Oferece explicações descomplicadas, de fácil interpretação para os humanos sobre como um algoritmo de machine learning toma suas decisões e refaz modelos quando os dados sugerem que os padrões mudaram.

Automated machine learning cria uma nova classe de “cidadãos cientistas de dados”, com o poder de criar modelos avançados de machine learning, sem a necessidade de aprender a codificar ou compreender quando e como aplicar certos algoritmos. Os cientistas de dados são também mais produtivos, uma vez que as etapas repetitivas no processo de desenvolvimento do modelo são automatizadas, permitindo que usem sua expertise diferenciada para selecionar e refinar os modelos.

Os 10 Passos de Automated Machine Learning

Automated machine learning substitui a maior parte do trabalho manual necessário em um processo mais tradicional da ciência de dados Porém, para que seja considerada uma solução completa de machine learning, é preciso que a plataforma atenda a TODOS esses requisitos essenciais.A DataRobot é a primeira e única plataforma de machine learning a abordar todos os 10 passos necessários para realmente automatizar o desenvolvimento e a aplicação de modelos de machine learning.

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Preparação dos Dados

Engenharia de Recursos

Algoritmos diversos

Seleção de Algoritmos

Treinamento e Ajuste

Ensembling

Competições Diretas de Modelos

Insights human-friendly

Fácil Aplicação

Monitoramento e Gestão de Modelos

Passos 1:

Preparação dos Dados

Todo algoritmo de machine learning trabalha de forma diferente e possui diferentes requisitos de dados. Por exemplo, alguns algoritmos precisam de informações numéricas para serem normalizados, outros não. O DataRobot transforma dados brutos em um formato específico que cada algorítimo precisa para atingir a performance ideal e segue as melhores práticas de particionamento de dados.Como Que Blueprints de Modelos Agregam Valor ao DataRobot?

Passos 2:

Engenharia de Recursos

Engenharia de Recursos é o processo de modificar dados para ajudar os algorítimos de machine learning a trabalharem melhor, e este é um processo que costuma ser caro e demorado. A partir das funcionalidades numéricas, categóricas e de texto existentes, o DataRobot formula novos recursos. A plataforma sabe quais algoritmos são beneficiados pela aplicação adicional de engenharia de recursos, e gera apenas funcionalidades que fazem sentido, considerando as características dos dados.Engenharia Automatizada de Recursos

Passos 3:

Algoritmos diversos

Cada conjunto de dados contém informações específicas que refletem as características individuais de uma organização. Devido à variedade de situações e condições, um algoritmo não pode conseguir resolver todos os possíveis problemas da organização ou do conjunto de dados. Com o DataRobot, você tem acesso imediato a centenas de algoritmos diferentes e ao pré-processamento necessário, para testar com seus dados a fim de encontrar qual é o melhor para seu desafio específico de IA.IAs são Individuais, Assim como Pessoas

Passos 4:

Seleção de Algoritmos

Poder contar com centenas de algoritmos é ótimo mas, em muitos casos, os usuários não têm tempo para testar cada um deles em seus dados. Alguns algoritmos não são adequados aos dados, outros não são adequados às dimensões dos dados e outros tem pouca probabilidade de trabalharem bem com seus dados. O DataRobot irá rodar apenas os algoritmos que fazem sentido para seus dados.Uma IA Pode Recomendar o Melhor Algoritmo para o Meu Caso?

Passos 5:

Treinamento e Ajuste

O treinamento do modelo em seus dados é padrão para qualquer software de machine learning. A DataRobot vai além do padrão, usando um ajuste inteligente com hiperparâmetros, não apenas a força bruta, para ajustar os hiperparâmetros mais importantes para cada algoritmo. A plataforma sabe quais funcionalidades incluir e quais deixar de fora, e qual método de seleção de funcionalidades funciona melhor para diferentes algoritmos.

Passos 6:

Ensembling

No jargão da ciência de dados, grupos de algoritmos funcionando em conjunto para um resultado estimado são chamados de “ensembles” ou “blenders". Os pontos fortes de cada algoritmo compensam os pontos fracos dos outros. Modelos de ensemble tipicamente têm desempenho superior ao de algoritmos individuais devido à sua diversidade. O DataRobot encontra os algoritmos ideais para se combinarem e ajusta seus pesos dentro de cada modelo de blender.

