Machine learning e análise de dados: um guia para especialistas

O machine learning e a análise avançada se tornaram ferramentas indispensáveis para as empresas que buscam obter insights valiosos de seus dados. Ao usar algoritmos poderosos e modelos estatísticos, as organizações podem descobrir padrões ocultos, tomar decisões mais baseadas em dados e obter uma vantagem competitiva no mercado atual em rápida evolução.

Embora as equipes possam analisar dados sem o machine learning, os resultados podem ficar abaixo das expectativas. O fato é que o ML aumenta significativamente os recursos das plataformas de análise.

O que é Machine Learning?

O machine learning é um subconjunto da inteligência artificial que usa algoritmos treinados em grandes conjuntos de dados para reconhecer tendências, identificar padrões e relacionamentos e, em seguida, usar essas informações para fazer previsões ou informar decisões sem ser explicitamente programado e com intervenção humana mínima.

A tecnologia de machine learning tem aplicações em muitos setores, incluindo saúde, finanças, marketing e segurança cibernética. Os resultados melhoram por meio de um processo de aprendizado iterativo que se concentra em aumentar a precisão, adicionar personalização e reduzir erros no modelo.

O que é Análise Avançada?

A análise é o processo de derivar insights de dados e usá-los para tirar conclusões ou tomar decisões. Envolve coletar, limpar e organizar dados para identificar tendências, correlações e padrões. Ao usar várias técnicas estatísticas e matemáticas, a análise ajuda as organizações a tomar decisões mais assertivas, melhorar o desempenho e otimizar as operações.

A análise está relacionada ao campo da estatística, que fornece os conceitos subjacentes que ajudam as empresas a entender seus dados e usá-los para impulsionar o crescimento e o sucesso. Nos negócios, o termo "análise" geralmente se refere ao uso de software para classificar dados, encontrar relacionamentos exclusivos e apresentar descobertas de forma acessível por meio de visualizações.

Principais conclusões

• Machine learning e análise avançada são tecnologias complementares.
• O machine learning pode acelerar e ampliar os recursos de análise, inclusive identificando padrões e insights frequentemente perdidos por outros meios.
• A análise gera valor organizacional processando dados dentro de um contexto apropriado para insights práticos.
• Para projetos de machine learning e análise avançada, considere o monitoramento contínuo para verificar se há vieses e imprecisões ocultas.

Machine learning e análise explicados

Os esforços de análise se beneficiam significativamente da aplicação de machine learning e outras técnicas de IA. As ferramentas de análise que não dependem do machine learning usam algoritmos estáticos que podem deixar passar padrões obscuros, mas importantes, nos dados. O machine learning pode encontrar esses padrões e, se necessário, examinar conjuntos de dados maiores e mais variados do que as ferramentas analíticas tradicionais são capazes de processar.

A análise inclui machine learning?

A análise não requer machine learning necessariamente. Durante anos, as empresas utilizaram ferramentas fundadas em análises estatísticas para analisar tendências de dados, prever resultados futuros e avaliar a eficácia das estratégias. Sem o benefício do ML, eles procuraram responder a perguntas como: “qual foi a eficácia da nossa estratégia de descontos de fim de ano?” Quais produtos ou serviços são mais populares com esse segmento de clientes? Quais são os mais rentáveis? Embora os métodos tradicionais possam produzir respostas, sem ML o processo é limitado no escopo e no número de pontos de dados disponíveis.

Para encontrar respostas, o processamento analítico online, ou OLAP, tem sido usado há décadas para capturar um segmento de dados transacionais e analisá-lo usando métodos estatísticos clássicos. Quando os dados são estruturados, assim como em um banco de dados relacional, o OLAP é altamente eficaz. No entanto, quando os dados são estruturados e não estruturados e incluem informações não numéricas sobre o negócio, a análise estatística não pode fornecer o mesmo nível de insight. Entre outros benefícios, o ML permite que os analistas identifiquem padrões não lineares mais complexos, mesmo em fontes de dados não estruturadas.

À medida que as organizações colocam mais dados não estruturados em seus data warehouses, o ML será cada vez mais importante para analisar tudo.

Por que o machine learning e a análise são importantes para os negócios?

Juntos, o machine learning e a análise extraem insights e previsões valiosas de uma ampla gama de dados. Isso pode proporcionar uma vantagem competitiva para as empresas, pois hoje em dia os dados vêm de todos os lugares e, em alguns casos, o tempo todo: métricas operacionais internas, inventários de fornecedores e vendedores, resultados de campanhas de marketing, dados de aplicativos de clientes, dados relacionados de fontes públicas, dados financeiros, dados gerados por dispositivos da Internet das Coisas — o ecossistema tecnológico moderno gera dados a partir de quase todas as interações e os alimenta em um data warehouse ou repositório baseado em nuvem, como um data lake.

