O que é a AutoAI?

O que é a AutoAI?

O AutoAI oferece a capacidade de automatizar todo o ciclo de vida do desenvolvimento da IA. Esta automatização inclui todas as tarefas que começam com a preparação de dados, a engenharia de caraterísticas, a seleção de modelos, a afinação de hiperparâmetros e a implementação de modelos, até à criação de aplicações de dados ou painéis para apresentar os resultados. A AutoAI faz o que, de outra forma, necessitaria de uma equipa de cientistas de dados especializados e outros recursos profissionais, e fá-lo de forma mais rápida e eficiente.

Como é que a AutoAI funciona?

A AutoAI, na sua essência, utiliza a IA para construir IA. A IA é utilizada para criar automatizações para as muitas tarefas que estão envolvidas na construção de um modelo de IA. Para um utilizador, a AutoAI significa que uma tarefa no percurso da IA, que anteriormente demoraria horas ou dias a concluir, está agora reduzida a alguns cliques numa interface da plataforma AutoAI.

Quais são as vantagens da AutoAI?

Como se pode imaginar, a simplificação do processo de desenvolvimento de IA abre uma série de benefícios para qualquer equipa que esteja a começar a envolver-se num projeto de IA ou que queira ver resultados rapidamente.‍

Poupança de tempo: O AutoAI automatiza as tarefas morosas envolvidas no desenvolvimento da IA, como o pré-processamento de dados, a engenharia de caraterísticas, a seleção de modelos e a otimização de hiperparâmetros. Reduz significativamente o esforço manual necessário para experimentar diferentes abordagens e algoritmos, permitindo que os líderes empresariais se concentrem mais na interpretação dos resultados e no aperfeiçoamento dos modelos.

‍Acessibilidade: A AutoAI torna a IA acessível a utilizadores empresariais com conhecimentos limitados de ciência de dados e aprendizagem automática. Elimina a necessidade de conhecimentos profundos em algoritmos, linguagens de programação e técnicas estatísticas, permitindo a um maior número de utilizadores empresariais tirar partido do poder da IA e criar modelos eficazes.

‍Eficiênciae escalabilidade: Com a AutoAI, os utilizadores empresariais podem iterar rapidamente através de diferentes modelos e algoritmos, identificando os mais eficazes para o seu caso de utilização específico. Permite-lhes explorar um leque mais vasto de possibilidades e experimentar diferentes técnicas, o que acaba por conduzir a modelos com melhor desempenho. A AutoAI também facilita a escalabilidade, uma vez que automatiza tarefas repetitivas, facilitando a aplicação de técnicas de IA a conjuntos de dados maiores e a problemas complexos.

‍Erroe enviesamento reduzidos: O AutoAI reduz o risco de erro humano e enviesamento no processo de desenvolvimento de modelos. Ele segue uma abordagem sistemática e emprega técnicas padronizadas para lidar com o pré-processamento de dados, engenharia de recursos e ajuste de hiperparâmetros. Ao eliminar a intervenção manual, a AutoAI minimiza as hipóteses de introdução de enviesamentos não intencionais e melhora a fiabilidade e equidade gerais dos modelos.

‍Reprodutibilidade: O AutoAI garante a reprodutibilidade ao capturar todo o pipeline, incluindo o pré-processamento de dados, a engenharia de caraterísticas e a configuração do modelo, facilitando a reprodução e a validação dos resultados.

‍Reduziros estrangulamentos: O AutoAI permite que os utilizadores empresariais iniciem os seus projectos de IA sem atrasos que envolvam as TI e os sprints de desenvolvimento tradicionais. A configuração simples e a automação incorporada capacitam os utilizadores que têm uma ideia e dados disponíveis para construir um modelo personalizado utilizando a IA, reduzindo as dependências de outras equipas.

‍Democratizaçãoda IA: O AutoAI democratiza a IA ao reduzir as barreiras à entrada. Permite que utilizadores de vários domínios, incluindo analistas de negócios, especialistas no assunto e profissionais não técnicos, aproveitem o poder da IA. Ao fornecer fluxos de trabalho automatizados, a AutoAI permite que um maior número de utilizadores tire partido das técnicas de IA, abrindo novas oportunidades de inovação e resolução de problemas em todos os sectores.

Em que é que a AutoAI é diferente da AutoML?

