Democratizando a IA com Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código e Sem Código

Dominar o aprendizado de máquina (ML) não é fácil. Para pequenas e médias empresas, leva tempo considerável para entender este ramo da inteligência artificial e ainda mais para usá-lo efetivamente na solução de problemas de negócios. A falta de infraestrutura adequada para executar modelos de ML, a incapacidade de escolher o algoritmo certo e a escassez de talentos em ciência de dados são algumas das razões para isso. Tentar superar esses obstáculos, um por um, pode não ser uma abordagem econômica para pequenas e médias empresas. Entre em cena as plataformas de aprendizado de máquina de baixo código e sem código. Tornando o aprendizado de máquina acessível Plataformas de aprendizado de máquina de baixo código e sem código permitem que as empresas apliquem aprendizado de máquina sem conhecimento e treinamento extensivos na área. Essas ferramentas capacitam desenvolvedores cidadãos — indivíduos sem formação formal em desenvolvimento de software que usam plataformas de baixo código e sem código — a criar aplicações de aprendizado de máquina e reduzir a carga sobre os cientistas de dados. Mais precisamente, elas permitem que empresas menores experimentem o aprendizado de máquina e que empresas maiores liberem seus cientistas de dados para que possam trabalhar em projetos mais complexos. Por exemplo, o Obviously AI permite que os usuários façam previsões de dados sem escrever nenhum código, o Clarifai é útil para transformar dados não estruturados em insights acionáveis, e o MakeML permite que os usuários criem modelos de detecção e segmentação de objetos sem escrever nenhum código. Semelhante a como plataformas de desenvolvimento sem código e de baixo código são usadas para desenvolver rapidamente aplicações de software sem codificação e com codificação mínima, soluções de aprendizado de máquina sem código e de baixo código ajudam a construir e treinar modelos de ML com facilidade. É seguro dizer que ferramentas de aprendizado de máquina de baixo código e sem código visam democratizar a inteligência artificial e reduzir a barreira de entrada. Tais ferramentas já começaram a perturbar o espaço do aprendizado de máquina e estão convencendo mais empresas a utilizarem ML. A categoria de Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina no G2 lista tais ferramentas que permitem aos usuários construir, implantar e monitorar algoritmos de ML. Algumas dessas plataformas vêm com interfaces de arrastar e soltar destinadas a usuários novatos, enquanto outras são destinadas a usuários com experiência em codificação. O que são Plataformas de Aprendizado de Máquina Sem Código? Plataformas de aprendizado de máquina sem código capacitam empresas a utilizarem o poder do aprendizado de máquina através de interfaces gráficas de usuário simples, de arrastar e soltar. Elas permitem que usuários sem qualquer conhecimento de linguagem de programação ou codificação criem aplicações de aprendizado de máquina. A diferença entre o desenvolvimento tradicional e o desenvolvimento de aprendizado de máquina sem código. Fonte: towardsdatascience.com Plataformas sem código geralmente não são flexíveis o suficiente devido a restrições na modificação ou acesso ao código backend. Isso também significa que essas ferramentas são mais adequadas para não programadores que não conhecem linguagens de programação como Python ou R. Os usuários podem carregar os dados relevantes, clicar em alguns botões, e as ferramentas construirão um modelo. Por exemplo, tal ferramenta pode otimizar operações para melhor eficiência, encontrar maneiras de melhorar a experiência do cliente e reduzir a taxa de churn, ou precificar produtos da maneira certa. Uma característica chave dessas plataformas é a capacidade de realizar automaticamente a seleção e o treinamento de modelos de aprendizado de máquina. A plataforma selecionaria e empregaria o algoritmo ou abordagem que mais se adequa a um problema específico. Além disso, ela também analisa o desempenho do modelo com o tempo e a introdução de novos dados, e otimiza sua função de acordo. AutoML vs. ferramentas de IA sem código Ferramentas de aprendizado de máquina automatizado (AutoML) automatizam as tarefas manuais e monótonas que os cientistas de dados devem realizar para construir e treinar modelos de aprendizado de máquina. Seleção e engenharia de características, seleção de algoritmos e otimização de hiperparâmetros são exemplos de tais tarefas. É natural confundir ferramentas AutoML com soluções de IA sem código. Embora possam eventualmente se fundir e se tornar uma única categoria, atualmente, elas têm características diferentes. Enquanto plataformas de aprendizado de máquina sem código permitem que usuários não técnicos construam modelos de aprendizado de máquina, a maioria das soluções AutoML visa capacitar cientistas de dados a se tornarem mais eficientes. Elas também fornecem melhor transparência em todo o pipeline de aprendizado de máquina e ajudam os cientistas de dados a refinar como os modelos de aprendizado de máquina são construídos. O que são Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código? Plataformas de aprendizado de