Essa é uma grande quantidade de informações e apresenta muitas oportunidades para as empresas encontrarem insights sobre operações, marketing, cadeia de suprimentos e muito mais, mas apenas se puderem analisar grandes volumes de dados diversos. É aí que entra o machine learning. Com ele, todo o processo de análise de negócios se torna mais gerenciável e mais amplo em escopo por razões que incluem:

• A automação por meio do machine learning pode tornar os processos de transformação de dados, como limpeza de dados e reconhecimento de problemas de qualidade de dados, mais eficientes.
• O machine learning em ferramentas analíticas pode gerar insights reveladores com base em consultas simples de usuários empresariais.
• As ferramentas de análise baseadas em aprendizado de máquina também podem identificar padrões ocultos em dados complexos, gerando novas ideias e discussões que podem gerar novas oportunidades.

Aumentando o entusiasmo agora em torno da análise avançada com ML é a escalabilidade e a flexibilidade oferecidas por data warehouses e ferramentas de análise baseadas em nuvem. Grandes quantidades de dados e algoritmos complexos de machine learning exigem alto poder de computação para análises eficientes. E como esse é um espaço em rápida evolução, desenvolvedores e cientistas de dados que buscam criar e implementar novos modelos se beneficiam de ferramentas e serviços online projetados especificamente para machine learning e análise. A nuvem permite que as organizações usem as mais recentes inovações de análise de dados, ao mesmo tempo em que fornece acesso fácil a qualquer colaborador na organização com as credenciais adequadas para usar o sistema.

Como usar o machine learning na análise de negócios

Depois que uma organização coleta entradas de várias fontes em um repositório, os sistemas de machine learning podem começar a processar grandes volumes de dados para oferecer suporte a iniciativas estratégicas. Essas iniciativas podem fazer parte de operações, marketing, logística e até mesmo engajamento nas redes sociais.

Confira alguns usos populares do machine learning em análise de negócios.

• Segmentação de clientes: o machine learning é útil em ambos os lados da equação de segmentação de clientes. Para determinar quais perfis de comprador pertencem a quais segmentos de cliente, o machine learning pode analisar por meio de históricos de compra e dados de engajamento para gerar categorizações. Por outro lado, o machine learning pode determinar rapidamente a eficácia das campanhas em segmentos específicos, deixando às equipes de marketing algum espaço para ajustar mensagens ou outros fatores de campanha.
• Detecção de fraude: o machine learning pode identificar padrões potencialmente fraudulentos considerando geografia, frequência de compra, tipos de compra, valor gasto e outros detalhes de transações individuais e comparando-os aos perfis dos clientes. Usando recursos de detecção de anomalias, o sistema pode sinalizar rapidamente atividades fora do comum e enviar transações potencialmente ilegítimas para investigação mais aprofundada.
• Supply Chain Management: as cadeias de suprimentos podem envolver vários parceiros, atacadistas e prestadores de serviços logísticos do mundo todo. Quando eles interrompem o fluxo de mercadorias necessárias, os eventos locais podem rapidamente se tornar a preocupação dos fabricantes e varejistas a milhares de quilômetros de distância. O machine learning pode coletar e classificar dados de fornecedores e empresas de logística para identificar possíveis interrupções. Além disso, os sistemas de ML correlacionam os dados com os cronogramas de fabricação para determinar problemas temporários, bem como identificar tendências que podem levar à otimização de custos e processos, como identificar fornecedores propensos a falhas de peças ou atrasos nas entregas.
• Análise de sentimentos: a análise de sentimentos extrai texto de mensagens, transcrições e revisões; determina o tom geral; e depois analisa os dados para insights de marketing e vendas. O machine learning é necessário para processar grandes volumes de dados textuais de diversas fontes com rapidez suficiente para ajustar, por exemplo, se um produto está frequentemente com uma peça importante faltando ou se um representante de atendimento ao cliente estiver se comportando de maneira problemática.
• Análise preditiva: a análise preditiva sem auxílio do machine learning tem sido um elemento básico da análise de negócios desde que os livros contábeis começaram a ser mantidos. Gráficos simples das vendas do ano anterior comparadas com as vendas do ano atual são o ponto de partida, e os especialistas em estatística avançaram muito na ciência de prever o futuro a partir do passado. O machine learning se baseia nessa experiência, processando mais dados com maior precisão e utilizando metodologias mais complexas. O ML também ajuda na análise de cenários hipotéticos que ajudam a orientar o pensamento do líder de negócios.
• Otimização de preços: a que preço você pode maximizar o lucro? Se o preço for muito alto, as vendas diminuirão. Se for muito barato, as margens serão baixas. Além dos hábitos de gastos, fatores como preços de concorrentes, sazonalidade, clima e escassez de estoque formam um algoritmo de preços complexo e dinâmico. O machine learning e a análise de dados podem classificar todos esses dados para criar cenários de preços ideais.

