Como preparar dados para aprendizado de máquina?

Você sabia que a qualidade dos dados utilizados no aprendizado de máquina pode impactar diretamente nos resultados dos modelos? De acordo com estudos, cerca de 80% do tempo de um projeto de aprendizado de máquina é gasto na preparação e limpeza dos dados. Isso significa que a forma como os dados são tratados e preparados é fundamental para alcançar análises precisas e insights relevantes.

Principais pontos a serem considerados:

• A preparação de dados é uma etapa crucial para obter resultados precisos em projetos de aprendizado de máquina.
• Técnicas de pré-processamento de dados são utilizadas para tratar informação faltante ou inconsistente, garantindo a qualidade dos dados.
• A engenharia de recursos é uma técnica que envolve a criação de novas variáveis ou transformações nos dados existentes para melhorar a performance dos modelos de aprendizado de máquina.
• A exploração de dados é fundamental para entender as características dos dados, identificar padrões e insights relevantes.
• Investir na preparação de dados é essencial para maximizar o potencial do aprendizado de máquina e obter resultados confiáveis.

De onde vêm os dados para aprendizado de máquina?

Para alimentar um sistema de machine learning, os dados podem ser obtidos de diversas fontes, dependendo da maturidade tecnológica da empresa. Existem três categorias principais de fontes de dados: dados do processo industrial, dados dos sistemas das indústrias e dados imputados pelo usuário.

Os dados do processo industrial são gerados pelos equipamentos utilizados durante a linha de produção, oferecendo informações valiosas sobre o funcionamento das máquinas, o desempenho das operações e outros aspectos relevantes do processo.

Já os dados dos sistemas das indústrias são gerados pelos softwares utilizados pela empresa, como os sistemas de gestão empresarial (ERP), sistemas de controle de estoque, sistemas financeiros, entre outros. Esses dados podem incluir informações sobre compras, vendas, produção, desempenho financeiro e outros aspectos relacionados às operações da indústria.

Por fim, temos os dados imputados pelo usuário, que são coletados e armazenados pelos colaboradores da indústria. Esses dados podem incluir feedbacks, relatórios de ocorrências, registros de manutenção, entre outros registros que os colaboradores inserem no sistema da empresa.

Dependendo da maturidade do negócio, as fontes de dados podem ser únicas ou combinadas. Empresas mais avançadas tecnologicamente podem ter uma combinação de dados do processo industrial, dos sistemas das indústrias e dados imputados pelo usuário, o que proporciona uma visão abrangente e enriquecedora das informações disponíveis para o aprendizado de máquina.

O papel dos dados na transformação industrial

Os dados são essenciais para a transformação industrial, pois fornecem insights valiosos que impulsionam a tomada de decisões embasadas e a otimização dos processos. Com o uso do aprendizado de máquina, é possível extrair informações significativas dos dados coletados, identificar padrões, prever tendências e tomar medidas proativas para melhorar a eficiência e a qualidade na indústria.

A computação em nuvem, aliada ao uso de algoritmos de machine learning, permite que as empresas processem e analisem grandes volumes de dados de maneira eficiente e escalável. Com isso, é possível obter insights mais profundos e rápidos, acelerando a detecção de problemas, otimizando a manutenção, reduzindo custos e melhorando a produção.

É importante destacar que a confiabilidade e a qualidade dos dados são fundamentais para garantir que as análises e as previsões sejam precisas. Portanto, é essencial investir em métodos de coleta, armazenamento e processamento adequados, além de garantir a integridade e a segurança dos dados.

Como os dados são processados?

Os dados podem ser armazenados e processados de diferentes maneiras, dependendo das necessidades e recursos de uma empresa. Existem duas opções principais: armazenamento local e serviços de cloud como Google, Microsoft e Amazon. Vamos explorar essas opções em mais detalhes.

Armazenamento Local

Uma forma tradicional de processar dados é através de armazenamento local, utilizando servidores próprios da indústria. Isso envolve a instalação de servidores físicos no local da empresa, nos quais os dados são armazenados e processados. Essa abordagem permite um maior controle dos dados, garantindo que permaneçam dentro da infraestrutura da empresa.

No entanto, o armazenamento local tem algumas limitações. A capacidade de armazenamento está diretamente relacionada ao espaço disponível nos servidores físicos, o que pode se tornar um problema se a quantidade de dados aumentar rapidamente. Além disso, a manutenção e atualização desses servidores podem ser dispendiosas e requerem conhecimentos técnicos especializados.

Serviços de Cloud

Uma alternativa cada vez mais popular é o uso de serviços de cloud, como os oferecidos por empresas renomadas como Google, Microsoft e Amazon. Esses provedores de cloud oferecem infraestrutura poderosa e escalável para armazenar e processar dados.

Ao utilizar serviços de cloud, as empresas podem redimensionar o armazenamento de acordo com as necessidades em rápida expansão, evitando investimentos adicionais em servidores físicos. Além disso, os provedores de cloud estão constantemente atualizando sua infraestrutura e tecnologias, mantendo os dados seguros e o processo de processamento de dados eficiente.

