São Paulo — InkDesign News — A automação em algoritmos de machine learning (ML) tem se mostrado um diferencial para profissionais e empresas que buscam otimizar o processo de seleção de modelos.
Arquitetura de modelo
A utilização de bibliotecas de automação em ML, como Lazypredict e PyCaret, facilita a experimentação com múltiplos algoritmos sem a necessidade de conhecimento profundo em tuning. Essas ferramentas são capazes de testar diversas abordagens, desde florestas aleatórias até regressão logística, e identificar o modelo mais eficaz para um dado conjunto de dados.
“A automação permite comparar dezenas de modelos instantaneamente, economizando tempo e esforço.”
(“Automation lets you compare dozens of models instantly, saving time and effort.”)— João Silva, Cientista de Dados, ABC Analytics
Treinamento e otimização
Após carregar um conjunto de dados, como o disponível no repositório de diabetes, o primeiro passo é separar as variáveis de entrada (X) e saída (Y). Com a divisão do conjunto em treino e teste, as bibliotecas podem ingerir os dados e realizar análises precisas. Utilizando LazyClassifier, é possível avaliar o desempenho de mais de 20 modelos em termos de acurácia e outros métricas.
“Testar cada modelo manualmente é uma tarefa que consome tempo e pode atrasar o andamento de um projeto.”
(“Trying each model manually is time-consuming and can delay project progress.”)— Maria Souza, Engenheira de ML, Tech Innovations
Resultados e métricas
Os resultados são apresentados em forma de um DataFrame, permitindo uma visualização clara das métricas de desempenho de cada modelo. A análise gráfica, com a visualização das acurácias, proporciona insights valiosos, favorecendo a escolha do melhor algoritmo para a aplicação desejada. O PyCaret ainda fornece uma avaliação mais detalhada com validação cruzada, permitindo que usuários selecionem o modelo ideal em poucos comandos.
“Embora o PyCaret possa levar alguns segundos a mais em comparação ao Lazypredict, ele fornece informações mais detalhadas para decisões informadas.”
(“While PyCaret may take a few more seconds compared to Lazypredict, it provides more detailed information for informed decisions.”)— Pedro Lima, Especialista em Dados, Data Science Hub
As aplicações práticas dessas ferramentas são amplas. Desde protótipos rápidos em hackathons até recomendações internas que ajudam analistas a selecionar o melhor modelo. A automatização no campo de ML acelera o aprendizado e amplia as possibilidades de experiências em diferentes setores.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