Noções básicas de análises

É sempre útil rever as ações que você tomou para determinar se obteve o melhor resultado possível. Refletir sobre o desempenho no passado geralmente leva a melhorias futuras. A análise deve sempre ter esses tipos de objetivos: o que você pode obter ao encontrar insights práticos nos dados?

A análise estatística de dados numéricos é um ponto de partida válido. Mas isso pode deixar muitos dados sem análise ou, no mínimo, produzir resultados demorados, além de abrir espaço para erros humanos. O ML pode ajudar a ampliar a análise para encontrar insights que não seriam facilmente discerníveis de outra forma.

Tipos de análise

As empresas têm uma ampla gama de tipos e técnicas de análise para escolher, e o melhor ajuste para um projeto geralmente depende do que a equipe deseja obter de seus dados. A seguir, apresentamos quatro categorias de análises.

• Análise prescritiva. Os sistemas de análise descritiva pegam dados históricos e determinam padrões e métricas para derivar insights necessários para criar uma análise situacional. Por exemplo, um modelo financeiro pode coletar dados de vendas, marketing, RH e despesas para criar uma análise trimestral de uma organização. Normalmente, a forma de visualizar análises descritivas é por meio dos painéis de controle.
• Análise diagnóstica. Os sistemas de análise diagnóstica utilizam dados históricos para encontrar a causa raiz de uma situação, tendência ou relacionamento. Por exemplo, se uma organização observar um aumento nas reclamações sobre a qualidade de um produto específico, ela pode aplicar uma ferramenta analítica de diagnóstico que considere dados, desde a cadeia de suprimentos até a entrega do produto, para determinar se a causa raiz está em um determinado material, etapa de fabricação ou outro motivo.
• Análise avançada preditiva. Os sistemas de análise preditiva criam uma previsão do desempenho futuro com base em dados relevantes atuais e anteriores. A previsão pode estar relacionada a praticamente tudo: modelos climáticos, níveis ideais de estoque, comportamento do cliente em uma campanha de marketing. Quanto mais dados, melhor será a criação de um perfil situacional que permita insights preditivos.
• Análise prescritiva. A análise prescritiva é semelhante à análise preditiva, mas vai além, sugerindo correções para os problemas encontrados. Por exemplo, um sistema de análise preditiva pode prever vendas estagnadas para o próximo trimestre. A análise prescritiva pode combinar dados históricos e análises de mercado para produzir ações prescritivas para superar projeções de vendas mais fracas.

Etapas do processo de análise

Em geral, o processo requer a coleta e limpeza de dados, a escolha de uma técnica, a interpretação dos resultados e a comunicação de insights às partes interessadas. A colaboração entre analistas de dados, especialistas em domínio e tomadores de decisão pode ser útil para garantir que os insights gerados sejam relevantes e impactantes.

1. Identifique o problema. Todas as análises devem abordar uma questão comercial. Você está tentando analisar dados de marketing? Descobrir o que está causando a rotatividade de funcionários? Descobrir o elo mais fraco na sua cadeia de suprimentos? Identificar o problema cria um ponto de partida para projetos de análise.
2. Colete e limpe os dados. Agora que as metas do projeto foram estabelecidas, identifique as fontes de dados necessárias para a plataforma de análise. As opções incluem o uso de um sistema iPaaS que vincula origens de dados ou a conexão com um repositório, como um data lake ou data warehouse. Para garantir compatibilidade e precisão, os dados também precisam de formatação adequada para processamento. A limpeza geralmente envolve a remoção de entradas duplicadas e a desnormalização de dados antes da análise. Para fontes de dados repetíveis, o machine learning pode ajudar a automatizar parte do processo de limpeza e transformação para melhorar a eficiência.
3. Explore e visualize dados. Usando ferramentas de análise, você pode criar visualizações de dados e gerar insights iniciais. Esse processo cria descobertas gerais que estabelecem os parâmetros de quaisquer hipóteses orientadas por dados que servirão como base de modelos de dados, incluindo quais conjuntos de dados fornecem mais valor.
4. Modele os dados. Com uma compreensão básica do objetivo e das fontes de dados disponíveis, os engenheiros de dados criam modelos para estruturar e organizar os dados, preenchendo a lacuna entre dados brutos e dados prontos para armazenamento e recuperação por aplicações de análise.
5. Avalie o modelo. É aqui que você analisa. Com o modelo de dados pronto, as equipes podem iniciar o processo de análise para atingir os objetivos iniciais do projeto. A análise de dados pode envolver diferentes formas de análise estatística, incluindo o uso de linguagens de programação e ferramentas analíticas.
6. Implante e monitore. Agora é hora de agir. Com relatórios e visualizações prontos, os usuários podem apresentar descobertas às partes interessadas para iniciar discussões sobre decisões críticas. Com a análise, as recomendações resultam de evidências encontradas nos dados e apresentadas claramente com visualizações, muitas vezes com insights mais profundos do que as técnicas de avaliação tradicionais ou manuais.