A aprendizagem automática (ML), que utiliza dados para aprender e criar previsões, é um subconjunto da IA. O AutoML é um subconjunto da AutoAI. No AutoML, o sistema automatiza o processo de escolha e construção de um modelo, optimizando-o e executando o modelo para gerar conhecimentos e conclusões. Ao pensar no ciclo de vida da IA, estes passos fazem parte da secção posterior do processo. Mesmo antes de o processo atingir a fase de construção do modelo, há muitos passos manuais que têm de ser concluídos.

Enquanto o AutoML se concentra apenas na parte do processo de desenvolvimento do modelo, a AutoAI é um processo completo que leva o utilizador do início ao fim da construção da IA e simplifica todas as funções que têm de ser executadas. O AutoAI utiliza o AutoML quando os dados estão prontos para o desenvolvimento do modelo, portanto, desta forma, o AutoML é uma das muitas etapas do pipeline do AutoAI.                                

Auto ML

- Os utilizadores podem escolher e gerar vários modelos ML através de alguns cliques em botões.

- O AutoML resolve os problemas de um cientista de dados na escolha e geração de um modelo

- O AutoML requer ciência de dados ou conhecimentos técnicos para compreender e trabalhar com

- O seu resultado é apresentado sob a forma de modelos e métricas de desempenho que detalham o desempenho técnico dos modelos

AutoAI

- Os utilizadores podem realizar um projeto de IA completo, do início ao fim, utilizando apenas alguns cliques em botões para criar todas as fases do ciclo de vida da IA.

- A AutoAI resolve os problemas de qualquer utilizador - comercial ou técnico - na criação de um projeto completo de IA

- A AutoAI não requer qualquer conhecimento técnico ou de ciência de dados para ser implementada

- O resultado é apresentado sob a forma de painéis de controlo de fácil utilização e aplicações de dados com informações comerciais acionáveis

Como utilizar a AutoAI: uma abordagem passo-a-passo

Ao utilizar a AutoAI, todo o ciclo de vida da IA - todas as fases, desde a preparação dos dados até à aplicação ou painel de controlo - são automatizadas. No entanto, o tempo necessário para o ciclo de vida da IA é encurtado e a precisão é amplamente melhorada, em comparação com uma implementação manual. Por exemplo, a criação de uma aplicação de deteção de fraudes com cartões de crédito demora normalmente entre quatro e doze semanas. Com a AutoAI, todo este processo pode ser concluído em menos de duas semanas. Para aproveitar todo o potencial da AutoAI, é fundamental seguir uma abordagem sistemática. Cada uma das etapas que se seguem contém vários processos e subprocessos, e a automatização ajuda a simplificá-los em alguns cliques simples numa interface de plataforma. Para um utilizador - seja ele um analista de negócios ou um cientista de dados - as operações que antes eram realizadas manualmente são agora automatizadas e podem ser realizadas na ordem certa para ver os resultados.

‍Preparação e limpeza de dados: Recolha e organização de dados relevantes, garantindo a sua qualidade e consistência através da limpeza de dados, e aplicando as transformações necessárias para facilitar uma análise precisa.

‍Selecção e personalização de algoritmos: Avaliar diferentes algoritmos e modelos adequados para casos de utilização, personalizando-os para se alinharem com requisitos comerciais específicos e considerando factores como a interpretabilidade, a escalabilidade e a eficiência computacional.

‍Formação e avaliação de modelos: Dividir os dados em conjuntos de treino e validação, treinar os modelos de IA utilizando o algoritmo escolhido e parâmetros personalizados, e avaliar o desempenho do modelo para afinar os resultados óptimos.

‍Consumo do modelo: Depois de o modelo ser construído, utilizar o modelo para previsões de condutas em tempo real ou em lote ou sob a forma de painéis de controlo do utilizador empresarial

Qual é o papel do ChatGPT e dos LLMs na AutoAI?

A AutoAI tem estado presente e tem sido utilizada nos últimos anos em alguns casos de utilização, mas a introdução do ChatGPT e de outros Modelos de Linguagem de Grande Dimensão (LLM) deram-lhe um enorme impulso e revolucionaram a sua capacidade de atuação. A integração de LLMs no desenvolvimento e funcionamento da AutoAI acrescenta uma camada de velocidade e sofisticação que teria levado muito mais tempo a alcançar antes do ChatGPT.

