Machine learning e análises: um guia especializado

O machine learning e a análise avançada se tornaram ferramentas indispensáveis para as empresas que buscam extrair 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 machine learning, os resultados podem ficar aquém 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 assistência médica, 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 são análises avançadas?

Análise é o processo de derivar insights de dados e usá-los para tirar conclusões ou tomar decisões. Trata-se de 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 bem informadas, 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 avançada geralmente se refere ao uso de software para classificar dados, encontrar relacionamentos exclusivos e apresentar descobertas de maneira acessível por meio de visualizações.

Principais conclusões

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

Machine learning e análise avançadas 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 perder 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 de análise legadas podem lidar.

As análises incluem machine learning?

Análises não requerem necessariamente machine learning. Durante anos, as empresas utilizaram ferramentas fundadas em análises estatísticas para estudar tendências de dados, prever resultados futuros e avaliar a eficácia das estratégias. Sem o benefício do ML, elas procuraram responder a perguntas como: como nossa estratégia de desconto de férias funcionou? 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 pegar um segmento de dados transacionais e analisá-lo com estatística clássica. 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 as análises são importantes para os negócios?

Juntos, machine learning e análises extraem insights e previsões valiosas de uma ampla gama de dados. Isso pode proporcionar uma vantagem competitiva para as empresas porque hoje, os dados vêm de todos os lugares e, em alguns casos, o tempo todo: métricas operacionais internas, estoques de fornecedores e fornecedores, resultados de campanhas de marketing, dados de aplicações de clientes, dados relacionados de fontes públicas, dados financeiros, dados gerados por dispositivos de Internet das Coisas - o ecossistema de tecnologia moderna gera dados 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 o machine learning, todo o processo de análise de negócios se torna mais gerenciável e de escopo mais amplo por motivos que incluem o seguinte:

• 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 de análise pode gerar insights com base em consultas simples de usuários corporativos.
• Ferramentas de análise baseadas em machine learning também podem identificar padrões ocultos em dados complexos, gerando novas ideias e discussões que podem criar novas oportunidades.

Aumentando o entusiasmo em torno das análises avançadas baseada em 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 muito poder de computação para uma análise eficiente. 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 pessoa na organização com as credenciais adequadas para usar o sistema.

Usando machine learning em Business Analytics

Quando uma organização coleta entradas de várias fontes em um repositório, os sistemas de machine learning podem começar a processar grandes volumes de dados em apoio a iniciativas estratégicas. Essas iniciativas podem ser parte de operações, marketing, logística e até mesmo engajamento público nas mídias sociais.

Aqui estão alguns usos populares para machine learning em business analytics.

• 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 personagem e enviar transações potencialmente ilegítimas para investigação adicional.
• Gerenciamento de cadeias de suprimentos: As cadeias de suprimentos podem envolver vários parceiros, atacadistas e provedores de logística de todo o mundo. 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 as programações de manufatura para determinar problemas temporários, bem como tendências de spot que podem levar à otimização de custos e processos, como identificar fornecedores propensos a falhas de peças ou entregas atrasadas.
• 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 se, por exemplo, um produto estiver com falta de uma peça-chave ou se um representante de serviços for problemático.
• Análise preditiva: A análise preditiva sem auxílio do machine learning tem sido um elemento básico da análise de negócios desde que os livros contábeis sejam mantidos. Cotas simples de vendas do ano anterior em comparação com as vendas do ano atual são o ponto de partida, e estatísticos têm avançado as ciências preditivas significativamente. O machine learning se baseia nessa herança, processando com mais precisão mais dados e usando 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 o lucro é maximizado? Muito caro, e poucas pessoas vão comprar. Muito barato e as margens sofrem. 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 você alcançou o melhor resultado possível. Refletir sobre o desempenho passado geralmente leva a melhorias na próxima vez. A análise deve sempre ter esses tipos de metas – o que você pode alcançar ao encontrar insights acionáveis nos dados?

