Introdução aos conceitos de Machine Learning
Machine learning pode ser definida como uma técnica capaz de analisar uma quantidade excessiva de dados a fim de encontrar padrões e, com isso, prever possíveis resultados. Esse termo tem se popularizado cada vez mais, e a aplicação dessas técnicas tem sido essencial para a evolução das inteligências artificiais com o objetivo de auxiliar nas tomadas de decisão.
No ambiente corporativo, a aplicação de inteligência no negócio tem sido fundamental, seja traçando o perfil de um consumidor de modo a oferecer produtos que melhor se encaixam nos gostos dele, ou analisando possíveis maneiras para otimizar a receita da empresa.
Machine Learning: como funciona?
Essa técnica consiste na análise dos dados através de um algoritmo, que pode ser definido como uma sequência lógica de comandos interpretados por uma máquina. De forma geral, o Machine Learning consiste em buscar padrões matemáticos em um volume de dados, tendo como objetivo montar uma função que traduza o comportamento desses dados no mundo real.
Por exemplo, a Google utiliza o Machine Learning no aplicativo Google Maps para buscar a melhor rota com base no tempo e nas avaliações. Outro uso de Machine Learning pode ser visto no YouTube, em que o mesmo utiliza um algoritmo capaz de traçar um perfil sobre seu comportamento e, com isso, indicar vídeos e canais que se encaixem no seu gosto.
Por que implementar o Machine Learning?
O principal motivo para a implementação de Machine Learning é buscar mais inteligência ao seu negócio e, consequentemente, um maior ganho de receita. Utilizando essa técnica, é possível encontrar relações entre os dados que, a princípio, não são tão claras.
Por exemplo, um dos casos mais famosos é o da relação entre fralda e cerveja encontrada por uma grande empresa varejista norte-americana, que conseguiu achar uma relação entre esses produtos tão distintos e otimizou sua receita.
Outro motivo é a análise preditiva que esses algoritmos podem fazer. É possível prever uma queda de receita antes mesmo que ocorra, bem como os motivos por trás dessa queda.
Primeiros passos para implementar
Mas, afinal, como uma empresa pode dar os primeiros passos para a utilização de Machine Learning?
O primeiro passo é começar a pensar na criação de um Data Lake a fim de estruturar uma arquitetura básica para armazenar os dados que sua aplicação de Machine Learning utilizará para treinar e aprender seu comportamento. Tendo esse repositório bem estruturado, o próximo passo é entender alguns conceitos necessários.
Dimensão
Dimensão é o termo usado para se referir às características dos dados que sua rotina deve analisar. A escolha das dimensões a serem utilizadas irá impactar diretamente no resultado que seu código entregará.
Preparação
Após escolher as dimensões que serão utilizadas, o dado deve ser tratado e padronizado para facilitar a análise. Deve-se também começar a preparação dos dados separando-os em dois grupos: um menor para treino e outro para teste.
Processamento
Nesta fase, devemos aplicar algoritmos em nosso modelo e, para isso, podemos utilizar diversas técnicas que são úteis de acordo com o problema, como escala de dados e clusterização. Devemos escolher e aplicar algumas técnicas e ir para a etapa de treino sem nos preocupar, porque retornaremos mais tarde a essa etapa.
Treino
Após preparar um modelo, devemos treiná-lo para que a máquina possa montar a função que o representará no mundo real.
Teste
Após o treino, devemos utilizar a massa de teste para validar se o resultado realmente está satisfatório e medir a acurácia do nosso modelo. Esse valor representará as chances de acerto que nosso modelo possui, e o valor aceitável dependerá da situação para qual o Machine Learning está sendo utilizado.
Melhoria
Após termos a acurácia do modelo com essas técnicas escolhidas, devemos retornar e ir alterando as combinações de técnicas para conseguir aumentar a acurácia, até que a mesma seja suficientemente satisfatória.
Um ponto importante é que esse loop pode se repetir muitas vezes até encontrarmos uma combinação aceitável. Outra observação é que uma acurácia considerada boa será variável de acordo com a situação.
Análise
Após termos um modelo aceitável, é necessário analisar as informações que nosso modelo gerou e entender se este resultado é o esperado para o problema proposto.
Caso não seja e ainda estejamos sem uma resposta para o problema, devemos retornar para a escolha de dimensões e avaliar todas as etapas até aqui para buscar outras combinações.
Caso tenhamos o resultado esperado, podemos partir para a publicação.
Publicação
Com o processamento feito, testes realizados e um modelo com acurácia aceitável para o problema inicial, já podemos publicar nosso algoritmo em produção e nosso Machine Learning estará finalizado.
Agora que entendemos um pouco sobre o conceito por trás do Machine Learning, sua importância principalmente para o ambiente corporativo e como implementá-lo, já conseguimos realizar pequenos experimentos para conhecer as técnicas já consolidadas no mercado e nos aprimorar cada vez mais.
É importante salientar que a implementação de Machine Learning exige estudo constante e aperfeiçoamento, além do profissional estar sempre buscando conhecer e experimentar as técnicas disponíveis no mercado ou desenvolvendo sua própria.
Ao escolher implementar o Machine Learning, deve-se ter em mente que é um processo de teste, demorado, mas que entrega um resultado muito significativo para uma empresa.
Sou Luiz Teixeira, Engenheiro de Dados na Akross, apaixonado por desafios, buscando sempre conhecimento na área de tecnologia e dados para me superar a cada dia.
A Mobicare e a Akross combinam os Melhores Talentos, Tecnologias de Ponta, Práticas Agile e DevOps com Capacidades Operacionais avançadas para ajudar Operadoras Telecom e grandes empresas a gerarem novas receitas e a melhorarem a experiência dos seus próprios clientes.
Se você gosta de inovar, trabalhar com tecnologia de ponta e está sempre buscando conhecimento, somos um match perfeito!