‍Interacção em linguagem naturale explicabilidade: O ChatGPT e os LLM fornecem uma interface de conversação para as plataformas de AutoAI. Os utilizadores podem interagir com o sistema utilizando consultas em linguagem natural e receber explicações, orientações ou esclarecimentos sobre o processo de AutoAI. Isto melhora a experiência do utilizador e simplifica a interação entre os utilizadores e o sistema de AutoAI.

‍Compreensão e Exploração de Dados: Os LLMs ajudam os utilizadores a compreender e explorar os seus dados. Os utilizadores podem descrever os seus dados para o modelo e receber informações, resumos ou informações estatísticas sobre o conjunto de dados. Os LLMs podem ajudar na exploração dos dados, identificando caraterísticas importantes e compreendendo a distribuição dos dados.

‍Engenharia de caraterísticas: Os LLMs sugerem potenciais caraterísticas ou transformações com base em descrições de linguagem natural dos dados. Os utilizadores podem fornecer informações de alto nível sobre os dados, e os LLMs podem gerar ideias de caraterísticas ou propor técnicas de engenharia de caraterísticas que podem ser relevantes para o problema em questão. Isto ajuda os utilizadores no processo de engenharia de caraterísticas, especialmente quando se trata de dados não estruturados ou complexos.

‍Otimização de hiperparâmetros: Os LLMs ajudam na afinação de hiperparâmetros, fornecendo recomendações ou explicações. Os utilizadores podem descrever as suas preferências, restrições ou objectivos, e os LLMs podem sugerir definições de hiperparâmetros adequadas ou orientar os utilizadores na compreensão do impacto de diferentes hiperparâmetros no desempenho do modelo.

‍Selecção e interpretação de modelos: Os LLMs ajudam os utilizadores a compreender o desempenho e o comportamento dos diferentes modelos gerados pelo AutoAI. Os utilizadores podem colocar questões sobre os resultados do modelo, interpretabilidade ou enviesamentos, e os LLMs podem fornecer explicações ou ideias para ajudar no processo de tomada de decisão. Os LLMs também podem ajudar na seleção de modelos, discutindo os prós e contras de diferentes modelos e algoritmos.

‍Análise de Errose Depuração: Os LLMs apoiam os utilizadores na análise de erros ou comportamentos inesperados do modelo. Os utilizadores podem descrever casos específicos em que o modelo falha ou produz resultados indesejáveis, e os LLMs podem fornecer informações sobre as causas potenciais, sugerir possíveis melhorias ou orientar os utilizadores na depuração dos modelos.

‍Documentaçãoe partilha de conhecimentos: Os LLMs geram documentação ou tutoriais sobre processos de AutoAI, melhores práticas ou técnicas específicas. Os utilizadores podem fazer perguntas ou pedir explicações e os LLMs podem dar respostas detalhadas ou gerar conteúdos informativos que ajudam na partilha de conhecimentos e na geração de documentação.Ao aproveitar as capacidades do ChatGPT e dos LLMs, as plataformas de AutoAI oferecem uma experiência mais interactiva e fácil de utilizar. Os utilizadores podem comunicar naturalmente com o sistema, receber assistência personalizada e obter uma compreensão mais profunda do processo de desenvolvimento da IA.

O que é uma plataforma AutoAI?

Uma plataforma que oferece uma funcionalidade automatizada para todo o ciclo de vida da IA é designada por plataforma AutoAI. Uma plataforma AutoAI tira partido da automatização e de algoritmos inteligentes para lidar com tarefas complexas, como o processamento de dados, técnicas de engenharia de caraterísticas, seleção de algoritmos, afinação de hiperparâmetros e implementação de modelos. A plataforma de AutoAI ideal tem uma interface de fácil utilização que permite a qualquer utilizador construir um projeto de IA do início ao fim e ver resultados rápidos da iniciativa.

Quais são algumas das caraterísticas de uma plataforma AutoAI potente?

Uma plataforma de AutoAI potente oferece normalmente uma série de funcionalidades que melhoram a eficiência e a eficácia do desenvolvimento de modelos de IA. Eis algumas caraterísticas comuns encontradas nessas plataformas:

‍Pré-processamento automatizadode dados: A plataforma deve automatizar as tarefas comuns de pré-processamento de dados, tais como o tratamento de valores em falta, a deteção de outliers, o escalonamento de caraterísticas e a normalização de dados. Isto simplifica a preparação dos dados e garante que os dados de entrada estão prontos para o treino do modelo.

