Continuamos a série que explica as principais palavras do vocabulário dos empreendedores da nova economia. São termos e expressões que você precisa saber: seja para conhecer as novas ferramentas que vão impulsionar seus negócios ou para te ajudar a falar a mesma língua de mentores e investidores. O verbete de hoje é…
AUTOML
O que acham que é: Nome de um game de computador sobre aprendizado de máquina.
O que realmente é: AutoML, abreviação de Automated Machine Learning, é um modelo de aprendizado de máquina que, automatizado de ponta a ponta, prescinde da ação humana.
Para entender melhor, é preciso voltarmos ao Machine Learning convencional (ML). Seu processo, claro, também utiliza automação mas há fases, como a de organização de dados (pré-processamento), seleção de algoritmos e otimização de hiperparâmetros (o que influi na maximização de desempenho preditivo) que dependem do trabalho de analistas e cientistas de dados. Isso envolve tempo (pode chegar a semanas), o que no caso do AutoML é reduzido a horas.
David Lemes, professor da FECAP especialista em Ciência da Computação e Ciência da Informação, coloca da seguinte forma: “No Machine Learning tradicional, os dados necessitam de tratamento especial para estarem de acordo com o que será treinado. Já AutoML usa os mesmos recursos, baseados em inteligência artificial, sem precisar da intervenção de um especialista”.
Para Vagner Macedo, professor de Análise e Desenvolvimento de Sistemas da Faculdade de Tecnologia do Estado (Fatec) Praia Grande, diz que AutoML é a automatização de um processo natural no desenvolvimento de modelos de ML tradicional. “A diferença está no fato de ter alta escala, produtividade e eficiência”, afirma.
Em um texto publicado mês passado (link no item “Para saber mais”), a Forbes abordou a explosão do AutoML e disse que o modelo tem um grande potencial para resolver problemas do ML, dentre eles a falta de cientistas de dados no mercado. Também em setembro, o TechTarget disse que o AutoML é uma das áreas mais modernas e populares de software de AI corporativa atualmente (link no item “Para saber mais”).
Quando foi inventado: Assim como é possível rastrear a existência do Machine Learning desde a década de 1950 (creditando-o a Alan Turing), o AutoML existe desde meados dos anos 1990. O modelo, contudo, decolou mesmo nos últimos anos.
Quem usa: Há, basicamente, dois grupos de usuários do AutoML. Os cientistas de dados estão no primeiro e podem utilizar o modelo para melhorar sua produtividade.
Do segundo grupo fazem parte pessoas que não são cientistas de dados mas possuem familiaridade com tecnologias que os envolvem.
É daqui que saem os profissionais que estão utilizando o AutoML em ambientes corporativos até então sem estrutura para o ML, soluções oferecidas por grandes corporações como Google (Cloud AutoML), Microsoft (Azure) e Amazon (Amazon AWS).
Vantagens em relação ao ML: É mais ágil; permite que cientistas de dados se concentrem em tarefas que de fato precisam do conhecimento humano; torna o aprendizado de máquina mais acessível a todos; possibilita que empresas sem recursos para investir em equipes especialistas em dados utilizem a ML, criem seus próprios algoritmos e se tornem cada vez mais orientadas por inteligência.
Para Lemes, o modelo democratiza o processo de desenvolvimento de Machine Learning. “O AutoML capacita seus usuários, independentemente da experiência em ciência de dados, a identificarem o processo para os mais diversos problemas”, diz.
Desvantagens em relação ao ML: O risco de que a automação tire o emprego dos cientistas de dados, assim como está fazendo com outras profissões não está em jogo, pelo menos por agora. Como o texto já citado da Forbes levanta, essa ainda é uma área deficitária em função da demanda.
É também o que pensa Macedo, da Fatec. “Não acredito que que o AutoML substituirá o cientista de dados. Trata-se de uma automatização em escala e maior produtividade que o ajuda a obter melhores escolhas e implementar soluções de ML.”
Para saber mais:
1) Leia, na Forbes, dotData And The Explosion Of Automated Machine Learning.
2) Leia, no TechTarget, How to choose the right autoML platform for your enterprise.
3) Leia, na Forbes, Why AutoML Is Set To Become The Future Of Artificial Intelligence.