Principais técnicas de análise

A prática da análise é construída sobre uma série de técnicas estabelecidas no campo da estatística e, em seguida, trazidas à escala através das capacidades de machine learning. Algumas das técnicas mais comuns usadas na análise são as seguintes:

• Análise de regressão. A análise de regressão é uma das principais técnicas de modelagem estatística e de dados. Com a análise de regressão, o modelo de machine learning analisa os dados para ver quais variáveis influenciam um resultado e em que medida. A análise de regressão engloba uma família de técnicas, incluindo regressão linear, regressão não linear e regressão logística.
• Clusterização. O clustering é um tipo de análise utilizado com modelos de machine learning não supervisionados. Com o clustering, um modelo de machine learning explora um conjunto de dados para encontrar grupos menores de dados relacionados e, em seguida, deriva conexões e padrões desses grupos menores para gerar uma compreensão maior.
• Análise por período. Em estatísticas e modelagem de dados, a análise de séries temporais analisa os pontos de dados coletados dentro de um intervalo específico em busca de padrões, mudanças e impacto de variáveis ​​para criar um modelo de previsão. Um dos exemplos mais comuns de análise de séries temporais são os dados meteorológicos ao longo de um ano para prever padrões sazonais.
• Mineração de regras de associação. Alguns dos insights de dados mais profundos podem ser obtidos com a identificação de padrões e a descoberta de relações interessantes em grandes conjuntos de dados, que é uma das principais ideias da análise de grafos. A mineração de regras de associação é um tipo de machine learning que encontra conexões ocultas e semelhanças em relacionamentos de variáveis. Por exemplo, uma cadeia de fast-food pode usar a mineração de regras de associação para encontrar itens comumente encomendados juntos e, em seguida, oferecê-los como pacotes com desconto para atrair clientes.
• Mineração de texto. A mineração de texto é uma forma de machine learning não supervisionado que recebe textos de fontes como emails, comentários em sites ou postagens nas redes sociais e usa processamento de linguagem natural para derivar padrões significativos. Esses padrões podem ser associados a outras variáveis, como métricas de engajamento ou dados de vendas, para direcionar a compreensão da intenção e do sentimento.

Noções básicas de machine learning

De modo geral, o machine learning consiste em encontrar conexões e padrões dentro dos dados. O ML faz isso usando técnicas tão simples quanto as árvores de decisão e tão complexas quanto as redes neurais, com suas camadas mais profundas capazes de fornecer relações não lineares nos dados. No entanto, não importa o método, o machine learning ajuda as organizações a melhorar processos complicados e a aprofundar seus dados para aumentar a produtividade e melhorar a tomada de decisões.

Tipos de machine learning

Existe uma ampla variedade de modelos de machine learning, dependendo dos recursos, objetivos e limitações de um projeto. Compreender os diferentes tipos de técnicas de machine learning permite que as equipes façam a escolha certa para seu projeto. Os tipos comuns de machine learning incluem:

• Supervisionado. No aprendizado supervisionado, os algoritmos de ML treinam a partir de conjuntos de dados rotulados com o objetivo de identificar padrões conhecidos para refinar iterativamente a precisão das saídas. Esse processo é caracterizado como supervisionado porque o número de parâmetros conhecidos envolvidos permite uma medição clara da melhoria do modelo.
• Não supervisionado. O aprendizado não supervisionado permite que os modelos de machine learning processem conjuntos de dados não rotulados, sem metas ou métricas em mente. Em vez disso, uma abordagem não supervisionada fornece um ambiente seguro para o aprendizado orgânico por meio da detecção de padrões, detecção de relações ou outras formas de insights gerados. Quando bem-sucedidos, os modelos treinados por meio do aprendizado não supervisionado serão capazes de imitar adequadamente o ambiente apresentado pelo conjunto de dados e, assim, formar previsões precisas.
• Semissupervisionado. O aprendizado semisupervisionado combina técnicas supervisionadas e não supervisionadas para acelerar o processo de machine learning. Com a aprendizagem semi-supervisionada, um modelo começa a usar uma pequena quantidade de dados rotulados. Depois de concluir esse conjunto de dados, o modelo começa a explorar um conjunto maior de dados não rotulados para aplicar os conceitos básicos aprendidos na primeira etapa, antes de refinar suas previsões de maneira orgânica e não supervisionada.
• Aprendizado por reforço. O aprendizado por reforço se refere ao processo de permitir que um modelo explore um conjunto de dados com o propósito de alcançar um resultado específico. Cada decisão ao longo do caminho gera feedback em termos de reforço positivo ou negativo, que informa o modelo à medida que ele é revisado para antecipar uma resposta adequada às situações.