A análise estatística dos dados numéricos é um ponto de partida digno. Mas isso potencialmente deixa muitos dados não analisados ou, no mínimo, produz resultados lentos enquanto abre a porta para o erro humano. O ML pode ajudar a ampliar a análise para encontrar insights que não são facilmente discernidos 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 estão quatro categorias de análise.

• Revisão descritiva. 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 obter dados de vendas, marketing, RH e despesas para criar uma análise trimestral para uma organização. Em geral, os painéis serão a maneira de visualizar análises descritivas.
• Análise de diagnóstico. Os sistemas de análise de diagnóstico usam dados históricos para encontrar a causa raiz de uma situação, tendência ou relacionamento. Por exemplo, se uma organização está vendo um aumento nas reclamações sobre a qualidade de um produto específico, ela pode empregar uma ferramenta analítica de diagnóstico que considera os dados que começam com a cadeia de suprimentos até a entrega do produto para determinar se a causa raiz está em um determinado material, etapa de fabricação ou outra causa.
• Análises preditivas. Os sistemas de análise preditiva criam uma previsão de desempenho futuro com base em dados atuais e passados relevantes. A previsão pode se relacionar a qualquer coisa: modelos de clima, níveis ideais de estoque e comportamento do cliente em uma campanha de marketing. Quanto mais dados, melhor criar um perfil situacional que permita insights preditivos.
• Análise prescritiva. A análise prescritiva é semelhante à preditiva, mas vai além, sugerindo correções para os problemas encontrados. Por exemplo, um sistema de análise preditiva pode prever vendas em platô 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 a limpeza de dados, a escolha de uma técnica, a interpretação de 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 um problema de negócios. Você está tentando analisar dados de marketing? Descubra o que está impulsionando a rotatividade de funcionários. Descubra o elo fraco da sua cadeia de suprimentos. Identifique 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, eliminando a lacuna entre dados brutos e dados prontos para armazenamento e recuperação por aplicações de análise.
5. Avalie o modelo. Aqui é onde você analisa. Com o modelo de dados pronto, as equipes podem iniciar o processo de análise para atingir as metas iniciais do projeto. A análise de dados pode envolver diferentes formas de análise estatística, incluindo o uso de linguagens de programação e ferramentas de análise.
6. Implemente 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 de dados e estatística. Com a análise de regressão, o modelo de machine learning analisa os dados para ver quais variáveis influenciam um resultado e quanto. A análise de regressão engloba uma família de técnicas, incluindo regressão linear, regressão não linear e regressão logística.
• Clusterização. Clusterização é um tipo de análise usado com modelos de machine learning não supervisionados. Com a clusterização, 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 maior compreensão.
• Análise por período. Em estatísticas e modelagem de dados, a análise de séries temporais analisa os pontos de dados coletados dentro de um intervalo de tempo específico para padrões, alterações 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 da regra de associação. Alguns dos insights de dados mais profundos podem vir da identificação de padrões e da descoberta de relacionamentos interessantes em grandes conjuntos de dados, uma das principais ideias da análise de gráficos. A mineração de regras de associação é um tipo de machine learning que encontra conexões ocultas e semelhanças em relacionamentos 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, oferecer aqueles como pacotes com desconto para direcionar os clientes.
• Mineração de texto. A mineração de texto é uma forma de machine learning não supervisionado que pega texto recebido de fontes como emails, comentários em sites ou postagens em mídias 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 impulsionar a compreensão da intenção e do sentimento.