‍Engenharia de caraterísticas: A plataforma deve fornecer capacidades automatizadas de engenharia de caraterísticas. Deve explorar e gerar caraterísticas relevantes a partir dos dados de entrada, utilizando técnicas como a codificação one-hot, a incorporação de texto, a redução da dimensionalidade e os termos de interação. Isto ajuda a melhorar a capacidade de previsão dos modelos.

‍Selecção de modelose otimização de hiperparâmetros: A plataforma deve oferecer uma variedade de algoritmos ou modelos de aprendizagem automática à escolha. Deve avaliar automaticamente diferentes modelos utilizando técnicas como a validação cruzada e fornecer otimização de hiperparâmetros para afinar as configurações do modelo. Isto ajuda os utilizadores a selecionar o modelo com melhor desempenho para a sua tarefa específica.

‍Avaliação do desempenho: A plataforma deve incluir métricas e ferramentas para avaliar o desempenho dos modelos treinados. Deve fornecer métricas de avaliação padrão, tais como exatidão, precisão, recuperação, pontuação F1 e área sob a curva (AUC) para avaliar a eficácia do modelo. A visualização da análise resultante é crucial.

‍Geração automatizadade pipelines: Uma poderosa plataforma de AutoAI gera o código ou os artefactos necessários para implementar os modelos treinados num ambiente de produção. Deve gerar código ou APIs eficientes que se integrem perfeitamente nos sistemas ou aplicações existentes, simplificando o processo de implementação.

‍Explicabilidadee interpretabilidade: Uma plataforma de AutoAI poderosa deve fornecer ferramentas e técnicas para explicar e interpretar as decisões do modelo. Isto ajuda os utilizadores a compreender os factores que influenciam as previsões e ajuda a criar confiança nos modelos. Pode incluir caraterísticas como a análise da importância das caraterísticas, métodos de interpretabilidade local ou extração de regras.

‍Monitorizaçãoe actualizações de modelos: A plataforma deve permitir a monitorização de modelos implantados e fornecer mecanismos para actualizações de modelos. Deve apoiar a reciclagem e reavaliação dos modelos à medida que novos dados ficam disponíveis, garantindo que os modelos permaneçam precisos e relevantes ao longo do tempo.

‍Extensibilidadee personalização: Uma plataforma de AutoAI poderosa permite aos utilizadores alargar a sua funcionalidade através de algoritmos personalizados, técnicas de pré-processamento ou transformações de caraterísticas. Deve proporcionar flexibilidade para que os utilizadores incorporem conhecimentos específicos do domínio ou bibliotecas externas no processo de modelação.

Melhores práticas ao utilizar a AutoAI

A AutoAI, por muito poderosa que seja, pode ser considerada parte de um arsenal global de iniciativas estratégicas de IA. Quando utilizada de forma direcionada para resolver um problema comercial, é uma ferramenta valiosa. No entanto, a utilização de uma abordagem única em termos de conjuntos de dados e técnicas utilizadas ou a criação de um modelo com a AutoAI e a sua manutenção negligenciada reduzem a eficácia dos modelos gerados ao longo do tempo.

‍Definiro problema: Defina claramente o problema de negócio que pretende resolver com a IA. Compreenda os objectivos, as restrições e os requisitos do seu projeto. Isto ajudá-lo-á a determinar o tipo de dados que precisa de recolher e a variável-alvo que pretende prever.

‍Escolhera plataforma de AutoAI correta: Explore as diferentes plataformas de AutoAI disponíveis no mercado. Escolha uma plataforma que se alinhe com os seus requisitos, suporte os tipos de dados que possui e forneça as funcionalidades necessárias para o seu projeto, agora e num futuro previsível.

‍Integrarperitos humanos no processo: Manter a perícia humana envolvida no processo para fornecer contexto, interpretar resultados e garantir considerações éticas.

‍Monitorizare atualizar regularmente: Monitorizar e atualizar continuamente os modelos criados com a AutoAI para garantir a sua precisão e relevância.

‍Documentaro processo: Documentar todo o processo de AutoAI, incluindo o pré-processamento de dados, a engenharia de caraterísticas, a seleção de modelos e a afinação de hiperparâmetros, para garantir a reprodutibilidade e a partilha de conhecimentos com os utilizadores de todas as equipas relevantes.

‍Mantenha-seatualizado com as novas funcionalidades: As plataformas de AutoAI actualizam regularmente as suas funcionalidades e oferecem novas capacidades. Mantenha-se informado sobre estas actualizações e colabore com elas para compreender como as novas capacidades podem ajudar um projeto específico.

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