Etapas do processo de machine learning

Independentemente dos objetivos e parâmetros para o modelo de machine learning, esses projetos geralmente seguem um processo padrão. Compreender esse processo antes de iniciar um projeto fornece um roteiro para alocação de recursos e orçamentos ao longo de todo o ciclo de vida do machine learning.

Essas são as etapas comuns para desenvolver modelos de machine learning.

1. Identifique o problema. Qual é a finalidade do seu modelo de machine learning? Mais importante ainda, outras pessoas já criaram modelos para essa tarefa e, em caso afirmativo, algum deles é suficiente para alcançar seus objetivos? Todo projeto precisa ser capaz de resolver um problema, e a qualidade dessa solução deve definir os parâmetros do projeto, desde o ponto de partida até as métricas que determinam o sucesso.
2. Colete e limpe os dados. Para impulsionar qualquer projeto de machine learning, você precisa de dados. Isso significa identificar fontes de dados de treinamento semelhantes aos dados que o modelo treinado encontrará em uso geral e, em seguida, coletar e transformar esses dados em um formato unificado e compatível, livre de duplicatas e erros. Pular essa etapa pode criar vieses que distorcem, ou até mesmo inviabilizam um projeto. Reservar um tempo para gerenciar cuidadosamente o conjunto de dados de um projeto é um investimento para garantir o sucesso.
3. Engenharia de recursos. Nem tudo em um conjunto de dados é necessário para treinar um modelo de machine learning. Um passo inicial crucial para o machine learning é identificar parâmetros importantes para o projeto e, em seguida, selecionar conjuntos de dados que apresentem diversidade em torno desses parâmetros. A engenharia de recursos exige iteração liderada por especialistas, o que, em última análise, impulsiona transformações por meio da adição, remoção ou combinação de dados para um contexto maior que melhora a precisão do modelo.
4. Selecione e treine o modelo. Os objetivos do seu projeto determinarão uma lista restrita de técnicas de machine learning. Limitações práticas, como recursos de computação, cronograma do projeto, disponibilidade de fontes de dados de qualidade e a experiência dos membros da equipe podem restringir as escolhas e, por fim, determinar a melhor opção para um projeto. Após ser selecionado, o modelo é treinado iterativamente em um conjunto de dados de treinamento selecionado, refinando os resultados até atingir uma precisão consistente.
5. Avalie o modelo. Um modelo treinado com sucesso fornece resultados repetíveis, explicáveis ​​e precisos. Avalie o modelo treinado usando dados do mundo real para avaliar o desempenho fora do conjunto de dados de treinamento. A avaliação informa às equipes o quanto o projeto está próximo de atingir seus objetivos originais.
6. Implante e monitore. Se um modelo manipula com sucesso dados de teste do mundo real de forma consistente, ele está pronto para um ambiente de produção. Embora a implementação só deva ocorrer após determinados parâmetros serem atingidos, isso não significa o fim da evolução do modelo. As equipes devem monitorar continuamente os resultados de um modelo para garantir que ele mantenha a precisão, a consistência e outros resultados desejados e, se os resultados divergirem, descobrir o motivo.

Principais técnicas de machine learning

Muitas técnicas de machine learning estão em uso, mas nem todas as técnicas se aplicam necessariamente aos objetivos ou limitações de um projeto. O segredo para o sucesso do machine learning é saber qual técnica selecionar com base nos parâmetros individuais do seu projeto.

As técnicas populares usadas incluem:

