O que é machine learning?

O machine learning (ML)  é uma subcategoria de inteligência artificial que se refere ao processo pelo qual os computadores desenvolvem o reconhecimento de padrões ou a capacidade de aprender continuamente ou fazer previsões com base em dados, e então, fazer ajustes sem serem especificamente programados para isso. 

Quer você esteja animado ou não com a ideia de que as redes neurais artificiais um dia possam ficar sofisticadas o bastante para reproduzir a consciência humana, existem vantagens práticas incontestáveis do machine learning, como:

  • Gerenciamento de big data inteligente – O grande volume e variedade dos dados gerados pela interação de seres humanos e outras forças ambientais com a tecnologia seria impossível de processar, assim como seria impossível obter insights disso tudo, sem a velocidade e a sofisticação do machine learning.
  • Dispositivos inteligentes – Desde dispositivos vestíveis que monitoram objetivos de saúde e bem-estar até carros autônomos e "cidades inteligentes" com uma infraestrutura que pode reduzir automaticamente o desperdício de tempo e energia, a Internet das Coisas (IoT) é uma grande promessa, e o machine learning pode ajudar a dar sentido ao aumento significativo de dados.
  • Experiências valiosas para o consumidor – O machine learning permite que mecanismos de busca, aplicativos da web e outras tecnologias personalizem os resultados e as recomendações de modo a atender às preferências do usuário, criando experiências personalizadas e interessantes para os consumidores.

Como o machine learning funciona?

O machine learning é incrivelmente complexo e como ele funciona varia dependendo da tarefa e do algoritmo usado para realizá-lo. Contudo, em seu núcleo, um modelo de machine learning é um computador que analisa dados, identifica padrões e então usa esses insights para concluir melhor sua tarefa atribuída. Qualquer tarefa que depende de um conjunto de pontos de dados ou regras pode ser automatizada usando o machine learning, até mesmo aquelas tarefas mais complexas, como responder a chamadas de atendimento ao cliente e revisar currículos.

Dependendo da situação, os algoritmos de machine learning funcionam usando mais ou menos intervenção/reforço humano. Os quatros principais modelos de machine learning são aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, aprendizado semissupervisionado e aprendizado de reforço.

Com o aprendizado supervisionado, o computador recebe um conjunto de dados rotulados que permite que ele aprenda como um humano faz uma tarefa. Esse é o modelo menos complexo, pois ele tenta replicar o aprendizado humano.

Com o aprendizado não supervisionado, o computador recebe dados não rotulados e extrai padrões/insights anteriormente desconhecidos deles. Os algoritmos fazem isso de diversas maneiras diferentes, incluindo:

  • Agrupamento, em que o computador encontra pontos de dados semelhantes dentro de um conjunto de dados e agrupa-os de forma adequada (criando “clusters”).
  • Estimativa de densidade, em que o computador descobre insights observando como um conjunto de dados está distribuído.
  • Detecção de anomalias, em que o computador identifica pontos de dados dentro de um conjunto de dados que são significativamente diferentes do restante dos dados.
  • Análise principal de componentes (PCA), em que o computador analisa um conjunto de dados e resume-os para que possam ser usados para fazer previsões precisas.

 

Com o aprendizado semissupervisionado, o computador recebe um conjunto de dados parcialmente rotulados e realiza sua tarefa usando os dados rotulados para entender os parâmetros de interpretação dos dados não rotulados.

Com o aprendizado de reforço, o computador observa o próprio ambiente e usa esses dados para identificar o comportamento ideal que minimizará os riscos e/ou maximizará a recompensa. Essa é uma abordagem iterativa que exige certo tipo de sinal de reforço para ajudar o computador a identificar melhor sua melhor ação.

Como o deep learning e o machine learning estão relacionados?

Machine learning é a categoria mais ampla de algoritmos que são capazes de pegar um conjunto de dados e usá-lo para identificar padrões, descobrir insights e/ou fazer previsões. deep learning é uma ramificação específica de machine learning que usa a funcionalidade de ML e vai além de suas capacidades.

