A Inteligência Artificial (IA) está constantemente presente em nossas atividades diárias. Por exemplo, é com o auxílio dela que recebemos indicações de conteúdo em redes sociais e aplicativos de streaming, conversamos com chatbots e assistentes virtuais, e assim por diante.
Sendo assim, a tendência é que cada vez mais negócios recorram a soluções em IA tanto para lidar com processos internos como para melhorar os serviços e/ou produtos ofertados aos clientes.
De acordo com a pesquisa Global AI Adoption Index da IBM, 41% das empresas no Brasil relatam que usam IA em suas operações comerciais e 34% das empresas relatam que estão explorando o uso de IA em outros setores.
Porém, a construção de soluções corporativas em IA envolve bastante trabalho, sendo muitas vezes preciso “treinar” a aplicação em dados específicos, geralmente, por meio de uma abordagem chamada Machine Learning. O que está envolvido? Como o Amazon SageMaker pode ajudar nesse processo? Quais são as vantagens dessa ferramenta? Confira durante a leitura!
O que é Machine Learning?
Machine Learning (ML), em português, “Aprendizado de máquina” é uma subárea dentro da Inteligência Artificial que tem por objetivo treinar as máquinas para serem capazes de interpretar diferentes tipos de dados e tomar decisões com base nisso.
Portanto, a ideia é criar sistemas tecnológicos que consigam executar ações de maneira independente. Ou seja, com o mínimo de intervenção humana possível.
Só para exemplificar, um dos casos em que o Machine Learning é utilizado é no desenvolvimento de carros autônomos, que percorrem trajetos sozinhos, detectando automaticamente obstáculos na pista.
Então, o papel do ML é oferecer o treinamento adequado para que as máquinas saibam identificar padrões e realizar atividades específicas, simulando o comportamento do cérebro humano.
Para isso, são desenvolvidos modelos de aprendizado. De forma simples, é possível dizer que se referem a programas que seguem regras específicas e usam os dados para reconhecer padrões ou fazer previsões.
Nesse sentido, a utilização de ferramentas de Machine Learning podem facilitar esse processo e tornar mais ágil a criação de modelos. Esse é o caso, por exemplo, do Amazon SageMaker.
O que é o Amazon SageMaker?
O Amazon SageMaker é um serviço oferecido e gerenciado pela AWS (Amazon Web Services) que possibilita a criação, treinamento e implantação de modelos de Machine Learning.
Dessa forma, todo o processo de desenvolvimento e aprimoramento de modelos se torna mais simples, uma vez que a plataforma fornece a infraestrutura completa para trabalhar com aprendizado de máquina.
Além disso, o SageMaker também tem suporte para variadas ferramentas comuns de Machine Learning, incluindo muitas bibliotecas e frameworks, como:
- TensorFlow;
- Hugging Face;
- PyTorch
- Scikit-Learn;
- Apache MXNet;
- Entre outros.
Sendo assim, o Amazon SageMaker é de grande auxílio para a criação de modelos de ML de forma escalável. Ou seja, os recursos oferecidos permitem que as empresas consigam trabalhar de forma eficiente mesmo quando é preciso lidar com um grande volume de dados e demandas de processamento.
Porém, na prática, como funciona a aplicação do SageMaker na rotina de desenvolvimento de modelos de Machine Learning? Confira!
Como funciona o SageMaker?
O funcionamento da criação de modelos de Machine Learning no Amazon SageMaker pode ser dividido em 3 estágios: preparação, treinamento e implantação. Saiba mais detalhes sobre o que está envolvido em cada uma dessas etapas.
1. Preparação
Antes de começar a treinar um modelo de ML, é importante preparar os dados que vão ser utilizados. Nesse sentido, o SageMaker disponibiliza o acesso a ferramentas que permitem o armazenamento e o tratamento de dados.
Só para exemplificar, é possível usar os Jupyter Notebooks, que pode-se dizer que são um tipo de cadernos digitais, que possibilitam escrever e executar códigos, além de adicionar explicações e criar visualizações. Em vista disso, são de grande ajuda para analisar e pré-processar os dados.
Além disso, por meio da plataforma, é possível também pode usar o Amazon S3 para fazer o armazenamento em nuvem tanto de dados brutos como limpos, sem se preocupar com limites de tamanho.
2. Treinamento
Após a preparação dos dados, é hora de partir para o treinamento. Nesta etapa, uma das tarefas é a escolha dos algoritmos de Machine Learning que serão usados no modelo.
Nesse caso, é válido destacar que o SageMaker oferece uma variedade de algoritmos prontos para uso otimizados para tornar o treinamento muito mais rápido e eficiente. Dentre esses, é possível citar:
- Linear Learner: ajuda a encontrar solução para problemas de classificação e regressão;
- Random Cut Forest (RCF): algoritmo não supervisionado que auxilia na identificação de anomalias em um conjunto de dados;
- K-Means: organiza os dados em grupos com base em características semelhantes entre si ou distintivas;
- E assim por diante.
Porém, a plataforma é bastante flexível, e também permite que você crie seus próprios algoritmos personalizados, se houver necessidade.
Além disso, antes de iniciar o treinamento, é preciso especificar quais vão ser os hiperparâmetros do modelo. Ou seja, é preciso definir as características das configurações que vão controlar o treinamento do modelo ML.
