O crescimento da inteligência artificial está exigindo das empresas uma verdadeira transformação em seus processos e formas de trabalhar. E é aí que o AutoML Google Cloud pode despontar como uma solução inovadora.
Para se ter uma ideia, o mercado global de aprendizado de máquina está crescendo a uma taxa composta anual de 42,2% ao ano, devendo atingir o valor de US$ 390,9 bilhões até 2025, conforme aponta a Grand View Research.
Esses dados evidenciam que não há mais como deixar de lado essa tecnologia, caso contrário, seu negócio poderá desaparecer em pouco tempo.
Por sinal, o AutoML do Google Cloud possibilita treinar modelos de alta qualidade específicos para a necessidade de negócio, mesmo que os desenvolvedores não tenham experiência avançada em machine learning (ML).
Neste artigo, vamos explicar mais a fundo sobre as funcionalidades dessa plataforma do Google, suas ferramentas e quando você pode usá-las. Boa leitura!
O que é o AutoML?
AutoML, ou Automated Machine Learning, é um campo da ciência de dados que tem como objetivo automatizar as tarefas tediosas e complexas envolvidas na aplicação do aprendizado de máquina. Essas tarefas incluem pré-processamento de dados, seleção de características e modelos, ajuste de hiperparâmetros e validação de modelos.
Em um processo típico de machine learning, os cientistas de dados precisam realizar várias tarefas manualmente, como escolher o modelo de aprendizado correto, ajustar seus hiperparâmetros e realizar a validação cruzada para garantir a robustez.
Todo esse trabalho é demorado e requer uma compreensão profunda dos algoritmos e de como eles funcionam.
Nesse sentido, a proposta do AutoML é simplificar este processo, usando métodos como otimização bayesiana, algoritmos genéticos ou pesquisa de arquitetura de rede neural para automaticamente realizar estes procedimentos e gerar um modelo otimizado.
Esse é um recurso que está disponível inclusive pelo Google para ajudar os desenvolvedores. Vamos falar a seguir sobre essa plataforma da Big Tech.
O que é o AutoML do Google Cloud?
Google Cloud AutoML é uma suíte de serviços de machine learning do Google. Tais ferramentas propiciam aos desenvolvedores treinar modelos personalizados de alta qualidade, mesmo com pouco conhecimento na área. Essa solução automatiza partes do processo, como pré-processamento de dados, seleção de modelo, ajuste de hiperparâmetros e validação do modelo.
Os serviços AutoML do Google Cloud são divididos em 4 categorias:
- Vertex AI (inteligência artificial)
- Dados estruturados
- Visão
- Idioma
Dentro de cada uma delas, existem ferramentas específicas para as empresas. Siga conosco para conhecê-las.
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Quais são as ferramentas oferecidas pelo Google AutoML?
Agora que já falamos sobre as principais categorias, vale conferir quais são os recursos que cada uma delas oferece para seus usuários.
Vertex AI
O Vertex AI é uma plataforma que ajuda os cientistas de dados, engenheiros e desenvolvedores a criar, treinar e implantar modelos de ML com mais rapidez e facilidade.
Ela combina as melhores ferramentas do Google Cloud e do Google AI em um único lugar, fornecendo uma experiência de usuário consistente em toda a jornada.
Vale dizer que essa ferramenta oferece uma variedade de recursos que simplificam a criação e implantação de modelos de ML, incluindo:
- ambiente de desenvolvimento integrado;
- treinamento;
- implantação;
- monitoramento.
AutoML Tabular
O AutoML Tabular é um produto que facilita a construção de modelos de aprendizado de máquina a partir de dados tabulares.
Com ele, você pode criar, treinar e validar modelos de machine learning a partir de grandes conjuntos de dados, como aqueles armazenados em planilhas.
Essencialmente, o AutoML Tabular automatiza muitas tarefas que normalmente são realizadas durante o processo de modelagem, incluindo:
- limpeza e pré-processamento de dados;
- seleção de características;
- seleção do algoritmo mais adequado;
- otimização de hiperparâmetros;
- validação do modelo.
Além disso, o AutoML Tabular dispõe de uma interface fácil de usar, que possibilita que os usuários treinem e implantem modelos sem escrever qualquer código.
Ele também fornece recursos avançados, evidenciando as características mais significativas para refinar as previsões do modelo.
AutoML Vision
AutoML Vision é uma ferramenta da Google Cloud que viabiliza que os desenvolvedores com experiência limitada em machine learning treinem modelos personalizados de alta qualidade para tarefas de visão computacional.