Com o machine learning em geral, há certo envolvimento humano em que os engenheiros são capazes de analisar os resultados de um algoritmo e fazer ajustes nele com base na sua precisão. O deep learning não depende dessa análise. Em vez disso, um algoritmo de deep learning usa sua própria rede neural para verificar a precisão dos seus resultados e aprender com eles.

A rede neural de um algoritmo de deep learning é uma estrutura de algoritmos que são organizados em camadas para replicar a estrutura do cérebro humano. Portanto, a rede neural aprende como se sair melhor em uma tarefa ao longo do tempo sem os engenheiros fornecerem feedback a ela.

Os dois principais estágios do desenvolvimento de uma rede neural são: treinamento e inferência. O treinamento é o estágio inicial no qual o algoritmo de deep learning recebe um conjunto de dados e é encarregado de interpretar o que esse conjunto de dados representa. Os engenheiros então fornecem feedback para a rede neural sobre a precisão da sua interpretação e ela se ajusta adequadamente. Pode haver muitas iterações resultantes deste processo. Inferência é quando a rede neural é implementada e capaz de usar um conjunto de dados que nunca viu antes para fazer previsões precisas sobre o que ele representa.

Como o MLops entrega os benefícios do machine learning para os aplicativos empresariais

O machine learning é o catalisador de uma empresa forte, flexível e resiliente. Organizações inteligentes optam pelo ML para gerar crescimento completo, produtividade do funcionário e satisfação do cliente.

Muitas empresas alcançam o sucesso com poucos casos de uso de ML, mas essa é, na verdade, apenas o começo da jornada. Experimentar o ML pode vir em primeiro lugar, mas, em seguida, é preciso haver integração de modelos de ML aos aplicativos de negócios e processos para que ele possa ser expandido para toda a empresa.

Muitas organizações não têm as habilidades, os processos e as ferramentas para alcançar esse nível de integração em toda a empresa. Para alcançar o ML com êxito em escala, as empresas precisam considerar investir em MLOps, que inclui o processo, as ferramentas e a tecnologia que otimizam e padronizam cada estágio do ciclo de vida do ML, desde o desenvolvimento do modelo até a operacionalização. O campo emergente de MLOps visa oferecer agilidade e velocidade ao ciclo de vida do ML. Ele pode ser comparado ao que o desenvolvimento e as operações fizeram para o ciclo de vida do desenvolvimento de software.

Para progredir da experimentação do ML para a operacionalização, as empresas precisam de processos de MLOps sólidos. O MLOps não apenas proporciona uma borda competitiva a uma organização, mas também torna possível a implementação de outros casos de uso de machine learning. Isso resulta em outros benefícios, que incluem a criação de um talento mais forte através de mais habilidades e um ambiente mais colaborador, além da lucratividade mais alta, experiências de clientes melhores e maior crescimento da receita.%3Ca%20href%3D%22https%3A%2F%2Fwww.hpe.com%2Fbr%2Fpt%2Fresources%2Fsolutions%2Fforrester-ops-ml.html%3FparentPage%3D%2Fbr%2Fpt%2Fwhat-is%2Fmachine-learning%22%20data-analytics-uaid%3D%2281ffd127-ceee-43ad-b9fb-af390e51d786%22%20data-analytics-assetgated%3D%22true%22%20data-analytics-action%3D%22resource-click%22%20data-analytics-pub-id%3D%22a00100642enw%22%20data-analytics-assetname%3D%22Operationalize%20Machine%20Learning%22%20data-analytics-assettype%3D%22analyst%20report%22%20data-analytics-assetid%3D%22a00100642enw%22%20data-analytics-region-id%3D%22footnote_tip%7Clink_click%22%3EOperationalize%20Machine%20Learning%20%28%E2%80%9COperacionalizar%20o%20machine%20learning%E2%80%9D%29%3B%3C%2Fa%3E%26nbsp%3BEstudo%20Thought%20Leadership%20da%20Forrester%20Consulting%20encomendado%20pela%20HPE%20e%20Intel%3B%20junho%20de%202020.