• Árvores de decisão: as árvores de decisão usam aprendizado supervisionado para entender as diversas opções a serem consideradas conforme os itens avançam em um fluxo de trabalho. Por exemplo, quando uma nova fatura entra, certas decisões devem ser tomadas antes que ela seja paga. As árvores de decisão podem auxiliar na análise de regressão e agrupamento para determinar, por exemplo, se uma fatura é válida, com uma fatura completa, ou possivelmente fraudulenta ou sem os dados necessários para pagamento.
• Florestas aleatórias. Uma única árvore de decisão fornece apenas uma visão limitada da situação. Florestas aleatórias referem-se à técnica de combinar múltiplas árvores de decisão (ou seja, uma floresta) para criar um resultado cumulativo com uma perspectiva mais ampla. As florestas aleatórias superam muitas das limitações das árvores de decisão e oferecem maior flexibilidade tanto em função quanto em escopo. Na detecção de fraudes, por exemplo, a decisão sobre se uma transação é legítima ou não pode depender de muitos fatores, como a origem da transação, se a combinação de itens é típica para um cliente e se o tamanho da compra é incomum. As árvores de decisão dentro de uma floresta aleatória podem manipular cada parâmetro de avaliação.
• Máquina de vetor de suporte. Os dados podem naturalmente se dividir em clusters, de forma explícita ou não. As máquinas de vetores de suporte (SVMs) são um tipo de aprendizado supervisionado que busca encontrar maneiras de maximizar a diferença ou distância entre dois conjuntos de dados. Às vezes, há uma divisão linear clara entre os agrupamentos de dados e, às vezes, a função de divisão é não linear. Mesmo que não haja agrupamento óbvio em uma visualização bidimensional, o SVM pode usar análise de alta dimensão para encontrar maneiras de agrupar os dados.
• Redes neurais: as redes neurais organizam nós de computação de maneira semelhante às redes de neurônios em nossos cérebros. Cada camada dentro de uma rede neural aplica funções exclusivas para determinar como os dados de entrada devem ser classificados e se é possível fazer previsões a partir deles.
• Aumento gradual: cada previsão de modelo de machine learning tem um certo grau de confiança. Por exemplo, digamos que uma transação pareça ser fraudulenta com 0,8 de confiança, sendo que 1,0 é certeza absoluta. Essa é uma previsão bastante confiável. Quando um modelo faz sua avaliação, alguns cálculos ao longo do processo contribuem significativamente para a previsão, enquanto outros não contribuem muito. Em muitos modelos, fatores com baixas contribuições são considerados ruído e não são levados em conta. A otimização de gradiente visa combinar alguns desses contribuintes de baixo impacto de forma a permitir que eles contribuam de maneira mais significativa para a previsão, reduzindo as taxas de erro e aumentando os índices de confiança.

Desafios da análises e do machine learning

O machine learning e a análise usam muitas das mesmas técnicas. Portanto, ambos os esforços enfrentam desafios semelhantes, tanto individualmente quanto como um portfólio de projetos de “análise orientada por machine learning”. A seguir estão alguns desafios comuns que as equipes de projeto enfrentam:

• Qualidade dos dados: o machine learning requer muitos dados. No entanto, se os dados tiverem formatação inconsistente, duplicações, entre outros problemas, isso poderá distorcer o processo de treinamento do modelo. Embora a qualidade dos dados seja um desafio fundamental na criação de modelos eficazes, o termo "qualidade" em ML se refere a garantir que os dados sejam formatados adequadamente e reflitam o que o modelo veria em cenários reais. Se os dados de treinamento estiverem muito limpos e não representarem a variabilidade real que um modelo experimenta em ambientes de produção, eles podem se adaptar aos dados de treinamento, o que significa que não conseguem lidar com a variabilidade e a complexidade presentes em conjuntos de dados reais. As organizações devem adotar estratégias para manter a qualidade dos dados, incluindo a validação de fontes de dados para tecnologias de transformação apropriadas e desduplicação regular. Mas elas precisam encontrar um equilíbrio, limpando os dados para remover ruídos e erros e, ao mesmo tempo, mantendo a variedade.
• Seleção e otimização de algoritmos: cada projeto tem requisitos específicos, e as melhores tecnologias e algoritmos variam dependendo dos objetivos do projeto. Às vezes, as escolhas são óbvias, como ao usar as propriedades estruturais de uma árvore de decisão para entender o escopo e a natureza de um problema. Em outros casos, a escolha do modelo é menos clara. Documente as características dos seus dados, como tamanho, tipo e complexidade, e depois considere o problema que está tentando resolver. Qual a capacidade de processamento necessária para treinar e usar o modelo, e ele pode ser dimensionado para lidar com seus dados? É recomendável começar de forma simples e aumentar gradualmente a complexidade. Ferramentas como o AutoML podem ajudar a automatizar o teste e a seleção do melhor algoritmo para seu projeto.
• Sobreajuste e subajuste: o sobreajuste ou subajuste pode ocorrer quando os dados de treinamento não fornecem ao modelo o intervalo e o equilíbrio de qualidade apropriados. O sobreajuste ocorre quando os dados de treinamento contêm apenas determinados gêneros de dados. Se você quer um aplicativo que reconheça nomes de músicas e artistas, mas só apresente músicas country para treinar, ele não funcionará bem com os gêneros rock ou R&B. O subajuste é o oposto. O modelo não foi treinado extensivamente o suficiente e falha até mesmo em consultas óbvias ou entradas anteriores.
• Interpretabilidade e explicabilidade: a capacidade de interpretação e explicação são semelhantes, mas são características diferentes de um modelo de IA. Quando a saída de um modelo de IA é explicável, podemos entender o que o modelo de IA está nos dizendo e de onde vieram as respostas. Se a IA generativa criar um resumo de quatro parágrafos de uma reunião do conselho administrativo, você poderá ler a ata e entender como o sistema a escreveu. Ou, se o seu modelo prevê que as vendas aumentarão em 3% este ano, você pode consultar seus relatórios de vendas para entender de onde veio esse número. Isso é explicabilidade.
  