máquina de baixo código são semelhantes às suas contrapartes sem código, mas permitem que os usuários escrevam algumas linhas de código ou manipulem o mesmo. A porcentagem de código editável depende da ferramenta. Semelhante às plataformas sem código, ferramentas de aprendizado de máquina de baixo código são úteis para empresas que carecem de profissionais com especialização em IA. Ferramentas de aprendizado de máquina de baixo código ajudam a prever taxas de churn, criar modelos simples de reconhecimento de imagem, otimizar fluxos de trabalho e criar sistemas de recomendação em várias indústrias. Elas podem acelerar significativamente o processo de desenvolvimento de modelos com templates de projetos e conjuntos de dados prontos. Por exemplo, o AI Builder da Microsoft permite que os usuários criem e gerenciem modelos de aprendizado de máquina para processar texto, prever resultados de negócios e analisar o sentimento do cliente. O Viso.ai é outra plataforma útil para desenvolver aplicações de visão computacional. Tais ferramentas são esperadas para serem extremamente úteis para desenvolvimento de produtos, marketing, branding, atendimento ao cliente, e mais. Plataformas de baixo código capacitam pessoas não técnicas a encontrar soluções para problemas de baixo nível sem depender de cientistas de dados. Além de reduzir a dependência de cientistas de dados, funcionários não técnicos também têm a chance de entender como exatamente os dados impactam suas decisões. Por exemplo, os profissionais de marketing podem usar tais ferramentas para prever taxas de churn ou rapidamente entender o clima atual do mercado. Isso permitirá que eles tomem decisões rápidas baseadas em dados e se mantenham atualizados. Os profissionais de marketing também podem usar ferramentas de automação de baixo código para configurar o chatbot de um site com uma abordagem baseada em processamento de linguagem natural (NLP). Por exemplo, a ferramenta pode ajudar a identificar perguntas frequentemente feitas e preparar o chatbot para tomar medidas proativas. Até 2030, espera-se que a plataforma de desenvolvimento de baixo código gere uma receita de $187 bilhões. O crescimento da plataforma repousa em sua capacidade de manipular parte do código, ao contrário das ferramentas sem código, dando ao baixo código um melhor escopo de personalização conforme os requisitos de negócios. Se ferramentas de IA sem código e de baixo código são tão úteis, então quais são os problemas? Embora ferramentas de aprendizado de máquina sem código e de baixo código sejam úteis para eliminar (ou reduzir) a barreira de entrada da IA e do aprendizado de máquina, elas vêm com suas limitações: Estratégia de lock-in: O usuário depende inteiramente de um fornecedor de software que não pode mudar para outro fornecedor sem custos consideráveis de mudança. Limitações na personalização: Algumas soluções de aprendizado de máquina sem código e de baixo código podem não permitir que os usuários ajustem parâmetros específicos. Gerenciamento de dados: Mesmo ao usar soluções sem código, as empresas podem ter que depender da expertise de cientistas de dados e engenheiros de dados para tarefas de processamento de dados. Escalabilidade: No momento, é impossível construir uma solução escalável usando uma plataforma de aprendizado de máquina sem código que resolva um problema complexo. No momento da escrita, essas ferramentas não têm a flexibilidade ou a capacidade de manutenção de aplicações tradicionais de aprendizado de máquina. Portanto, as empresas devem ter um entendimento claro e uma visão de quais problemas abordar usando essas ferramentas. Se desejam criar uma prova de conceito (POC), então ferramentas sem código são ideais. Mas se aspiram desenvolver soluções escaláveis, então a abordagem tradicional de aprendizado de máquina seria um caminho melhor a seguir. Requisito mínimo: conhecimento de plataformas de aprendizado de máquina sem código No G2, acreditamos que em alguns anos, o conhecimento de plataformas de aprendizado de máquina sem código será considerado um requisito mínimo para a maioria dos empregos. Isso será especialmente verdadeiro para gerentes de produto e funções de trabalho que lidam com dados diariamente. Também esperamos ver várias dessas ferramentas evoluírem para se tornarem baseadas na indústria. Por exemplo, pode haver uma plataforma de IA sem código para resolver problemas relacionados ao marketing ou uma ferramenta para resolver qualquer problema na indústria de manufatura. Atualmente, plataformas de aprendizado de máquina sem código e de baixo código são amplamente usadas para criar POCs rápidos. Isso ajuda a capacitar indivíduos em funções não técnicas a apresentar suas ideias a cientistas de dados e avaliar se são viáveis. E se você está se perguntando se essas ferramentas substituirão os cientistas de dados, a resposta é um grande "não". Assim como qualquer outra tecnologia relacionada à IA, plataformas de aprendizado de máquina sem código são destinadas a assumir tarefas monótonas e ajudar os indivíduos a pular algumas etapas. A melhor pergunta seria: "Quanto do trabalho de um cientista de dados poderia ser automatizado usando uma plataforma de aprendizado de máquina sem código?"