Nesse sentido, um dos recursos oferecidos pelo SageMaker é o Automatic Model Tuning (AMT), que testa automaticamente diferentes configurações de modelo, escolhendo a melhor versão de hiperparâmetros de acordo com o desempenho.
3. Implantação
Por último, após o treinamento, o modelo pode ser implantado em um endpoint do Amazon SageMaker, fazendo previsões em tempo real com base em novos dados de entrada.
É digno de nota que a plataforma permite a integração com outros serviços AWS, como Amazon EC2, sendo possível aumentar a capacidade de processamento computacional conforme a necessidade, garantindo sempre a alta performance.
Além disso, por meio do SageMaker existe a possibilidade de executar testes A/B, comparando o desempenho e a eficácia entre um modelo antigo e um novo diante de diferentes variantes. Assim, a substituição é feita com maior segurança.
Quais são as vantagens dessa ferramenta?
Será que vale realmente a pena usar o Amazon SageMaker na construção de modelos de ML? Nesse sentido, confira 4 vantagens de utilizar essa ferramenta!
1. Otimização do tempo
Em primeiro lugar, o Amazon SageMaker diminui o tempo de conclusão da criação e implantação de soluções que envolvam o uso de Machine Learning. Isso ocorre porque a plataforma disponibiliza ferramentas que permitem que boa parte do processo seja automatizada.
Como resultado disso, as equipes podem direcionar mais atenção para o aperfeiçoamento da qualidade dos modelos e a análise de como usá-los de modo estratégico para alcançar os objetivos da empresa.
2. Redução de custos
Outro benefício proporcionado pelo SageMaker é a redução de custos para a execução de projetos de ML. Nesse caso, você vai pagar apenas pelos recursos de uso, ou seja, o valor é proporcional às demandas do negócio.
Além disso, é importante ressaltar que por ser integrado a AWS não é necessário ter a preocupação de montar uma infraestrutura física completa para trabalhar, uma vez que o serviço funciona por meio da nuvem. Sem contar que é uma ótima alternativa para quem já utiliza os serviços da nuvem da Amazon.
3. Equipes multidisciplinares
O Amazon SageMaker é uma ferramenta que torna mais fácil incluir a participação de profissionais de áreas variadas, como analistas de negócios, no desenvolvimento de um projeto de Machine Learning.
A plataforma possui uma interface amigável e oferece ferramentas integradas que simplificam o desenvolvimento de modelos de ML. Por exemplo, um dos recursos disponibilizados é o AutoML que automatiza algumas etapas durante a criação e permite fazer a implantação com apenas alguns cliques.
4. Inovação
Por último, uma das grandes vantagens é que SageMaker ajuda a empresa a desenvolver produtos e serviços inovadores por meio do uso de Machine Learning durante um menor intervalo de tempo.
Dessa forma, é possível se adaptar mais rapidamente às tendências do mercado e desejos dos consumidores, ampliando o diferencial competitivo da marca diante da concorrência.
Casos de uso do Amazon SageMaker
É interessante relembrar que o Amazon SageMaker permite criar e implantar modelos de ML de maneira eficiente. Em vista disso, a ferramenta se torna um recurso muito versátil para as empresas em diferentes situações. Veja alguns exemplos de casos de uso:
- Detectar anomalias: o SageMaker ajuda na criação de modelos de treinamento para identificação de anormalidades dentro de padrões. Esse é um recurso muito utilizado na área médica e de finanças, por exemplo, para auxiliar no diagnóstico de doenças e descobrir movimentações irregulares;
- Tratamento de dados: alguns projetos empresariais lidam com conjuntos de dados extremamente complexos e volumosos. Assim, é preciso usar soluções de Machine Learning para agilizar a análise desses dados, em alguns casos, trazendo retorno em tempo real;
- Processamento de Linguagem Natural (PLN): o Amazon SageMaker também auxilia no desenvolvimento de aplicações PLN, que é quando uma máquina é capaz de compreender e usar a linguagem humana. Só para exemplificar, esse é o caso de chatbots e assistentes virtuais.
- Entre outros.
Conclusão
Em um mundo cada vez mais tecnológico, investir em transformação digital não é algo que possa ser visto como um luxo, e sim uma necessidade. Nesse sentido, o aprendizado de máquina desempenha um papel muito importante no desenvolvimento de soluções de Inteligência Artificial.
Porém, criar modelos de Machine Learning envolve alguns desafios, como a escolha de algoritmos e definição de hiperparâmetros. Assim, visando facilitar esse processo, é possível contar com o auxílio de ferramentas de ML.
Esse é o caso do Amazon SageMaker desenvolvido especialmente para auxiliar na criação, treinamento e implantação de modelos ML, permitindo o acesso a recursos que agilizam esse processo. Dentre as vantagens de usar a plataforma, é possível citar:
- Redução de custos;
- Inovação de produtos e/ou serviços;
- Otimização do tempo.
Entretanto, é importante destacar que, para aproveitar ao máximo o potencial do SageMaker e outras soluções de IA, é útil ter ajuda de uma empresa parceira especializada nesse assunto. Assim, é possível garantir que a organização conquiste os melhores resultados para o negócio.
Então, que tal contar com o auxílio dos especialistas da BRQ? Conheça os nossos serviços e soluções!