Noções básicas sobre machine learning

Em sua essência, o machine learning é sobre encontrar conexões e padrões nos 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, metas 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 o seguinte:

• 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 uma sandbox para aprendizado orgânico por meio da detecção de padrões, detecção de relacionamentos ou outras formas de insights gerados. Quando bem-sucedidos, os modelos treinados por meio de aprendizado não supervisionado poderão imitar adequadamente o ambiente apresentado pelo conjunto de dados e, assim, formar previsões precisas.
• Semissupervisionado. O aprendizado semissupervisionado combina técnicas supervisionadas e não supervisionadas para acelerar o processo de machine learning. Com o aprendizado semissupervisionado, um modelo começa com um pequeno volume de dados rotulados. Depois de terminar com esse conjunto de dados, o modelo começa a explorar um conjunto de dados não rotulado maior para aplicar o básico aprendido na primeira etapa antes de refinar suas previsões de maneira orgânica e não supervisionada.
• Aprendizado de reforço. Aprendizado de reforço refere-se ao processo de permitir que um modelo explore um conjunto de dados com o objetivo de alcançar um resultado específico. Cada decisão ao longo do caminho gera feedback em termos de reforço positivo ou negativo, o que informa o modelo à medida que ele revisa para antecipar uma resposta adequada às situações.

Etapas do processo de machine learning

Independentemente de seus objetivos e parâmetros para seu 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.

Estas 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, outros já produziram modelos para essa tarefa e, em caso afirmativo, é suficiente para 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 ditam 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 duplicidades e erros. Skimping nessa etapa poderia criar vieses que distorcer ou até mesmo inviabilizar um projeto. Reservar um tempo para gerenciar cuidadosamente o conjunto de dados de um projeto é um investimento para garantir o sucesso.
3. Engenheiro 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 apresentam diversidade em torno desses parâmetros. A engenharia de recursos requer iteração liderada por especialistas, gerando transformações adicionando, removendo ou combinando dados para um contexto maior que melhora a precisão do modelo.
4. Selecione e treine o modelo. Os objetivos do seu projeto determinarão uma pequena lista 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 o melhor ajuste para um projeto. Uma vez selecionado, o modelo treina iterativamente em um conjunto de dados de treinamento selecionado, refinando resultados e resultados até atingir uma precisão consistente.
5. Avalie o modelo. Um modelo treinado com sucesso oferece resultados repetíveis, explicáveis e precisos. Avalie seu modelo treinado usando dados do mundo real para avaliar o desempenho fora do conjunto de dados de treinamento. A avaliação diz às equipes o quão perto o projeto está de atingir seus objetivos originais.
6. Implemente e monitore. Se um modelo lidar com dados de teste do mundo real de forma consistente, ele estará pronto para um ambiente de produção. Embora a implementação só deva ocorrer após determinados benchmarks serem atendidos, isso não marca 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 se desviarem, descubra 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 truque para o machine learning bem-sucedido é saber qual técnica selecionar com base nos parâmetros individuais do projeto.

As técnicas populares usadas no machine learning incluem o seguinte:

• Árvores de decisão: As árvores de decisão usam o aprendizado supervisionado para entender as várias opções a serem consideradas à medida que os itens se movem por um workflow. Por exemplo, quando uma nova fatura entra, certas decisões devem ser tomadas antes que a fatura seja paga. As árvores de decisão podem ajudar na análise de regressão e na clusterização para determinar, por exemplo, se uma fatura é válida, com uma fatura completa versus possivelmente fraudulenta ou sem os dados necessários para pagamento.
• Florestas aleatórias. Uma única árvore de decisão fornece apenas uma visão limitada de uma situação. Florestas aleatórias referem-se à técnica de combinar várias árvores de decisão – daí, 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 na função e no escopo. Na detecção de fraude, por exemplo, a decisão sobre se uma transação é legítima ou não pode depender de muitos fatores, como onde a transação se originou, se a combinação de itens é típica de um cliente e se o tamanho da compra é incomum. Árvores de decisão dentro de uma floresta podem lidar com cada parâmetro de avaliação.
• Suporte a máquinas vetoriais. Às vezes, os dados caem naturalmente em clusters, sejam eles óbvios ou não. As máquinas vetoriais de suporte (SVMs) são um tipo de aprendizado supervisionado que busca encontrar maneiras de maximizar a diferença ou a distância entre dois clusters de dados. Às vezes há uma linha de divisão linear óbvia entre agrupamentos de dados, às vezes a função de divisão é não linear. Se não houver clusterização óbvia em visualizações bidimensionais, as SVMs poderão usar a análise de dimensão superior para encontrar maneiras de clusterizar 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 únicas para determinar como os dados de entrada devem ser classificados e se as previsões podem ser feitas a partir dos dados de entrada.
• Aumento gradual: Cada previsão de modelo de machine learning vem com um nível de confiança. Por exemplo, digamos que uma transação parece fraude com 0,8 de confiança, onde 1,0 é perfeitamente certo. É uma previsão bastante confiante. Quando um modelo faz sua avaliação, alguns cálculos ao longo do caminho contribuirão significativamente para a previsão, enquanto alguns não contribuirão muito. Em muitos modelos, os contribuintes baixos são descontados como eles aparecem por si mesmos como ruído. O aumento de gradiente procura combinar alguns desses contribuintes baixos de uma forma que os permita contribuir mais significativamente para a previsão, reduzindo assim as taxas de erro e aumentando as classificações de confiança.