Passos 7:

Competições Diretas de Modelos

É impossível saber antecipadamente qual algoritmo terá o melhor desempenho, portanto, é preciso comparar a precisão e a velocidade dos diferentes algoritmos em seus dados, independente de qual linguagem de programação ou biblioteca de machine learning os originou. É como se fosse uma competição entre os modelos, onde o melhor vence! O DataRobot desenvolve e treina dezenas de modelos, compara os resultados e os classifica por precisão, velocidade e a combinação mais eficiente de dois.Competição no Blog de IA

Passos 8:

Insights human-friendly

Nos últimos anos, machine learning e IA tiveram um grande avanço em seu poder preditivo, mas o preço disso foi o aumento da complexidade. Não é suficiente que um modelo tenha uma boa pontuação em termos de precisão e velocidade – também é preciso que se possa confiar nas respostas que ele gera. Em setores regulados da indústria, é necessário justificar o modelo para um órgão regulador. O DataRobot explica as decisões do modelo de uma forma que seres humanos consigam interpretá-las, mostrando quais funcionalidades têm o maior impacto na precisão de cada modelo e os padrões adequados a cada funcionalidade. O DataRobot pode também oferecer explicações sobre as predições para ilustrar as principais razões para que uma predição específica tenha sido feita.Diga-me boa razão para confiar em inteligência artificial.

Passos 9:

Fácil Aplicação

Um artigo recente da Harvard Business Review descreveu uma equipe de analistas que desenvolveu um modelo preditivo incrível, mas faltava à organização a infraestrutura necessária para implementar diretamente o modelo treinado em uma configuração de produção, e isso acabou sendo uma perda de tempo e recursos. Todos os modelos do DataRobot são prontos para a produção e podem ser aplicados de diversas maneiras em um hardware padrão do sistema.

Implantação de Modelos com DataRobot

Passos 10:

Monitoramento e Gestão de Modelos

Em um mundo em constante mudança, suas aplicações de IA precisam estar sintonizadas com as últimas tendências O DataRobot facilita a comparação de predições com os resultados reais e o treinamento de um novo modelo com base nos dados mais recentes. O DataRobot também identifica proativamente quando a performance de um modelo está deteriorando ao longo do tempo.O que é Risco de Modelo e Por Que isso Importa?

Passos 1: Preparação dos Dados

Todo algoritmo de machine learning trabalha de forma diferente e possui diferentes requisitos de dados. Por exemplo, alguns algoritmos precisam de informações numéricas para serem normalizados, outros não. O DataRobot transforma dados brutos em um formato específico que cada algorítimo precisa para atingir a performance ideal e segue as melhores práticas de particionamento de dados.Como Que Blueprints de Modelos Agregam Valor ao DataRobot?

Passos 2: Engenharia de Recursos

Engenharia de Recursos é o processo de modificar dados para ajudar os algorítimos de machine learning a trabalharem melhor, e este é um processo que costuma ser caro e demorado. A partir das funcionalidades numéricas, categóricas e de texto existentes, o DataRobot formula novos recursos. A plataforma sabe quais algoritmos são beneficiados pela aplicação adicional de engenharia de recursos, e gera apenas funcionalidades que fazem sentido, considerando as características dos dados.Engenharia Automatizada de Recursos

Passos 3: Algoritmos diversos

Cada conjunto de dados contém informações específicas que refletem as características individuais de uma organização. Devido à variedade de situações e condições, um algoritmo não pode conseguir resolver todos os possíveis problemas da organização ou do conjunto de dados. Com o DataRobot, você tem acesso imediato a centenas de algoritmos diferentes e ao pré-processamento necessário, para testar com seus dados a fim de encontrar qual é o melhor para seu desafio específico de IA.IAs são Individuais, Assim como Pessoas

Passos 4: Seleção de Algoritmos

Poder contar com centenas de algoritmos é ótimo mas, em muitos casos, os usuários não têm tempo para testar cada um deles em seus dados. Alguns algoritmos não são adequados aos dados, outros não são adequados às dimensões dos dados e outros tem pouca probabilidade de trabalharem bem com seus dados. O DataRobot irá rodar apenas os algoritmos que fazem sentido para seus dados.Uma IA Pode Recomendar o Melhor Algoritmo para o Meu Caso?

Passos 5: Treinamento e Ajuste

O treinamento do modelo em seus dados é padrão para qualquer software de machine learning. A DataRobot vai além do padrão, usando um ajuste inteligente com hiperparâmetros, não apenas a força bruta, para ajustar os hiperparâmetros mais importantes para cada algoritmo. A plataforma sabe quais funcionalidades incluir e quais deixar de fora, e qual método de seleção de funcionalidades funciona melhor para diferentes algoritmos.

