Desafios da implementação de AutoML e como superá-los

Processos de ML possuem um alto nível de complexidade, o que pode barrar a implementação de soluções de IA. O AutoML vem para ajudar na automação desses procedimentos. Entenda!

De acordo com estudo recente da Kaspersky, mais de 50% das empresas brasileiras já adotaram a Inteligência Artificial (IA) em pelo menos uma de suas funções de negócios, seja para fins de segurança, vendas ou marketing. 

A demanda por especialistas em ML aumentou por causa da  adoção da IA — visto que o Machine Learning é a base para muitas aplicações de Inteligência Artificial —, mas a oferta de profissionais especializados em Aprendizado de Máquinas ainda é um problema. 

Para preencher essa lacuna, o AutoML vem sendo implementado por muitas organizações. Dados mostram, inclusive, que 61% dos analistas de dados e tomadores de decisão que usam IA já implementaram ou planejam implementar o AutoML em seu ambiente corporativo. 

Hoje vamos entender o que é AutoML, como funciona, quais são os desafios na implementação e como podemos superá-los juntos com o DHuO! 

AutoML: o que é?

AutoML, sigla para Automated Machine Learning, é uma tendência que trata do uso de técnicas e ferramentas de automação para simplificar a aplicação do Aprendizado de Máquina.

O Machine Learning possui processos com características que os tornam altamente complexos, como a seleção de algoritmos e o ajuste de hiperparâmetros. Eles também envolvem alto custo humano (para lidar com configurações, testes, etc.), custo computacional elevado (para treinamento dos modelos) e apresentam grandes riscos. 

O conceito de AutoML nasceu, então, com a premissa de facilitar esses procedimentos, reduzindo a interferência humana, melhorando a performance computacional e otimizando o desempenho dos modelos de ML com o mínimo de capacidade técnica.

Para relembrar: o que é Aprendizado de Máquina? É uma técnica de Inteligência Artificial que usa dados para treinar sistemas e permitir que eles aprendam e melhorem seu desempenho automaticamente!

Como o AutoML funciona

O AutoML funciona por meio através da automação das etapas complexas do processo de Machine Learning. 

Para isso, são usadas técnicas e ferramentas específicas que possuem na sua arquitetura recursos e funcionalidades para pré-processar dados, explorar os modelos, ajustar parâmetros, treinar e validar os modelos, integrar modelos a sistemas já existentes, entre outras atribuições.  

Desafios da implementação de AutoML

O AutoML tem sido muito aplicado em reconhecimento de imagem, NLP, aprendizado semissupervisionado, aprendizado por reforço, etc. Porém, a sua aplicação tem trazido alguns desafios críticos. 

São eles:

1- Preparação de dados

A preparação de dados envolve a limpeza, a organização e a estruturação de dados brutos para análises. 

Essa etapa desempenha um papel muito relevante para a implementação do AutoML, pois garante a consistência das informações geradas para a construção de algoritmos e modelos de Machine Learning de maior confiabilidade. 

A maioria dos problemas durante a fase de preparação dos dados está relacionada aos próprios dados que a empresa coleta e faz uso. Nesse caso, questões como as mencionadas abaixo, devem ser levadas em consideração: 

• Qual banco de dados utilizar?
• Como conectar os dados?
• Qual ferramenta usar para visualizar os dados?

2- Seleção de modelos ML

Os modelos de ML são responsáveis por realizar previsões com base nos dados. Assim sendo, é necessário que as empresas escolham os melhores modelos de ML com base nas pontuações de treinamento e, em seguida, ajustem os parâmetros que maximizam a performance e a precisão das previsões.

Inconsistências sobre os modelos de ML podem levar a previsões erradas que impactam diretamente as análises e tomadas de decisão.

3- Interpretabilidade dos resultados

Geralmente, o AutoML escolhe modelos complexos que, apesar de serem precisos, são de difícil interpretabilidade.

Por exemplo, podemos entender que um modelo de machine learning é como uma receita culinária, mas em vez de ser uma receita simples, como “faça uma omelete”, o AutoML apresenta uma receita muito mais complicada, cheia de elementos e passos difíceis de serem seguidos. 

Essa complexibilidade na escolha dos ingredientes (dados) e a maneira de cozinhar (algoritmos) podem tornar a compreensão difícil para as pessoas — inclusive os especialistas — entenderem como o “prato final” (a previsão do modelo) foi feito.

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Estratégias para superar desafios do AutoML

A implementação do AutoML não exclui a necessidade de a empresa ter no seu time interno profissionais especializados em ML e ciência de dados, mas pode amenizar nem que seja um pouco a complexidade dos processos de Machine Learning. 

É importante frisar, no entanto, que a colaboração estreita com os especialistas para lidar com dados, selecionar os modelos de ML e interpretar os resultados pode não ser suficiente para a superação completa dos desafios do AutoML.

Assim sendo, recomenda-se também que a empresa se apoie em 4 estratégias adicionais, que incluem:

• Investir em ferramentas de preparação de dados robustas e que permitem total governança dos dados;
• Adotar plataformas AutoML que ofereçam transparência nos modelos;
• Realizar treinamento contínuo para toda a equipe sobre as melhores práticas em ML;

Utilizar abordagens híbridas, combinando a automação ML, sim, mas sem excluir o papel da supervisão humana.