  Interpretabilidade significa entender o que o modelo fez para apresentar os detalhes da sua resposta. Por que o sistema GenAI escolheu as palavras em uma determinada ordem para resumir aquela reunião do conselho administrativo? Quais cálculos foram usados ​​para chegar a essa previsão de aumento de 3% nas vendas? Quando a IA cita suas fontes, ela melhora a explicabilidade. Mas, à medida que os modelos se tornam mais complexos, eles se tornam cada vez menos inteligíveis.

Melhores práticas de análise e machine learning

Análises e machine learning compartilham práticas comuns em relação a fatores como fontes de dados, algoritmos e métricas de avaliação. Os itens a seguir abrangem práticas comuns para análise e machine learning.

1. Defina o problema e as métricas de sucesso: qual é o propósito do projeto de análise? Essa pergunta simples é a base para tudo o que acontece depois. Entenda o problema que você está tentando resolver, e decisões como escolher um algoritmo ou uma fonte de dados surgirão naturalmente a partir disso. Isso define o ponto de partida, mas também precisa definir a linha de chegada. Como você medirá o sucesso? Essas duas perguntas fornecem uma estrutura ampla para o projeto, a partir da qual a equipe pode começar a preencher os detalhes.
2. Use conjuntos de dados diversos e de alta qualidade: os resultados de um projeto são tão bons quanto os dados de origem. Conjuntos de dados de baixa qualidade com problemas como duplicatas e fontes consistentemente irreais podem levar, na melhor das hipóteses, a resultados assimétricos e, na pior das hipóteses, a conclusões incorretas que custam tempo, dinheiro e clientes à sua empresa. Tanto para análise quanto para IA, os conjuntos de dados devem ser novos e refletir situações do mundo real, ao mesmo tempo em que trazem uma variedade de perspectivas relevantes, porém diversas.
3. Escolha os algoritmos e a arquitetura de modelo corretos: técnicas de machine learning foram desenvolvidas para propósitos específicos. Os sistemas de detecção de anomalias são diferentes dos sistemas hierárquicos de clusterização ou identificação de objetos. Alguns métodos de ML exigem maior capacidade de processamento e podem não ser adequados para aplicações simples. Da mesma forma, os modelos analíticos também têm uma utilização ideal. Pode ser útil testar vários algoritmos diferentes em seus dados e comparar seu desempenho.
4. Regularize e otimize os modelos: em ML, o sobreajuste ocorre quando o conjunto de treinamento do modelo não tem a diversidade que estará presente no uso em produção. Se um modelo for treinado em um conjunto de dados limitado, ele pode não ser capaz de interpretar entradas diferentes desse conjunto de treinamento. A regularização busca eliminar o sobreajuste e tornar o modelo mais aplicável de forma geral. A otimização ajusta iterativamente um modelo para garantir alta precisão.
5. Comunique os resultados claramente: as práticas listadas acima envolvem elementos técnicos de projetos. No entanto, um dos principais fatores para o sucesso é frequentemente esquecido: a comunicação dos resultados. As equipes podem estar focadas no ajuste dos modelos ou na auditoria das fontes de dados e esquecer que as principais partes interessadas precisam saber como o projeto está progredindo. Isso requer uma comunicação clara com métricas práticas e uma avaliação concisa de “como está indo?”

Casos de uso e aplicações de análise e machine learning

Como a análise e o machine learning se aplicam no mundo real? Enquanto existirem dados, as organizações de qualquer setor podem integrar análises e machine learning. Na verdade, esses recursos podem ser usados ​​de diversas maneiras em vários departamentos, como engenharia, operações, marketing e vendas. Os casos a seguir abrangem apenas alguns casos de uso que mostram os benefícios da análise e do machine learning (PDF) em diversos setores e funções.

