AutoML, ou Automated Machine Learning, refere-se a uma coleção de técnicas, métodos e tecnologias que facilitam a automação de vários estágios do processo de aprendizado de máquina. Projetado para acelerar o desenvolvimento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina com intervenção humana reduzida, o AutoML permite que profissionais com experiência limitada na área criem e implementem soluções de aprendizado de máquina de maneira eficaz. À medida que a IA e o aprendizado de máquina desempenham papéis cada vez maiores no desenvolvimento de aplicativos modernos, o AutoML ganha cada vez mais relevância em plataformas como a plataforma no-code AppMaster.
Em geral, o processo de aprendizado de máquina envolve tarefas como coleta de dados, pré-processamento, engenharia de recursos, seleção de modelos, treinamento, ajuste, avaliação e implantação. O AutoML visa automatizar diversas dessas tarefas, tornando o processo mais eficiente, acessível e econômico. Essa automação é alcançada por meio de técnicas como otimização de hiperparâmetros, pesquisa de arquitetura neural, aprendizagem por transferência, meta-aprendizagem e aumento de dados de treinamento.
O AutoML pode simplificar vários aspectos do pipeline de aprendizado de máquina, incluindo:
- Pré-processamento de dados: as soluções AutoML podem automatizar o tratamento de dados ausentes, ruidosos ou inconsistentes e garantir que o conjunto de dados esteja pronto para o desenvolvimento do modelo. Ferramentas avançadas podem até auxiliar na detecção de valores discrepantes e na imputação de valores ausentes, que são tarefas importantes no pré-processamento de dados.
- Engenharia de recursos: envolve a seleção e transformação automatizada de recursos relevantes a partir de dados brutos, o que é crucial para melhorar o desempenho do modelo. As plataformas AutoML podem empregar técnicas como análise de componentes principais (PCA) para redução de dimensionalidade e tornar os dados mais gerenciáveis para modelos de treinamento.
- Seleção de modelo e ajuste de hiperparâmetros: o AutoML pode pesquisar e comparar diferentes algoritmos de aprendizado de máquina para encontrar o modelo mais adequado para um determinado problema. Ele também pode otimizar hiperparâmetros usando métodos como otimização bayesiana e pesquisa em grade – aumentando significativamente o desempenho do modelo.
- Avaliação de modelo: para avaliar o desempenho de diferentes modelos, as soluções AutoML geralmente fornecem visualizações e métricas (como exatidão, precisão, recall e pontuação F1) para melhor compreensão e tomada de decisão.
- Implantação e gerenciamento do ciclo de vida: com o AutoML, os usuários podem implantar modelos rapidamente, monitorar seu desempenho em tempo real e atualizá-los conforme necessário, gerenciando todo o ciclo de vida com relativa facilidade.
O AutoML tem aplicações abrangentes em todos os setores, incluindo saúde, finanças, varejo, marketing e manufatura. Os possíveis casos de uso incluem segmentação de clientes, detecção de fraudes, análise de sentimento, reconhecimento de imagem e manutenção preditiva. À medida que as organizações geram e processam volumes crescentes de dados, o AutoML permite que aproveitem o poder da IA para tomar decisões informadas e aumentar a produtividade.
A integração do AutoML em uma plataforma abrangente no-code como AppMaster pode acelerar significativamente o desenvolvimento e a implantação de aplicativos baseados em IA, fornecendo aos desenvolvedores acesso a modelos e modelos pré-construídos. Através do AppMaster, é possível projetar e desenvolver aplicativos robustos e escaláveis sem a necessidade de amplo aprendizado de máquina ou conhecimento em programação. Os usuários podem simplesmente construir modelos de dados, projetar processos de negócios e criar APIs REST ou endpoints WebSocket para que a plataforma gere o código-fonte necessário para back-ends, aplicativos da web e aplicativos móveis usando estruturas modernas como Go, Vue e Kotlin/ SwiftUI.
Os aplicativos gerados pelo AppMaster podem funcionar perfeitamente com bancos de dados compatíveis com Postgresql como seu principal armazenamento de dados, permitindo soluções escalonáveis e de alto desempenho para empresas e casos de uso de alta carga. A integração do AutoML no AppMaster permite que os desenvolvedores desenvolvam e implantem rapidamente soluções de IA sem incorrer em dívidas técnicas, já que a plataforma gera código do zero sempre que os requisitos são modificados. Isso permite que pequenas e grandes empresas criem aplicativos poderosos e econômicos em uma fração do tempo e dos recursos tradicionais necessários.
Em resumo, o AutoML aproveita o poder da automação para simplificar e agilizar vários estágios do processo de aprendizado de máquina, permitindo que indivíduos com experiência limitada em IA aproveitem os benefícios do aprendizado de máquina sem barreiras. Plataformas como AppMaster podem integrar o AutoML em suas soluções no-code, tornando mais fácil para os desenvolvedores criarem rapidamente aplicativos abrangentes, escalonáveis e orientados por IA, sem incorrer em dívidas técnicas.