Outra vantagem é a flexibilidade que os serviços de cloud oferecem. Os dados podem ser acessados de qualquer lugar e a qualquer momento, permitindo uma colaboração mais ágil entre equipes. Além disso, os provedores de cloud oferecem uma ampla gama de serviços adicionais, como análise de dados, inteligência artificial e aprendizado de máquina, que podem ser facilmente integrados.

No entanto, é importante que as empresas avaliem sua maturidade digital antes de migrar totalmente para serviços de cloud. Uma abordagem mista, com armazenamento local e serviços de cloud, pode ser adotada para resolver problemas específicos, enquanto a infraestrutura é desenvolvida gradualmente.

Quais as aplicações práticas dos dados usados para aprendizado de máquina?

Os dados utilizados para aprendizado de máquina possuem diversas aplicações práticas que podem trazer benefícios significativos para as indústrias. Vamos explorar algumas delas:

1. Monitoramento do uso de EPIs: É possível utilizar câmeras para verificar e registrar o uso correto de Equipamentos de Proteção Individual (EPIs) pelos colaboradores em ambientes de trabalho. Essas imagens podem ser processadas por algoritmos de aprendizado de máquina para detectar a presença ou ausência de EPIs, garantindo a segurança dos colaboradores e auxiliando os gestores na tomada de decisões.
2. Manutenção preventiva: Sensores acoplados em máquinas e equipamentos podem coletar dados em tempo real sobre suas características, como temperatura, vibração e consumo de energia. Esses dados podem ser analisados por algoritmos de aprendizado de máquina, que identificam padrões e anomalias. Com essa análise, é possível prever necessidades de manutenção e planejar atividades preventivas, evitando falhas e reduzindo custos de reparo.
3. Controle de qualidade: O aprendizado de máquina também pode ser aplicado no controle de qualidade de produtos. Câmeras e sensores podem ser utilizados para fazer inspeções em tempo real, capturando imagens e dados que são analisados por algoritmos. Com essa análise, é possível identificar defeitos, desvios de qualidade e outras irregularidades, agilizando o processo de inspeção e garantindo a excelência dos produtos antes de serem enviados ao mercado.

Essas são apenas algumas das aplicações práticas dos dados usados para aprendizado de máquina. A tecnologia oferece inúmeras possibilidades para otimizar processos, reduzir custos e melhorar a eficiência nas indústrias.

Para ilustrar uma dessas aplicações, veja a imagem acima que representa o monitoramento do uso de Equipamentos de Proteção Individual (EPIs) por meio de um sistema de câmeras. Com o uso de algoritmos de aprendizado de máquina, é possível analisar as imagens capturadas e identificar se os colaboradores estão utilizando corretamente os EPIs, proporcionando um ambiente de trabalho mais seguro.

Por onde começar a preparação de dados?

Para iniciar a preparação dos dados, é fundamental estabelecer objetivos claros e identificar os problemas específicos que o aprendizado de máquina pode resolver. Ao definir metas claras, fica mais fácil direcionar os esforços para alcançar os resultados esperados.

Recomenda-se começar com problemas menores e de baixa complexidade, pois isso permite uma evolução gradual da infraestrutura e dos profissionais envolvidos. Dessa forma, será possível obter resultados mais assertivos ao longo do processo.

Além disso, é importante compreender como os dados são gerados e garantir que sejam coletados corretamente, livres de ruídos e inconsistências. Esse processo de captação inclui a definição de quais dados são relevantes para o problema em questão e como eles serão obtidos.

Uma vez que os dados estão prontos, é necessário estabelecer a infraestrutura adequada para armazenamento e processamento. Isso inclui a escolha de ferramentas e tecnologias que possibilitem a manipulação eficiente dos dados, como sistemas de gerenciamento de bancos de dados e serviços de computação em nuvem.

Além disso, é fundamental validar e monitorar constantemente a qualidade dos dados, garantindo que sejam confiáveis e estejam atualizados. A validação dos dados envolve a verificação de sua consistência, integridade e conformidade com as regras de negócio. Já o monitoramento permite identificar possíveis desvios e problemas, possibilitando a correção e ajustes necessários.

Por fim, a criação de algoritmos é a etapa em que os dados serão utilizados para gerar soluções práticas e otimizadas. Com base nos objetivos estabelecidos anteriormente, é possível desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina que explorem os dados de forma inteligente e gerem insights valiosos.

Conclusão

A preparação de dados é uma etapa fundamental para o sucesso no aprendizado de máquina. É necessário coletar e processar os dados de forma adequada, garantindo sua qualidade e confiabilidade. A escolha das fontes de dados, a criação da infraestrutura necessária e a aplicação de técnicas de pré-processamento são essenciais para obter resultados precisos e confiáveis. Ao seguir as etapas adequadas, as empresas podem aproveitar ao máximo o potencial do aprendizado de máquina e dos dados captados, melhorando a eficiência e a tomada de decisões. Portanto, é fundamental investir na preparação de dados para garantir o sucesso dos projetos de aprendizado de máquina.