7 dicas para acelerar seu aprendizado em Machine Learning -

7 dicas para acelerar seu aprendizado em Machine Learning

Quer se tornar um expert em Machine Learning? Este artigo tem dicas que facilitarão seu aprendizado. Acompanhe!

Aprender Machine Learning é uma obrigação para quem deseja se estabelecer como cientista de dados – uma profissão altamente valorizada e que tende a ser cada vez mais importante para diferentes segmentos de negócios. Hoje, as empresas precisam do aprendizado de máquina para recorrer aos algoritmos que podem responder às questões essenciais ao negócio, indicando análises preditivas e levando as empresas ao crescimento constante. Mas, assim como em praticamente tudo em TI, esse deve ser um aprendizado contínuo. Por isso, encontrar maneiras de acelerar o aprendizado é sempre muito importante. E como o nosso objetivo é ajudar você em sua trajetória profissional, trouxemos boas dicas que podem ajudar você nos desafios do dia a dia com Machine Learning. Vale a pena conferir e ir para a prática!

1ª Dica: Preocupe-se sempre em garantir a qualidade dos dados

Preparar corretamente seus dados, é muito importante para treinar um modelo de aprendizado de máquina. Então, apesar de ser uma tarefa que consome bastante tempo, ela nunca deve ser subestimada. A configuração mais adequada para uma infraestrutura que atue com dados está na identificação de quais dados podem ser geridos ou consumidos. Limpeza de dados é um dos primeiros passos a serem feitos e que pode levar algum tempo, mas é um passo importantíssimo para garantir que o sistema seja realmente alimentado com informações da melhor qualidade possível para trazer resultados mais sólidos.

2ª Dica: Faça ajustes para possíveis vieses (BIAs)

Além do tratamento de dados, você pode conferir se há possíveis vieses. Isso trará a certeza de que o aprendizado de máquina não está distante das informações reais. É importantíssimo identificar e corrigir esses possíveis desvios o quanto antes, pois com o Machine Learning eles podem ser amplificados e levar o seu projeto a erros.

3ª Dica: Sempre envolva os especialistas no jogo

Para problemas que envolvem Aprendizado de Máquina Supervisionado (como problemas de classificação) é necessário a identificação dos dados. Caso isso não ocorra, a atuação de especialistas com o determinado conhecimento para rotular os dados é o objetivo neste momento. E, posteriormente, para que esses dados sejam utilizados para treinamento dos modelos de predição. Nesse ponto, o olhar dos especialistas faz toda a diferença.

4ª Dica: Separe adequadamente os dados para treinamento, validação e teste

O aprendizado de máquina não é alcançado somente pela automação simples. É preciso testar e validar várias vezes o sistema para que o treinamento alcance nível suficiente para entregar resultados mais apurados. A literatura indica proporções como 70%-15%-15% (ou 80%-10%-10%) para, respectivamente, dados de treinamento, validação e teste. Mas depende muito do problema que está sendo investigado. Use a etapa de treinamento (conjunto de dados de treino e validação) para alcançar o nível de precisão desejado e faça os testes regulares para manter o nível de excelência ou superá-lo.

5ª Dica: Use dados sintéticos

Pode acontecer de você não possuir uma base suficientemente diversa para alimentar o aprendizado de máquina, o que pode levar à necessidade de utilizar dados sintéticos. Esses, que são manipulações dos dados, podem permitir à máquina criar diferenciações. Um bom exemplo foi o trabalho da Microsoft com sua câmera Kinect. Por não conseguir capturar todos os movimentos necessários com pessoas de tamanhos e formas diferentes, os cientistas optaram por sintetizar milhões de imagens com diferentes profundidades. Nesse caso, a principal preocupação dos cientistas foi a de criar imagens em angulações diferentes, muitas vezes girando-as, mas nunca distorcidas. Se esse for o seu caso, e a quantidade de dados for pouca, o indicado é seguir com o aprendizado de máquina semisupervisionado para fazer as avaliações necessárias.

6ª Dica: Crie versões de seus conjuntos de dados e de seus modelos de Machine Learning

A necessidade de reavaliação é constante. Eventualmente, você treinará modelos que parecem alcançar um alto nível de precisão. No entanto, ao longo do tempo, novos dados são adicionados ao conjunto original, e o modelo precisa de novos treinamentos, criando assim, novos modelos finais de tempos em tempos. Com isso, o ideal é que a validação de um determinado modelo de aprendizado seja feita com diferentes conjuntos de dados para que seja reproduzível e auditável. A dica é utilizar o processo MLOps para trazer novos dados para treinar, testar diversas vezes e reimplementar o modelo. Além disso, é interessante utilizar um sistema de Machine Learning parcialmente automatizado usando o Kubeflow como plataforma. Outra dica importante é manter o controle de diversos dados de treinamento, detalhando proveniência, limpeza da base, transformação e validação. Nesse caso, a ajuda pode vir o uso de controle de versionamento de dados (Data Version Control).

7ª Dica: Proteja seus dados de treinamentos

Segurança é fundamental em qualquer tipo de tratamento de dados. Inclusive, em treinamentos. Por isso, é muito importante rastrear e coletar os dados de fontes confiáveis e, principalmente, armazená-los em um local controlado. Seja pelo risco de ataques ou até mesmo ameaças de concorrentes, é necessário criptografar e hierarquizar o acesso. Em 2017, a Microsoft percebeu um volume de tráfego falso para enganar a concessão de um certificado digital. Nesse caso, os invasores haviam descoberto como o sistema de Machine Learning calculava se determinado certificado poderia ser concedido ou não conforme seus critérios. A principal proteção para que isso não ocorra, é fazer a validação e a higienização dos dados, sempre monitorando cada versão de treinamento para observar possíveis anomalias.

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