Neste artigo, vamos ajudar você a entender o que é Auto Machine Learning (Auto ML) e como pode ser aplicado dentro de uma organização. 

O Auto Machine Learning é um conjunto de processo e uso de ferramentas que facilita a criação, implementação e o desenvolvimento de modelos personalizados de Machine Learning. O Auto Machine Learning fornece aos especialistas uma experiência mais simplificada, sem códigos, onde é possível gerar modelos, fazer previsões e testar cenários de negócios, permitindo que você aplique rapidamente o aprendizado de máquina em toda a sua empresa.

O Auto Machine Learning pode ser utilizado também em uma variedade de aplicativos, como processamento de linguagem natural, reconhecimento de voz e mecanismos de recomendação.

Além desses benefícios para a equipe de Business Intelligence (BI) ele pode dar suporte para análise de dados usando modelos para compreensão dos dados históricos, encontrar principais fatores e padrões em conjuntos de métricas de negócios e realizar previsões inteligentes com base nesses padrões.

Como é o funcionamento do Auto Machine Learning? 

O Auto Machine Learning é mapeado para fluxo de trabalho de Machine Learning tradicional. Assim, como em outros projetos de ciência de dados, é necessário definir a pergunta que está tentando resolver, mapeando seus requisitos de dados.

O Auto Machine Learning pode ser categorizado em quatro tipos de modelos de dados: estruturado, imagem, vídeo e idioma e dependendo do caso de uso específico os detalhes do processo Auto ML podem sofrer variações. 

Quais recursos que uma ferramenta de Auto Machine Learning deve apresentar para os seus usuários?

As melhores plataformas de automação de aprendizado de máquina incluem os seguintes recursos principais:

  • Permite que você processe, limpe e conecte seus dados rapidamente.
  • Forneça uma interface simples e sem código para gerar e refinar facilmente modelos de Machine Learning, fazer previsões e testar cenários de negócios.
  • Pontua e classifica automaticamente os modelos de Machine Learning para selecionar o modelo com melhor desempenho para seu conjunto de dados.
  • Ajuda a influenciar os resultados previstos fornecendo dados do influenciador de previsão para explicar os resultados no nível do registro e incluindo dados completos de explicabilidade.

Conheça o Qlik AutoML

O Qlik AutoML é um aprendizado de máquina automatizado para equipes de análise que gera facilmente modelos, com previsões e teste de cenários usando uma experiência simples e sem código.

Os dados são conectados rapidamente com a identificação dos fatores principais para gerar e refinar modelos de Machine Learning, prevendo futuros cenários com dados completos; além da sua publicação ser de forma rápida e eficaz podendo integrar modelos diretamente no Qlik Sense para uma análise mais interativa.

*imagem ilustrativa de análise preditiva

O Qlik AutoML identifica os principais fatores em seus dados históricos e gera modelos de Machine Learning. Basta selecionar um campo de destino em seu conjunto de dados e deixar o Qlik AutoML fazer o trabalho:

  • Pontua e classifica vários modelos de Machine Learning para escolher o modelo com melhor desempenho para seu conjunto de dados.
  • Determina a importância do recurso para comunicar os principais fatores de negócios.
  • Permite que os usuários refinem facilmente o modelo e o usem para previsões e análise de cenário.

 

*imagem ilustrativa do modelo de AutoML

Com o modelo estabelecido, o AutoML permite que você faça previsões sobre conjuntos de dados prospectivos. Basta carregar os dados para gerar resultados prováveis ​​automaticamente com base em seu modelo.

Com isso é possível publicar conjuntos de dados completos no Qlik Sense para criação de painéis interativos com insights preditivos que oferecem transparência sobre quais métricas geram resultados.

O uso de casos comuns do AutoML é voltado para os setores:

Setor da Saúde:

  • Análise de Readmissão;
  • Previsão de análise de pacientes;
  • Cancelamentos.

Setor Financeiro:

  • Análise de Risco de crédito;
  • Inadimplência de empréstimo;
  • Crescimento/retenção de clientes (Churn).

Setor Varejista:

  • Controle de Estoque;
  • Rotatividade de clientes;
  • Segmentação de ofertas;
  • Propensão de recompra do cliente.

Distribuidora de energia elétrica:

  • Contas a receber;
  • Demanda de Pico.

Setor Industrial:

  • Melhora de garantia;
  • Previsão de demanda;
  • Qualidade e avaria de máquinas.

Saiba mais sobre o Qlik AutoML conversando com um dos nossos especialistas através do e-mail contato@mindtek.com.br