AutoML - o que é e seu impacto na indústria

Introdução

Sabe-se que no patamar atual da tecnologia, uma quantidade inestimável de dados é gerada a todo momento, que são de grande valor para as empresas. Uma das coisas que pode ser feita com esses dados é criar modelos de Machine Learning a fim de entender padrões ou prever resultados, mas, com tamanha quantidade de dados, surge uma necessidade por agilidade , que vem sido suprimida por ferramentas de Automated Machine Learning (AutoML).

AutoML e suas vantagens

Como foi dito anteriormente, na busca por vantagens competitivas no mundo dos dados, diversas ferramentas de Auto Machine Learning foram criadas, esse artigo mostra alguns snippets criados utilizando a biblioteca PyCaret. Uma biblioteca muito poderosa e com diversas ferramentas para que cientistas de dados realizem tarefas que antes demorariam horas em poucas linhas de código. Veja a seguir as vantagens oferecidas pela ferramenta.

Evita tarefas repetitivas

Como pode ser visto na maioria dos artigos utilizando Machine Learing, não é raro que o dataset precise de adaptações, matemáticas em sua maioria, para que os modelos funcionem corretamente e os resultados não sejam influenciados pela forma com que os dados estejam dispostos. Com isso, os cientistas de dados precisam pensar em tarefas como normalização e adaptação de variáveis categóricas. Veja como são esses processos utilizando uma biblioteca popular de Machine Learning como Sci-kit learn:

Esse trecho de código mostra como funciona a normalização utilizando sci-kit learn, veja que, seria necessário importar o objeto, copiar o dataset e escolher as colunas que passariam pelo tratamento. Além disso, em alguns projetos é necessário lidar com variáveis categóricas, para que não houvesse nenhum equívoco matemático, algo que que exigiria mais algumas linhas de código:

Apesar de poucas linhas de código utilizadas, seria necessário entender quais colunas precisam de substituição e aplicar os métodos cabíveis, como a função get_dummies do Pandas.

Agora, veja como todas essas etapas são mais fáceis com a biblioteca PyCaret:

Com uma linha de código, é possível fazer tudo que foi realizado anteriormente com o Sci-Kit Learn, mas com um código mais limpo e enxuto. Sobre as variáveis categóricas, o retorno da função setup nos permite ver como a biblioteca interpretou cada variável, aplicando One-Hot Encoding nas variáveis consideradas categóricas, caso você precise de outro tipo de tratamento, é possível passar como argumento da função.

Se alguma variável foi inferida incorretamente, é possível rodar o setup novamente, especificando os tipos no argumento da função.

Se você deseja saber como seu dataset ficou após o tratamento da biblioteca, basta chamar a função "get_config" para monitorar as variáveis globais que a própria biblioteca criou. Por exemplo, se quiser ver como ficaram as features do seu dataset de treino, basta executar as seguintes linhas de código:

Obs: os nomes das variáveis criadas estão disponíveis na documentação da biblioteca

Dessa forma, é possível monitorar o dataset e ver como as variáveis foram tratadas.

Contorna tarefas complexas

A fim de potencializar os resultados dos modelos, muitos cientistas de dados se aventuram em métricas de "testagem em massa" de modelos e seus respectivos hiperparâmetros. Executar técnicas como Grid Search para essa tarefa pode demandar muito tempo, especialmente para entender o significado matemático dos hiperparâmetros dos modelos e aplicá-los aos seus dados. Nesse momento, as ferramentas fornecem um grande auxílio, utilizando PyCaret é possível testar diversos modelos ao mesmo tempo, e "tunar" o melhor deles de acordo com a métrica escolhida, como pode-se ver abaixo:

No relatório, é possível ver o desempenho do modelo de acordo com algumas métricas bem como o tempo de execução. A partir daí, pode-se escolher um modelo para apurá-lo ainda mais, escolhendo também qual métrica deve ser priorizada. É possível ver ainda o resultado do modelo nos folds da Cross Validation.

Isso mostra que as ferramentas de Auto Machine Learning dão aos cientistas de dados a oportunidade de perder menos tempo com tarefas mais mecânicas. Ainda assim, é válido ressaltar que, apesar de todas as facilidades, o entendimento das ferramentas matemáticas e estatísticas por trás dos modelos ainda é fundamental para a criação de modelos ainda melhores.

As ferramentas de AutoML substituem os cientistas de dados?

A resposta é: não! Nenhuma empresa deixa de contratar cientistas de dados só porque existe uma biblioteca capaz de criar modelos em menos de 10 linhas de código. Isso porque o valor que um especialista em dados pode trazer a uma empresa é superior a simples modelos de Machine Learning. Apesar de todo o ferramental disponível, etapas cruciais da criação de modelos de Machine Learning como Feature Engineering e a própria Análise Exploratória dos dados são bem performadas por seres humanos, especialmente naquilo que diz respeito à Business Understanding. Mais do que criar algoritmos, um cientista de dados pode extrair informações valiosas dos resultados obtidos, entender as métricas (por exemplo um modelo de classificação com acurácia baixa, porém com recall alto) e enxergar como os datasets e modelos respondem às perguntas dos empresários, por isso, a profissão não está em perigo por conta do AutoML, pois sem um bom profissional por trás, isso são só números e códigos.

Conclusão

Após essa breve apresentação sobre Auto Machine Learning, é possível entender como a criação de novas ferramentas fomenta a criação de novos modelos e facilita o trabalho do cientista de dados que busca respostas para empresas mundo afora. Nas próximas semanas, estarei disponibilizando alguns artigos utilizando Auto Machine Learning em datasets reais, resolvendo problemas com essa ferramenta, enquanto isso, veja meus outros projetos em:

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