ESTE ARTIGO EM 5 SEGUNDOS:
- Este conteúdo é a continuação do artigo “Assessment de Data Science: como analisar a viabilidade de um projeto“.
- Data Science é uma ciência que implica a descoberta de padrões ocultos nos dados e que consegue, muitas vezes, moldar o futuro das organizações pelos insights descobertos através da utilização de modelos preditivos. Existem três tipos de modelos preditivos: supervised learning (aprendizagem supervisionada), unsupervised learning (aprendizagem não supervisionada) e reinforcement learning (aprendizagem por reforço).
- Esta área de estudo pressupõe o domínio de um conjunto de valências técnicas, tais como a classificação multiclasse, a regressão e a classificação binária, e, ainda, a dicotomia entre previsões em batch e em tempo real.
Num projeto de desenvolvimento de Data Science, ao longo do qual se pretende transformar as informações em insights valiosos, a jornada de um Data Scientist pode revelar-se algo complexa. É possível encontrar padrões ocultos em cada dataset, bem como decisões que podem ser tomadas de forma a moldar o futuro.
Neste conteúdo desvendamos as várias camadas da modelagem preditiva.
Navegar pelos três pilares: Supervised, Unsupervised, and Reinforcement Learning
A jornada de um Data Scientist na criação de modelos de machine learning começa nos paradigmas de aprendizagem: supervised learning (aprendizagem supervisionada), unsupervised learning (aprendizagem não supervisionada) e reinforcement learning (aprendizagem por reforço).
Nos modelos de supervised learning (aprendizagem supervisionada) os algoritmos são aperfeiçoados através de data labels, assimilando a essência da orientação. Neste modelo, entram em ação ferramentas como Scikit-learn, uma biblioteca versátil de machine learning para algoritmos clássicos.
Por outro lado, os modelos de unsupervised learning (aprendizagem não supervisionada) exploram territórios desconhecidos em termos de dados não rotulados, ajudando a desvendar estruturas e e ligações que podem estar ocultas nos dados, com a ajuda de ferramentas como NumPy e SciPy para operações numéricas. À medida que avançamos nos projetos, os modelos de reinforcement learning (aprendizagem por reforço), surgem como uma interação dinâmica entre o modelo e os dados, aprendendo por tentativa, erro e recompensa, e utilizando frameworks como TensorFlow e PyTorch para a construção e treino de redes neurais.
Dominar os diversos terrenos: Multi-Class, Classification, and Regression Problems
O passo seguinte na jornada de um Data Scientist são os desafios preditivos: falamos de classificação multiclasse, classificação binária e regressão. A classificação multiclasse aplica-se quando existem diversos cenários, em que cada conjunto de dados pertence a uma das múltiplas classes predefinidas. Ferramentas como XGBoost e LightGBM são ideais para a resolução de problemas de classificação e regressão, ajudando a criar modelos com melhor capacidade preditiva.
A classificação binária surge quando a escolha está entre duas instâncias distintas. e a regressão quando o objetivo é prever valores numéricos contínuos.
Em cada desafio preditivo, é expectável que o Data Scientist trabalhe cada algoritmo de forma única, de forma a conseguir desenvolver soluções à medida. Para que tal seja possível, utilizar bibliotecas como, por exemplo, o Pandas para manipulação e análise de dados, e ferramentas de visualização como Matplotlib e Seaborn, deve ser o standard.
O culminar: previsões da produção em batch vs real-time
À medida que a jornada (ou projeto) se aproxima do final, deparamo-nos com a última decisão: batch ou real-time, quando os modelos transitam para a fase de produção. A pressão aumenta, pois é necessário tomar decisões de forma rápida e assertiva. No domínio do processamento de grandes volumes de dados, são utilizados sistemas de computação como Apache Spark para gerir datasets em grande escala.
As previsões em tempo real obrigam a que os algoritmos respondam de forma imediata, de forma a acompanhar a exigência de ambientes em constante evolução. Frameworks web como Flask e FastAPI, desempenham um papel crucial na implementação de modelos de machine learning como APIs, possibilitando previsões em tempo real durante a sua produção. Ferramentas de contentorização, como por exemplo a Docker, garantem consistência entre os ambientes de desenvolvimento e os ambientes de implementação, impactando o modelo em cenários reais.
Pensamentos Finais
A escolha do modelo mais adequado para um desafio de Data Science é sempre um trade-off entre simplicidade, adaptabilidade à topologia dos dados e performance. Vários fatores, como os requisitos de negócios, os dados a serem trabalhados, compreensão do problema e uso e evolução do modelo, influenciam o processo de seleção do próprio modelo.
Com tudo isso em mente, a nossa equipa está pronta para ajudar a resolver qualquer desafio que se apresente como mais complexo. Ajudamos as organizações a avaliar a viabilidade da aplicação de técnicas de Data Science para resolver desafios específicos na sua indústria. Com algumas sessões de consultoria, podemos identificar o problema e explorar o potencial dos dados da sua organização, reduzindo o risco associado à implementação de uma solução nesta área.
