O que é o AutoML?Um guia para o aprendizado de máquina automatizado

A seguir estão cinco maneiras como o AutoML está mudando as regras da criação de modelos:

• Democratizando o desenvolvimento. O AutoML elimina barreiras técnicas, permitindo que especialistas de diversas áreas criem modelos sofisticados sem precisar ter experiência prévia em aprendizado de máquina.
• Aumentando a produtividade. Ao automatizar processos demorados, como engenharia de recursos, seleção de algoritmos e ajuste de parâmetros, o AutoML reduz o tempo necessário para criar modelos.
• Melhorando a precisão. As plataformas de AutoML testam sistematicamente centenas de combinações de algoritmos e parâmetros, muitas vezes descobrindo modelos com melhor desempenho que os profissionais humanos podem deixar passar.
• Aprimorando a capacidade de reprodução. As plataformas de AutoML documentam automaticamente todas as decisões e parâmetros de modelagem, criando um registro de auditoria claro que facilita a reprodução dos resultados e a compreensão exata de como os modelos foram criados.
• Garantindo a consistência. O AutoML assegura que os métodos de validação, validação cruzada e avaliação sejam aplicados de forma consistente, reduzindo erros humanos que podem levar a previsões incorretas.

Estes são os principais componentes de um pipeline de AutoML:

Processamento prévio de dados

Nesta etapa, a plataforma limpa e prepara os dados brutos, processando valores ausentes, removendo valores atípicos e convertendo tipos de dados em formatos adequados para algoritmos de aprendizado de máquina, garantindo a qualidade e a consistência dos dados antes do início do treinamento do modelo.

Engenharia de recursos

Em seguida, a plataforma transforma os dados brutos gerando novas variáveis, codificando dados categóricos, ajustando a escala de recursos numéricos e selecionando os recursos mais relevantes para aprimorar as previsões do modelo.

Seleção de modelos

O AutoML testa sistematicamente vários algoritmos de aprendizado de máquina [como árvores de decisão, redes neurais ou métodos de aprendizado em conjunto (ensemble method)] para identificar qual abordagem funciona melhor para o conjunto de dados e o problema específicos.

Treinamento

A etapa mais essencial é fornecer ao modelo grandes volumes de dados de exemplo (como milhares de emails rotulados como "spam" ou "não spam"), para que ele possa aprender a reconhecer padrões e relações dentro desses dados. Em seguida, ele pode usar esses padrões aprendidos para fazer previsões ou tomar decisões sobre dados nunca vistos antes.

Modelagem em conjunto

Esta etapa envolve o treinamento de diferentes modelos de aprendizado de máquina no mesmo conjunto de dados e, em seguida, a combinação de suas previsões para chegar a uma decisão final. A modelagem em conjunto (em inglês, ensemble modeling) normalmente produz resultados mais precisos e eficazes do que qualquer modelo individual, reduzindo o impacto dos pontos fracos e biases (desvios) de um modelo específico.

Ajuste de hiperparâmetros

Ao ajustar automaticamente as configurações que controlam como cada algoritmo aprende, como taxas de aprendizagem, profundidades de árvore ou parâmetros de regularização, o AutoML permite que os usuários identifiquem a melhor combinação de parâmetros.

Avaliação e validação

As organizações precisam que um modelo funcione bem com dados novos e desconhecidos. Procedimentos de teste, como a validação cruzada, coletam métricas como exatidão, precisão e recuperação, ao mesmo tempo em que verificam sobreajuste (quando um modelo apresenta baixo desempenho em dados fora do conjunto de treinamento) ou bias.

Implementação e monitoramento 

O AutoML identifica automaticamente o modelo com melhor resultado para uso em produção e configura sistemas para monitorar seu desempenho ao longo do tempo. Isso ajuda a garantir que os modelos continuem funcionando de maneira eficaz à medida que as condições reais mudam, evitando desvios do modelo e acionando o retreinamento conforme necessário.

Explicabilidade da engenharia

Sempre que possível, os desenvolvedores devem ser capazes de explicar por que um modelo fez determinada previsão, evitando modelos "caixa-preta", nos quais o processo de decisão é totalmente vago. As plataformas de AutoML geralmente vêm com ferramentas que documentam todo o processo de modelagem, incluindo como os dados foram processados previamente e por que determinados algoritmos foram escolhidos.

Como praticamente todos os setores utilizam modelos de aprendizado de máquina, há muitos casos em que o AutoML pode agilizar as iniciativas de ML de uma organização. Veja, a seguir, seis casos de uso comuns nos quais o AutoML pode ajudar:

1. Previsão de vendas  

O AutoML ajuda as empresas a criar modelos para analisar dados de vendas históricos, padrões sazonais e tendências de mercado. As empresas podem ajustar rapidamente o estoque, a equipe e os orçamentos com base nessas previsões automatizadas, sem precisar recorrer a uma equipe de ciência de dados. 

2. Detecção de fraudes 

Bancos e processadores de pagamentos usam ML para sinalizar possíveis transações fraudulentas em tempo real. O AutoML permite que analistas de fraudes e gestores de risco criem modelos com mais rapidez, para acompanhar a mudança de táticas dos fraudadores.