Por exemplo, você pode criar modelos que são capazes de executar tarefas como:
- classificação de imagens, identificando-as em categorias;
- detecção de múltiplos objetos, ao localizá-los e identificá-los;
- classificação de conteúdo inadequado para certos públicos, inclusive detectando conteúdo adulto, violento, médico ou de outra natureza imprópria.
Para treinar um modelo usando o AutoML Vision, você precisa fornecer um conjunto de imagens de treinamento do que deve ser rotulado, ou seja, cada imagem deve ser associada a um rótulo que descreva o que está nela.
Se você estiver treinando um modelo para identificar diferentes raças de cães, deve fornecer um conjunto de imagens destes animais, cada uma rotulada com a raça do cão que aparece na imagem.
Depois de fornecer as imagens de treinamento, o AutoML Vision cuida do restante do processo de treinamento. Uma vez treinado, o modelo pode ser usado para fazer previsões sobre novas imagens.
Desse modo, você pode usar o modelo para identificar a raça de um cão em uma imagem que não estava no conjunto de treinamento original.
AutoML Text e AutoML Translation
O Auto ML Text possibilita aos usuários criar modelos personalizados para compreender e interpretar o significado do texto em inglês e outros idiomas.
Ele é projetado para tarefas como análise de sentimentos, extração de entidades, categorização de conteúdo e análise de sintaxe.
Basicamente, você fornece um conjunto de documentos de treinamento e ele faz todo o trabalho pesado para desenvolver um modelo personalizado que se ajuste às suas necessidades.
Já o AutoML Translation agiliza a criação de modelos personalizados de tradução automática. Assim sendo, você pode treinar o próprio modelo de tradução com base em seus pares de sentenças traduzidas para atender às demandas específicas.
Dessa forma, não é preciso usar o modelo genérico de tradução do Google. E isso é particularmente útil quando você tem que traduzir um texto que contém jargões da indústria ou termos técnicos.
Está precisando de dicas para usar as principais ferramentas do Google Workspace? Então, dê uma conferida neste vídeo: 👇
Quais são as vantagens do AutoML do Google?
O AutoML do Google Cloud traz várias vantagens, especialmente para quem tem necessidades de aprendizado de máquina, mas não conta com os recursos ou o conhecimento para desenvolver soluções de aprendizado do zero.
Aqui estão algumas das principais vantagens:
Acessibilidade
Com o AutoML, mesmo usuários sem experiência na área podem criar modelos personalizados, o que democratiza o acesso a essas tecnologias, permitindo que mais organizações aproveitem o poder do machine learning.
Eficiência
Essa ferramenta automatiza muitos aspectos mais tediosos e demorados do processo de modelagem, como pré-processamento de dados, seleção de recursos, ajuste de hiperparâmetros e validação de modelos.
Desempenho
Esse recurso do Google usa tecnologias avançadas, como aprendizado por transferência e pesquisa de arquitetura neural, visando criar modelos de alta qualidade que superem os tradicionais de inteligência artificial em muitas tarefas.
Escalabilidade
Com o AutoML, você pode criar um modelo uma única vez e implantá-lo em escala, seja para fazer previsões para milhões de usuários ou processar grandes volumes de dados.
Integração com Google Cloud
A plataforma está integrada com os outros serviços do Google Cloud, o que facilita o gerenciamento do pipeline completo, desde a coleta de dados até a previsão.
Modelos personalizados
Com esse recurso, é possível treinar modelos personalizados para tarefas específicas usando seus próprios dados, o que pode resultar em melhor desempenho em comparação aos modelos genéricos pré-treinados.
Suporte a várias tarefas
Por fim, o AutoML do Google Cloud suporta uma variedade de funções, incluindo visão, linguagem natural, vídeo e tarefas baseadas em tabelas.
Quando usar o AutoML?
As empresas podem contar com o AutoML do Google Cloud para automatizar uma série de processos. Por exemplo, uma loja de varejo online pode usar o AutoML Vision para criar um modelo de machine learning que classifique automaticamente os itens com base em suas imagens.
Se a loja vende roupas, o modelo pode classificar os itens em categorias como “camisetas”, “vestidos”, “calças” etc. Essa classificação automatiza o processo de catalogação de novos itens, economizando tempo e garantindo a consistência.
Em paralelo, a loja pode usar o AutoML Text para analisar os reviews dos clientes e extrair insights sobre o que eles gostam (ou não) dos seus produtos.
E, para utilizar todos esses recursos integralmente, identificando com precisão onde usar o AutoML Google Cloud, a dica de ouro é contar com o suporte de uma consultoria especializada, como a Safetec.
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