 

Como as empresas estão usando o machine learning

Nos setores verticais, as tecnologias e técnicas de ML estão sendo implantadas com sucesso, fornecendo às organizações resultados tangíveis e reais.

Em relação aos serviços financeiros, por exemplo, os bancos estão usando modelos preditivos de ML que analisam uma grande variedade de medidas inter-relacionadas para entender e atender melhor às necessidades dos clientes. Os modelos preditivos de ML também são capazes de revelar e limitar a exposição a riscos. Os bancos podem identificar ciberameaças, rastrear e documentar comportamento fraudulento do cliente e prever melhor o risco de novos produtos. Os principais casos de uso de ML no setor bancário incluem detecção e redução de fraudes, serviços pessoais de consultoria financeira e análise de empréstimo e pontuação de crédito.

No setor de manufatura, as empresas adotaram a automação e agora estão instrumentando equipamentos e processos. Elas usam modelagem de ML para reorganizar e otimizar a produção de uma forma responsiva à demanda atual e consciente de mudanças futuras. O resultado final é um processo de fabricação ao mesmo tempo ágil e resiliente. Os três principais casos de uso de ML identificados na manufatura incluem melhorias no rendimento, análise de causa raiz e gerenciamento de inventário e cadeia de suprimentos.%26nbsp%3B%3Ca%20href%3D%22%2Fbr%2Fpt%2Fcollaterals%2Fcollateral.a00108395.The-Industrialization-of-AI-business-white-paper.html%3Frpv%3Dcpf%26amp%3BparentPage%3D%2Fbr%2Fpt%2Fwhat-is%2Fmachine-learning%22%20data-analytics-uaid%3D%22f0dd9cc8-3404-4e8a-b290-c5e6a52053cd%22%20data-analytics-assetgated%3D%22false%22%20data-analytics-action%3D%22resource-click%22%20data-analytics-pub-id%3D%22a00108395ptl%22%20data-analytics-assetname%3D%22The%20Industrialization%20of%20AI%20business%20white%20paper%22%20data-analytics-assettype%3D%22analyst%20report%22%20data-analytics-assetid%3D%22a00108395ptl%22%20data-analytics-region-id%3D%22footnote_tip%7Clink_click%22%3EThe%20Industrialization%20of%20AI%20%28%E2%80%9CA%20industrializa%C3%A7%C3%A3o%20da%20IA%E2%80%9D%29%3C%2Fa%3E%3B%20Omdia%20em%20parceria%20com%20a%20Hewlett%20Packard%20Enterprise%20e%20NVIDA%3B%202020

As soluções de machine learning da HPE abrangem a empresa até a borda

A HPE oferece machine learning para desfazer a complexidade e criar soluções de ponta a ponta, desde o data center empresarial de núcleo até a Intelligent Edge.

Os sistemas HPE Apollo Gen10 oferecem uma plataforma de machine learning e deep learning empresarial com os principais aceleradores do setor, oferecendo desempenho excepcional para uma inteligência mais rápida.

A plataforma de software HPE Ezmeral foi projetada para ajudar as empresas a acelerar a transformação digital em todo o seu âmbito. Ela permite o aumento da agilidade e da eficiência, revela insights e entrega inovação de negócios. O portfólio completo abrange inteligência artificial, machine learning e análise de dados, além de orquestração de contêiner e gerenciamento, controle de custos, automação de TI, operações conduzidas por IA e segurança.

A solução de software HPE Ezmeral ML Ops expande os recursos da HPE Ezmeral Container Platform, para que ela suporte todo o ciclo de vida de machine learning e implemente processos similares a desenvolvimento e operações, a fim de padronizar os fluxos de trabalho de machine learning.

Para ajudar as empresas a se mover rapidamente, além das validações de conceito de ML até a produção, os Advisory and Professional Services HPE Pointnext fornecem a expertise e os serviços de que você precisa para entregar projetos de ML. Com experiência em fornecer centenas de workshops e projetos em todo o mundo, os especialistas da HPE Pointnext oferecem as habilidades e o conhecimento para acelerar as implantações de projetos de anos para meses ou semanas.