Desafios em análises e machine learning

O machine learning e a análise dependem de muitas das mesmas técnicas. Por causa disso, ambos os esforços enfrentam desafios semelhantes, sejam tomados separadamente ou como um projeto combinado de "análise avançada por machine learning". A seguir estão alguns desafios comuns enfrentados pelas equipes de projeto.

• Qualidade de dados: O machine learning requer muitos dados. Mas quando esses dados estão repletos de formatação inconsistente, duplicações e outros problemas, eles podem distorcer o processo de treinamento do modelo. A qualidade dos dados é um dos principais desafios na criação de um modelo eficaz, mas observe que, quando se trata de ML, "qualidade" significa que os dados são formatados corretamente e refletem o que o modelo verá em cenários reais. Se os dados de treinamento estiverem muito limpos e não representarem a variabilidade do mundo real que o modelo experimentará na produção, eles poderão se adaptar aos dados de treinamento, ou seja, não poderão lidar com a variabilidade e a complexidade presentes nos conjuntos de dados reais. As organizações devem empregar estratégias para manter a qualidade dos dados, incluindo a verificação de fontes de dados para técnicas de transformação adequadas e deduplicação regular. Mas elas precisam encontrar um equilíbrio, limpando os dados o suficiente para remover ruídos e erros, mantendo a variedade.
• Seleção e otimização de algoritmos: Cada projeto vem com necessidades específicas e, dependendo dos objetivos do projeto, diferentes técnicas e algoritmos farão o melhor ajuste. Às vezes, essas escolhas parecem óbvias, como se você soubesse que a natureza estruturada das árvores de decisão funcionará para o escopo e a natureza do problema em questão. Em outros casos, a seleção do modelo é menos clara. Documente as características dos seus dados, como tamanho, tipo e complexidade, e depois considere o problema que deseja resolver. Qual o poder de processamento necessário para treinar e usar o modelo e ele pode ser dimensionado para lidar com seus dados? É melhor começar mais simples e subir em complexidade. Ferramentas como o AutoML podem ajudar a automatizar o teste e a seleção do melhor algoritmo para seu projeto.
• Overfitting e underfitting: Se os dados de treinamento não fornecerem ao modelo um equilíbrio apropriado de amplitude e qualidade, tanto overfitting quanto underfitting podem ocorrer. Overfitting acontece quando os dados de treinamento contêm apenas determinados gêneros de dados. Se você quer uma aplicação que possa identificar títulos de músicas e cantores, mas você dá apenas música country durante o treinamento, ela ficará perdida quando se trata de rock ou R&B. Underfitting refere-se ao oposto disso – o modelo não foi treinado extensivamente o suficiente e falha mesmo no que deve ser consultas óbvias ou entradas intocadas.
• Interpretabilidade e explicabilidade: Interpretabilidade e explicabilidade são propriedades semelhantes, mas distintas, de um modelo de IA. Quando a saída de um modelo de IA é explicável, entendemos o que ele está nos dizendo e, em um alto nível, de onde veio a resposta. Se a IA generativa escrever um resumo de quatro parágrafos de uma reunião do conselho, você poderá ler as atas da reunião e entender como o sistema optou por escrever o que fez. Ou se um modelo prevê que um produto aumentará as vendas em 3% este ano, você pode olhar para os relatórios de vendas e entender de onde esse número veio. Isso é explicabilidade.
  