3. Previsão de churn (rotatividade) 

Os serviços de assinatura e as operadoras de telecomunicações utilizam o ML para identificar clientes com maior probabilidade de cancelar o serviço, o que lhes permite agir de forma proativa com estratégias de retenção. A automação permite que as empresas testem e implementem rapidamente novos modelos de rotatividade à medida que o comportamento dos clientes muda.

4. Diagnóstico de doenças

O aprendizado de máquina ajuda os profissionais de saúde a analisar imagens médicas, resultados laboratoriais e sintomas dos pacientes para auxiliar no diagnóstico e tratamento. À medida que novas pesquisas médicas e dados de pacientes se tornam disponíveis, o AutoML pode atualizar continuamente os modelos existentes para ajudar a garantir que os pacientes recebam o melhor atendimento possível.

5. Otimização de estoque

Empresas varejistas usam modelos para prever a demanda por produtos específicos em diferentes locais, o que os ajuda a estocar os itens certos no momento certo. O AutoML pode ajudar as operações de varejo a criar modelos para diferentes categorias de produtos ou locais de lojas e retreinar automaticamente os modelos conforme as condições do mercado mudam.

6. Implementação de modelos de preços dinâmicos

O AutoML permite que plataformas de comércio eletrônico e serviços de transporte por aplicações implementem modelos de preços dinâmicos, integrando automaticamente fluxos de dados em tempo real e experimentando rapidamente diferentes estratégias de preços em diversos mercados, produtos ou áreas de serviço. Isso permite que as organizações maximizem a receita sem precisar fazer ajustes de preços frequentes e manuais.

As plataformas de AutoML oferecem benefícios úteis para todas as empresas. Essas ferramentas agilizam o desenvolvimento de modelos, reduzem erros humanos, liberam cientistas de dados para tarefas mais estratégicas e democratizam o acesso à IA em toda a organização. No entanto, elas também apresentam algumas limitações próprias. Por exemplo:

Oferecem soluções genéricas

O AutoML tende a aplicar abordagens padrão que podem não capturar aspectos únicos de problemas especializados, potencialmente deixando de lado soluções personalizadas que especialistas da área desenvolveriam para setores ou casos de uso específicos.

Possuem conhecimento limitado dos domínios de negócios

Os sistemas de AutoML carecem de contexto empresarial e conhecimentos especializados para setores ou domínios específicos, podendo deixar escapar nuances importantes que um especialista humano poderia detectar, tais como padrões sazonais de negócio ou restrições regulamentares.

Dependem da qualidade dos dados recebidos para garantir a qualidade dos que saem 

As plataformas de AutoML não conseguem corrigir dados de baixa qualidade. Se os dados de entrada possuírem algum bias, forem incompletos ou irrelevantes, os sistemas automatizados gerarão resultados pouco confiáveis.

Não são muito flexíveis 

Os usuários avançados podem encontrar dificuldades ao tentar implementar técnicas especializadas, algoritmos personalizados ou etapas complexas de pré-processamento que estão fora das capacidades automatizadas da plataforma.

As ferramentas de engenharia de recursos podem ser limitadas 

Embora as plataformas de AutoML lidem com engenharia básica de recursos, elas podem deixar de lado a criação sofisticada de recursos específicos do domínio que poderiam melhorar significativamente o desempenho do modelo.

Podem funcionar como uma "caixa-preta"

Embora uma plataforma de AutoML possa explicar como um único modelo de ML faz previsões, modelos complexos de conjunto podem ser muito mais difíceis de interpretar ou esclarecer. Isso as torna inadequadas para aplicações que exigem altos níveis de transparência, como diagnósticos de saúde ou aprovações de empréstimos.

Podem ser caras e difíceis de migrar 

Muitas plataformas de AutoML são caras e criam dependências de sistemas proprietários, dificultando a migração dos modelos para diferentes ambientes ou a manutenção deles de forma independente.

Essas limitações explicam por que o AutoML funciona melhor como uma ferramenta para aumentar o conhecimento humano, em vez de substituí-lo completamente.

O AutoML democratiza o aprendizado de máquina, permitindo que especialistas em diversos setores criem modelos preditivos sofisticados sem conhecimento técnico, reduzindo meses de desenvolvimento a dias e acelerando drasticamente a adoção da IA nas empresas.

As plataformas de AutoML são capazes de testar sistematicamente centenas de combinações de algoritmos para identificar as que geram os resultados mais confiáveis. As plataformas também aplicam as melhores práticas consistentes para validação e avaliação, reduzindo erros humanos que podem comprometer o desempenho do modelo.

No entanto, as equipes também devem considerar as limitações do AutoML, que incluem falta de contexto do assunto, possíveis problemas de interpretação e uma forte dependência da qualidade dos dados. 

Quando implementado com a devida atenção à governança de dados, infraestrutura de qualidade e supervisão humana, o AutoML pode ser uma ferramenta poderosa que amplifica a experiência humana e permite que as organizações dimensionem iniciativas de IA em toda a empresa.