Introdução

No crescente campo da ciência de dados, a importância de automatizar o processo de aprendizado de máquina cresceu. "AutoML" refere-se ao uso de métodos e técnicas para automatizar as diferentes etapas do processo de aprendizado de máquina. Este artigo explora o conceito de AutoML, seus benefícios e aplicações práticas. O AutoML pode ajudar os cientistas de dados a desenvolver modelos de aprendizado de máquina mais precisos e eficientes com mais rapidez.

1. Decodificando o AutoML:

O pré-processamento de dados, a engenharia de recursos, a seleção de modelos, o ajuste de hiperparâmetros e a implantação de modelos são exemplos de processos do AutoML. Ao automatizar essas etapas trabalhosas e demoradas, o AutoML visa simplificar o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina e torná-lo acessível a um público mais amplo, incluindo não especialistas na área.

2. Vantagens do AutoML:

2.1. Eficiência de recursos e tempo: o AutoML reduz significativamente o tempo necessário para criar e iterar modelos de aprendizado de máquina. Ele automatiza processos demorados, como engenharia de recursos e ajuste de hiperparâmetros, liberando os cientistas de dados para se concentrar em tarefas de nível superior e obter insights mais profundos dos dados. Esta saída melhorada economiza tempo e dinheiro.

2.2. Democratização do aprendizado de máquina: AutoML reduz a barreira de entrada para aprendizado de máquina, tornando-o acessível para aqueles sem extensas habilidades em ciência de dados. Ao automatizar processos complexos, o AutoML permite que especialistas de domínio, analistas de negócios e outros não especialistas aproveitem as técnicas de aprendizado de máquina e obtenham insights valiosos dos dados.

In-text citation: (HTTPS://WWW.ITMASTERSMAG.COM/PERIODISTA/MARICELA-OCHOA, 2019)

3. Técnicas e ferramentas para AutoML:

3.1. Engenharia de recursos automatizada: A engenharia de recursos é um estágio crítico na criação de modelos de aprendizado de máquina. Os programas AutoML facilitam isso gerando e selecionando automaticamente recursos de dados brutos.

3.2 Otimização de hiperparâmetros: recursos pré-aprendidos chamados hiperparâmetros alteram o comportamento e o desempenho dos algoritmos de aprendizado de máquina. O ajuste de hiperparâmetros envolve determinar a melhor combinação de hiperparâmetros para um determinado algoritmo. As ferramentas AutoML, como Hyperopt e Bayesian Optimization, automatizam a busca por hiperparâmetros ideais para melhorar o desempenho e a precisão do modelo.

3.3. Seleção de modelo e métodos de conjunto: estruturas de aprendizado de máquina, como AutoSklearn e Google Cloud AutoML, selecionam o melhor algoritmo de aprendizado de máquina para um determinado conjunto de dados. Essas ferramentas examinam muitos algoritmos, avaliam suas ferramentas e selecionam o melhor modelo ou conjunto de modelos. Empilhar e aumentar são dois exemplos de técnicas de conjunto que combinam vários modelos para melhorar a precisão preditiva.

4. Aplicação prática do AutoML:

4.1 Detecção de fraude: o AutoML pode automatizar o processo de criação de modelos de detecção de fraude examinando dados de transações anteriores. Ao aplicar técnicas como engenharia autônoma de recursos e seleção de modelo, o AutoML ajuda a identificar comportamentos fraudulentos com precisão e em tempo real. Por exemplo, o PayPal emprega o AutoML para melhorar seus recursos de detecção de fraude, aumentando a precisão e reduzindo os falsos positivos.

4.2 Manutenção preditiva: O AutoML pode prever falhas de equipamentos ou necessidades de manutenção com base em dados anteriores. As empresas podem usar algoritmos AutoML para detectar tendências e anomalias nos dados do sensor, permitindo manutenção proativa e reduzindo o tempo de inatividade. Por exemplo, a General Electric adotou o AutoML para simplificar a manutenção de motores de aeronaves e obter economias de custo significativas.

Para concluir

Ao automatizar operações demoradas, o AutoML está democratizando o aprendizado de máquina e revolucionando o campo da ciência de dados. Usando técnicas e ferramentas do AutoML, os cientistas de dados podem criar modelos mais precisos com mais eficiência, levando a insights mais rápidos e melhores decisões. À medida que o AutoML continua a melhorar, ele tem o potencial de revolucionar os setores, tornando mais fácil para indivíduos e organizações aproveitar o poder do aprendizado de máquina.