O mundo cria mais de 2,5 quintilhões de bytes de dados todos os dias. Só nos últimos dois anos, 90% dos dados do mundo foram gerados. Nesse cenário, torna-se crucial para empresas e organizações se adaptarem a essa era Data-Driven. Para isso, Machine Learning desempenha um papel vital na tarefa de passar dos Dados às Decisões. O processo pode ser dividido em quatro etapas: Entendimento dos Dados, Previsão, Tomada de Decisão e Inferência Causal.
Etapa 1: Compreender os Dados
A primeira etapa é entender os dados, tanto os aspectos técnicos quanto o conhecimento específico de área Ambos são necessários para compreender os dados e solucionar os problemas. Estatística Descritiva, Análise de Cluster e Visualização de Dados são muito úteis para resumir, agrupar e obter alguns insights iniciais dos dados. Em casos onde os dados possuem muitas dimensões, é possível aplicar técnicas como PCA para melhorar a situação. Esse método é muito útil, pois é capaz de resumir as informações de dados de alta dimensão em poucas dimensões. É fundamental que o analista entenda muito bem os dados antes de partir para as etapas de predição e modelagem. Outro ponto muito importante é fazer as perguntas certas desde o início, fator que torna o conhecimento da área decisivo.
Etapa 2: Previsão
A próxima etapa é a previsão, ou seja, descobrir o que pode acontecer. Nem todos os problemas preditivos são iguais, existem problemas de Regressão e de Classificação. Ambos são métodos de Aprendizado Supervisionado, porém o target é numérico na Regressão, já na Classificação é uma classe. Existem muitos modelos preditivos para cada problema, como as tradicionais Regressão Linear e Regressão Logística. Modelos preditivos mais avançados de Redes Neurais, floresceram nos últimos anos. Essas técnicas são conhecidas como Deep Learning e são ótimas para lidar com dados não estruturados. Em geral, a previsão é uma ferramenta muito poderosa para modelar a incerteza e fornecer uma visão mais clara sobre o futuro.
Etapa 3: Tomada de Decisão
Depois de compreender os dados e fazer previsões do que acontecerá, é hora de decidir o que fazer a seguir. Esta etapa é a tomada de decisão em uma abordagem baseada em dados. Um aspecto chave da tomada de decisão é modelar a incerteza, para esse propósito os modelos preditivos são essenciais. Outro ponto muito importante é equilibrar o risco e a recompensa, a fim de tomar as melhores decisões. O objetivo é realizar ações que geram recompensas imediatas para o negócio, mas também possibilitem melhor obtenção de dados e informações para futuras decisões. Para atingir tudo isso, é crucial entender a dinâmica do problema de negócio específico. Essa dinâmica é construída por dois fatores: a forma com que as ações impactam o estado do negócio e a taxa em que é possível obter dados e informações. Depois que o cenário é identificado e todos os fatores são levados em conta, o desafio é tomar a decisão correta.
Etapa 4: Inferência Causal
A próxima etapa é sobre Inferência Causal e como ela pode fornecer as ferramentas necessárias para compreender e quantificar as relações entre causa e efeito. Na busca por causalidade, um aspecto chave é o Ensaio Randomizado Controlado. Esse processo é uma seleção aleatória de elementos para dois grupos e coleta de seus dados. Um grupo é o controle, onde nenhuma ação foi aplicada, e o outro grupo é o tratamento, onde uma ação específica foi aplicada. O método científico entra em ação com o Teste de Hipóteses, um método sistemático que permite aceitar ou rejeitar hipóteses, com base nos dados gerados a partir do experimento. A Inferência Causal desempenha um papel vital em Machine Learning, pois determina, com base nos dados, as relações de causa e efeito. Isso é crucial para analisar a etapa da tomada de decisões, visto que a Inferência Causal determina quais ações realmente surtem efeito e quais não surtem.
Aplicações
Existem inúmeras aplicações de aprendizado de máquina em todos os tipos de indústrias. Empresas de varejo, finanças, seguros, marketing, saúde, além de inúmeras outras áreas utilizam Machine Learning para resolver seus problemas de negócios. Desde métodos mais tradicionais da Estatística, como Regressão Linear, Regressão Logística e Análise de Séries Temporais, até técnicas mais complexas de Deep Learning estão ajudando empresas a passar dos dados para as decisões. O mundo está cada vez mais Data-Driven. Esse cenário torna crucial que empresas, governos e organizações passem de decisões baseadas nos instintos, para decisões baseadas em dados.
Para ver aplicações dos métodos de Machine Learning em problemas reais, cheque o blog 4tune.ai.