  Interpretabilidade significa entender o que o modelo fez para apresentar os detalhes de sua resposta. Por que o sistema de IA generativa escolheu as palavras que escolheu na ordem em que as escolheu para resumir essa reunião do conselho? Que cálculos ele usou para vir com 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 são cada vez menos interpretáveis.

Melhores práticas de análises 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 a finalidade do seu projeto de análise? Essa pergunta simples é a base para tudo o que acontece depois. Saiba qual problema você está tentando resolver, e decisões como algoritmo e seleção de fonte de dados se propagam a partir daí. Isso define o ponto de partida, mas a linha de chegada também precisa de definição. Como você medirá o sucesso? Essas duas perguntas fornecem a estrutura ampla para um projeto e, a partir daí, as equipes podem 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 duplicação e fontes irrealisticamente uniformes criam problemas, na melhor das hipóteses, distorcendo os resultados, na pior das hipóteses, levando a conclusões erradas que custam tempo, dinheiro e clientes à empresa. Tanto para análise quanto para IA, os conjuntos de dados devem ser atuais e refletir as condições do mundo real, trazendo uma variedade de perspectivas relevantes, mas diversas.
3. Escolha os algoritmos certos e a arquitetura do modelo: As técnicas de machine learning foram desenvolvidas para fins específicos. Os sistemas de detecção de anomalias são diferentes dos sistemas hierárquicos de agrupamento ou identificação de objetos. Alguns métodos de ML exigem mais poder de processamento e podem ser escolhas ruins para aplicações mais simples. Da mesma forma, os modelos de análise também têm seus melhores usos. Pode valer a pena experimentar alguns algoritmos diferentes em seus dados e comparar seu desempenho.
4. Regularize e otimize os modelos: No ML, o overfit ocorre quando o conjunto de treinamento do modelo não tem a diversidade que estará presente no uso da produção. Se um modelo for altamente treinado em um conjunto de dados limitado, talvez ele não consiga interpretar uma entrada diferente de seu conjunto de treinamento. A regularização procura eliminar o overfitting e tornar o modelo mais aplicável. A otimização ajusta iterativamente um modelo para garantir alta precisão.
5. Comunique resultados claramente: As práticas listadas acima envolvem elementos técnicos dos projetos. No entanto, uma das maiores chaves potenciais para o sucesso é muitas vezes negligenciada: comunicar resultados. As equipes podem se concentrar em modelos de ajuste fino ou em auditar fontes de dados e esquecer que as principais partes interessadas precisam saber como um projeto está progredindo. Isso requer uma comunicação clara com métricas acionáveis e uma avaliação concisa de "Como vai?"

Casos de uso e aplicações de análises 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. De fato, diferentes departamentos, como engenharia, operações, marketing e vendas, podem usá-los de maneiras diferentes. Os casos a seguir abrangem apenas alguns casos de uso que mostram os benefícios da análise e do machine learning em uma variedade de setores e funções.