Passos 6: Ensembling

No jargão da ciência de dados, grupos de algoritmos funcionando em conjunto para um resultado estimado são chamados de “ensembles” ou “blenders". Os pontos fortes de cada algoritmo compensam os pontos fracos dos outros. Modelos de ensemble tipicamente têm desempenho superior ao de algoritmos individuais devido à sua diversidade. O DataRobot encontra os algoritmos ideais para se combinarem e ajusta seus pesos dentro de cada modelo de blender.

Passos 7: Competições Diretas de Modelos

É impossível saber antecipadamente qual algoritmo terá o melhor desempenho, portanto, é preciso comparar a precisão e a velocidade dos diferentes algoritmos em seus dados, independente de qual linguagem de programação ou biblioteca de machine learning os originou. É como se fosse uma competição entre os modelos, onde o melhor vence! O DataRobot desenvolve e treina dezenas de modelos, compara os resultados e os classifica por precisão, velocidade e a combinação mais eficiente de dois.Competição no Blog de IA

Passos 8: Insights human-friendly

Nos últimos anos, machine learning e IA tiveram um grande avanço em seu poder preditivo, mas o preço disso foi o aumento da complexidade. Não é suficiente que um modelo tenha uma boa pontuação em termos de precisão e velocidade – também é preciso que se possa confiar nas respostas que ele gera. Em setores regulados da indústria, é necessário justificar o modelo para um órgão regulador. O DataRobot explica as decisões do modelo de uma forma que seres humanos consigam interpretá-las, mostrando quais funcionalidades têm o maior impacto na precisão de cada modelo e os padrões adequados a cada funcionalidade. O DataRobot pode também oferecer explicações sobre as predições para ilustrar as principais razões para que uma predição específica tenha sido feita.Diga-me boa razão para confiar em inteligência artificial.

Passos 9: Fácil Aplicação

Um artigo recente da Harvard Business Review descreveu uma equipe de analistas que desenvolveu um modelo preditivo incrível, mas faltava à organização a infraestrutura necessária para implementar diretamente o modelo treinado em uma configuração de produção, e isso acabou sendo uma perda de tempo e recursos. Todos os modelos do DataRobot são prontos para a produção e podem ser aplicados de diversas maneiras em um hardware padrão do sistema.

Implantação de Modelos com DataRobot

Passos 10: Monitoramento e Gestão de Modelos

Em um mundo em constante mudança, suas aplicações de IA precisam estar sintonizadas com as últimas tendências O DataRobot facilita a comparação de predições com os resultados reais e o treinamento de um novo modelo com base nos dados mais recentes. O DataRobot também identifica proativamente quando a performance de um modelo está deteriorando ao longo do tempo.O que é Risco de Modelo e Por Que isso Importa?

Automated Machine Learning Capacita Toda Sua Organização

Encontrar e reter cientistas de dados costuma ser a parte mais difícil para se implementar IA e machine learning em uma empresa. Com automated machine learning, você qualifica os profissionais de analítica de dados e engenheiros de software a desenvolver modelos preditivos e embutir IA em aplicativos – ao mesmo tempo, tudo isso traz mais produtividade e motivação a seu pessoal de ciência de dados.
Profissionais de Analítica

Profissionais de Analítica

Com treinamento prático, com a mão na massa e o apoio da equipe de primeira linha da DataRobot, os profissionais de analítica de dados rapidamente se transformam em analistas de IA, que descobrem e se concentram no que é mais importante para gerar valor real do negócio.

Engenheiros de Software

Engenheiros de Software

Os engenheiros de software são cruciais para gerar valor em modelos de machine learning, integrando-os aos sistemas de produção. A DataRobot oferece o treinamento, ferramentas e o suporte para possibilitar que engenheiros de software se transformem em engenheiros de IA.

Cientistas de Dados

Cientistas de Dados

Quando as tarefas mundanas de desenvolvimento de modelos são automatizadas - como segregação de dados, ajuste do modelo, seleção de funcionalidades, etc. - cientistas de dados habilidosos produzem radicalmente mais do que seriam capazes usando abordagens tradicionais de codificação manual. A DataRobot também proporciona aos experts a flexibilidade de customizar seus modelos quando necessário.

Executivos

Executivos

Quando os líderes empresariais compreendem a importância da IA, e como estruturar um projeto de machine learning, e falar sobre ele com suas equipes, eles trazem todo seu conhecimento de domínio e a experiência que agregaram para ajudar a empresa a desenvolver aplicações de IA.

Como o DataRobot fornece IA corporativa

A plataforma de IA corporativa da DataRobot democratiza a ciência de dados e automatiza o processo de ponta a ponta para criar, implantar e manter a IA em escala.

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