Operacionalizando Machine Learning em Processos

O mundo está cada vez mais controlado por tecnologias digitais. Big data, inteligência artificial e carros autônomos – e esses são apenas uma pequena parte do que muda ou mudará nossas vidas, nossos hábitos e a maneira como conduzimos os negócios todos os dias. Mas como podemos usar o aprendizado de máquina na prática e por que é um bom investimento empresarial?

É a acessibilidade atual de grandes quantidades de dados que tornou possível usar o aprendizado de máquina em todos os lugares para resolver problemas de negócios, mas existem dois requisitos principais para que essa tecnologia funcione – a qualidade dos dados de origem e o modelo depurado que os utiliza .

Para que serve o aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina é um método de análise de uma grande quantidade de dados por algoritmos, que podem tomar certas decisões com base na análise e na experiência anterior. A automação de aprendizado de máquina (ML) é usada ativamente nos negócios, pois permite criar modelos de negócios analíticos. O ML permite que a IA aprenda de forma independente, encontre certos padrões em uma grande quantidade de informações e resolva as tarefas atribuídas a ela.

A inteligência artificial, graças à automação do aprendizado de máquina, pode analisar uma grande quantidade de informações, classificá-las e estruturá-las, esclarecer o significado dos dados, encontrar erros, erros e contradições, fazer recomendações e prever o mau funcionamento de equipamentos ou sistemas.

A introdução de operações de aprendizado de máquina ajuda a resolver tarefas como reduzir custos de empresas de transporte, prever o comportamento de compradores e demanda de mercadorias, diagnosticar pacientes, marcar consultas em hospitais e muitos outros.

Como implementar tecnologias de aprendizado de máquina

Quando a qualidade dos dados está em ordem, mas os algoritmos funcionam no mesmo laptop de um analista ou cientista de dados, surge a próxima tarefa difícil – implementar algoritmos em processos de negócios e construir uma máquina funcional para todos os analistas ou para toda a empresa. É necessária uma solução abrangente que colete os dados necessários, os processe, preveja o efeito da reavaliação e aplique cenários em uma ferramenta.

Agora, as grandes empresas estão se deparando com a falta de uma solução de otimização no mercado, então estão tentando construir uma solução interna. Construir e implementar uma solução requer uma enorme infraestrutura e os esforços do departamento de TI.

Etapa 1. Defina uma meta

Escolha a tarefa e identifique um procedimento cujo fluxo você possa explicar em detalhes. Lembre-se de que o programa não substitui uma pessoa nem faz escolhas em seu nome. Assim, não é necessário automatizar procedimentos que envolvam levar em consideração muitas variáveis ​​que ocorrem aleatoriamente.

Transfira tarefas previsíveis para ML, como identificar o tipo de documento ou o intervalo de modificações permitidas nas leituras do sensor.

Etapa 2. Encontre casos semelhantes

Para que o ML funcione com sucesso, é fundamental ter os chamados “modelos”, por isso é necessário prepará-los em quantidade suficiente com antecedência: para cada categoria com a qual o sistema irá comparar novos exemplos. E quanto mais precisos e diversos exemplos você usar, mais preciso será o resultado na saída.

Etapa 3. Projetar um algoritmo

Depois de descrever o procedimento verbalmente, o método deve ser convertido em um formato que uma máquina possa entender, como a utilização de uma das linguagens de programação atuais, como R ou Python. Após o modelo ter sido treinado primeiro, avalie-o quanto à exatidão e escolha os melhores parâmetros.

Aonde pode ir o analista se o algoritmo faz tudo sozinho?

Os algoritmos fazem a maior parte do trabalho que uma pessoa pode fazer. Ao não entender os novos papéis, a equipe pode resistir à inovação e sabotar o processo. É necessário esclarecer os papéis para evitar tal situação.

Após a implementação do algoritmo, uma pessoa irá gerenciar a ferramenta ao invés de buscar e estruturar os dados; controlar preços em vez de trabalhar com cálculos de alta precisão de vários parâmetros. A solução garante a qualidade e precisão dos cálculos, e a pessoa se engaja na gestão: recebe uma previsão, corrige a escolha do cenário ideal e reage ao acionamento de “luzes de alerta” em caso de mau funcionamento. O processo funciona da mesma forma que a reação do motorista ao indicador de troca de óleo piscando no carro: o gerente liga onde o ML não consegue lidar sozinho.

3 Erros na Implementação de Machine Learning

A implementação do aprendizado de máquina é difícil e cara. Vamos descobrir como usar a tecnologia com sucesso e não desperdiçar dinheiro, porque o aprendizado de máquina é uma excelente ferramenta para otimizar os processos de negócios e aumentar os lucros.

Erro 1: As empresas estabelecem metas erradas.

Muitas tentativas de implementar o aprendizado de máquina terminam em fracasso. Uma das razões é a falta de compreensão das capacidades da tecnologia e suas especificidades. É necessário definir um objetivo de negócio e estabelecer indicadores pelos quais o sucesso de sua realização será determinado. Com base nisso, é necessário criar requisitos para aprendizado de máquina.

Erro 2: As empresas não prestam atenção à coleta de dados.

A coleta e o armazenamento de dados são uma das principais etapas do aprendizado de máquina. É importante pensar neste processo corretamente. A aplicação bem-sucedida de métodos e a solução de problemas dependem da qualidade e da quantidade de dados. Caso contrário, pode levar ao aumento dos custos trabalhistas e – pior ainda – à incapacidade de atingir a meta. Portanto, é importante levar em consideração esses aspectos:

• Salvar dados “brutos”.
• Leve em consideração a qualidade e o volume dos dados.
• Cuidar da implementação de um sistema de monitoramento e diagnóstico de fluxos de dados.

Erro 3: as empresas criam processos de aprendizado de máquina incorretamente

O processo de aprendizado de máquina é iterativo e experimental. Envolve testar algoritmos, definir parâmetros e monitorar constantemente como as alterações afetam as métricas. Metodologias lineares não são utilizadas em projetos de aprendizado de máquina, pois acarretam problemas em fases posteriores de testes e operação industrial. É necessário aplicar metodologias flexíveis e adaptá-las a um projeto específico.

Como você pode obter o máximo benefício?

Para implementar o aprendizado de máquina em processos de negócios:

1. Desenvolva algoritmos.

2. Implantar uma infraestrutura que suporte processamento de dados, treinamento de redes neurais e otimização de preços, levando em consideração todas as restrições de negócios.

3. Construir um sistema de monitoramento para a operação estável da solução.

4. Treine a equipe e adapte os processos e papéis das pessoas na empresa.

5. Projetar e realizar testes piloto do sistema.

6. Fornecer suporte e retreinamento regular do algoritmo.