• Marketing: Os departamentos de marketing obtêm dados de todos os tipos de caminhos: rastreamento de engajamento em emails e postagens em mídias sociais, históricos de compras, uso de aplicações, comportamento de navegação e muito mais. O que fazer com essa enxurrada de informações? Os sistemas de machine learning podem compilá-lo para procurar padrões específicos e criar um perfil orientado por análises de clientes e segmentos individuais para usuários corporativos. A partir daí, as decisões baseadas em dados podem ativar outras estratégias, como ofertas microdirecionadas ou engajamento sazonal por demografia.
• Finanças: Quando os dados de toda uma organização são consolidados, os departamentos financeiros podem usar o machine learning para compilar esses grandes volumes para decifrar com 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, ao mesmo tempo em que fornece assistência com a detecção de fraudes.
• Assistência médica: Entre registros médicos eletrônicos, dispositivos conectados e métricas operacionais de instalações, machine learning e análises podem trabalhar juntos para ajudar as organizações de saúde a otimizar as operações e oferecer melhor atendimento individual. Para operações, a equipe pode aumentar e diminuir com base em ciclos de uso comprovados acionados por fatores como temporada e clima. Para os indivíduos, insights baseados em dados podem fornecer indicadores sobre quando reservar determinadas triagens ou prometer novos tratamentos.
• Robótica: Quase todos os usos da robótica geram dados, desde o ciclo de fabricação até o produto final em uso na produção. Para esse último, os dados podem vir de fontes, incluindo sensores de temperatura, uso da CPU e articulações e motores mecânicos. A análise pode pegar essa enorme quantidade de dados e visar otimizar todas as facetas da produção, como fornecimento de manufatura e manutenção de motores, reduzindo os custos de manutenção.
• Economia: O machine learning pode beneficiar a pesquisa e a análise econômicas de várias maneiras. Em sua forma mais simples, ele pode processar grandes quantidades de dados e criar visualizações. No entanto, os analistas econômicos também empregam machine learning para pesquisar pontos de dados relacionados, como sentimento baseado em texto, fornecendo um contexto maior para como e por que de uma descoberta específica.

Oracle: Use análises e machine learning para ajudar a melhorar seus negócios

Avançado o suficiente para cientistas de dados, mas intuitivo o suficiente para usuários corporativos, os sistemas Oracle Analytics oferecem recursos avançados integrados de machine learning. Os produtos Oracle Analytics podem permitir que você explore dados com processamento de linguagem natural, crie visualizações em uma interface livre de código e aproveite insights com tecnologia de IA em um clique. A Oracle ajuda a contextualizar as informações e democratizar o acesso aos dados e a acessibilidade a IA/ML, inclusive por meio de recursos no-code e do tipo AutoML.

O machine learning e a análise avançada oferecem imenso potencial para transformar negócios e impulsionar a inovação. Ao aproveitar o poder dos dados e aproveitar técnicas avançadas, as organizações podem obter insights valiosos, tomar decisões baseadas em dados e potencialmente obter uma vantagem competitiva. À medida que a tecnologia continua a evoluir, as aplicações de machine learning para análise só se expandirão, oferecendo oportunidades interessantes para empresas de todos os tamanhos.

Perguntas frequentes sobre machine learning e análises avançadas

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. Análise refere-se 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 propositalmente juntos. No cenário de negócios atual, a combinação de ML e análise pode posicionar uma organização para 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 a suporte e esteja devidamente conectada a um repositório de dados. Funcionalmente, quase qualquer projeto de análise pode se beneficiar do uso de machine learning para agilizar o processo de análise de dados.

Como o machine learning e as análises podem ser usados para fazer previsões de negócios?

As análises podem ajudar as organizações a fazer previsões de negócios processando dados históricos, identificando padrões para coisas como ciclos de vendas, tendências de mercado, comportamento do cliente ou até mesmo processos de manufatura. Com insights preditivos sobre qualquer um desses, as organizações podem tomar decisões para aproveitar melhor as descobertas para obter melhores resultados de negócios.

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

Para projetos de machine learning e análise avançada, considere as seguintes práticas, que podem ajudar a posicioná-las para o sucesso, incluindo o seguinte:

• Para ambos: Usando fontes de dados de alta qualidade.
• Para análise: Ter engenheiros de dados garante que a modelagem e os dados atendam aos padrões antes do uso.
• Para análise: Selecionar técnicas que melhor equilibrem as metas do projeto e os recursos práticos.
• Para machine learning: Solução de problemas para problemas como overfitting e underfitting.
• Para machine learning: Monitore continuamente um modelo após a implementação para ver se são necessárias mais revisões e ajustes.