• Marketing: os departamentos de marketing obtêm dados de todos os tipos de meios: rastreamento de engajamento em emails e postagens em redes sociais, históricos de compras, uso de aplicativos, comportamento de navegação e muito mais. O que fazer com tanta informação? Os sistemas de aprendizado de máquina podem compilar tudo, procurando padrões específicos e criando perfis analíticos de clientes e segmentos individuais para usuários empresariais. A partir daí, decisões baseadas em dados podem ativar outras estratégias, como ofertas microsegmentadas ou engajamento sazonal por grupo demográfico.
• Finanças: quando os dados de uma organização são consolidados, o departamento financeiro pode usar o machine learning para compilar esses grandes volumes para que possam ser decifrados por meio de análises. Os insights baseados em dados resultantes podem fornecer uma visão mais detalhada de fatores críticos, como fluxo de caixa, tendências de folha de pagamento e padrões de compra de ativos. A análise pode obter novos níveis de insights por meio da detecção de tendências e previsões baseadas em modelos, além de fornecer assistência na detecção de fraudes.
• Saúde: entre prontuários eletrônicos, dispositivos conectados e métricas operacionais de instalações, o machine learning e a análise podem trabalhar juntos para ajudar as organizações de saúde a otimizar as operações e oferecer melhor atendimento individual. Para operações comerciais, a equipe pode aumentar ou diminuir com base em ciclos de uso comprovados, acionados por fatores como estação e clima. Para indivíduos, insights baseados em dados podem fornecer indicadores sobre quando solicitar determinados exames ou novos tratamentos promissores.
• Robótica: quase todos os usos da robótica geram dados, desde o ciclo de fabricação até o produto final em uso na produção. Para este último, os dados podem vir de fontes que incluem sensores de temperatura, uso da CPU e juntas mecânicas e motores. A análise de dados visa aproveitar grandes quantidades de dados para otimizar todos os aspectos da produção, desde a aquisição de matérias-primas de fabricação até a manutenção de motores, reduzindo os custos de manutenção.
• Economia: o machine learning pode beneficiar a pesquisa e a análise econômica de diversas maneiras. Em sua forma mais simples, ele pode processar grandes quantidades de dados e criar visualizações. No entanto, analistas econômicos também empregam o machine learning para pesquisar pontos de dados relacionados, como sentimentos baseados em texto, fornecendo um contexto maior sobre o como e por que certas descobertas ocorrem.

Oracle: Use análises e machine learning para melhorar seus negócios

Avançados o suficiente para cientistas de dados, mas intuitivos o bastante para usuários empresariais, os sistemas Oracle Analytics oferecem recursos avançados integrados ao machine learning. Os produtos Oracle Analytics permitem explorar dados com processamento de linguagem natural, criar visualizações em uma interface no-code e aproveitar os insights baseados em IA com apenas um clique. A Oracle ajuda a contextualizar as informações e democratizar o acesso aos dados e a acessibilidade à IA/ML, inclusive por meio de recursos no-code e do tipo AutoML.

O machine learning e a análise avançada oferecem um enorme potencial para transformar negócios e impulsionar a inovação. As organizações podem aproveitar o poder dos dados e as tecnologias avançadas para obter insights valiosos, tomar decisões baseadas em dados e potencialmente obter uma vantagem competitiva. À medida que a tecnologia avança, a aplicação do machine learning à análise só tende a se expandir, proporcionando oportunidades interessantes para empresas de todos os tamanhos.

Perguntas frequentes sobre machine learning e análise avançada

Qual é a diferença entre ML e análise?

Machine learning é o processo de avaliar grandes conjuntos de dados para identificar padrões e construir um modelo preditivo, seja para pequenas tarefas de automação ou para processos maiores e mais complexos que exigem pensamento crítico. A análise se refere à ciência da análise sistêmica de dados e estatísticas. A análise pode se beneficiar integrando o machine learning para gerar modelos de dados, mas os dois conceitos existem separadamente, a menos que sejam usados intencionalmente juntos. No cenário de negócios atual, combinar ML e análise pode ajudar as empresas a alcançar o sucesso.

Quais são os tipos de análise com machine learning?

Em geral, qualquer tipo de análise pode usar machine learning, desde que a plataforma analítica seja compatível e esteja devidamente conectada a um repositório de dados. Funcionalmente, quase qualquer projeto de análise pode se beneficiar do uso do machine learning para agilizar o processamento de dados.

Como o machine learning e a análise de dados podem ser usados para fazer previsões de negócios?

A análise de dados pode ajudar as organizações a fazer previsões comerciais, processando dados históricos e identificando padrões para itens como ciclos de vendas, tendências de mercado, comportamento do cliente ou até mesmo processos de fabricação. Com insights preditivos sobre qualquer um desses aspectos, as organizações podem tomar decisões que aproveitem essas descobertas para gerar melhores resultados comerciais.

Como as organizações podem garantir que seus projetos de machine learning e análise de dados sejam bem-sucedidos?

Para projetos de machine learning e análise avançada, considere as seguintes práticas, que aumentarão a probabilidade de sucesso do seu projeto:

• Para ambos: use fontes de dados de alta qualidade.
• Para análise: engenheiros de dados garantem que modelos e dados atendam aos padrões antes do uso.
• Para análise: selecione técnicas que melhor equilibrem os objetivos do projeto e os recursos práticos.
• Para machine learning: solução de problemas como sobreajuste e subajuste.
• Para machine learning: monitore continuamente um modelo após a implementação para ver se mais revisões e ajustes são necessários.