Como treinar um modelo de aprendizado de máquina?

Você sabia que o treinamento de um modelo de aprendizado de máquina é essencial para obter resultados precisos e confiáveis? De fato, o treinamento adequado de um modelo é crucial para sua capacidade de fazer previsões e tomar decisões com base nos dados fornecidos.

No post “Como treinar um modelo de aprendizado de máquina”, exploraremos as melhores práticas nesse processo. Iremos abordar etapas fundamentais, desde a obtenção das informações de base necessárias até a testagem da inferência. Com essas informações, você estará pronto para iniciar o treinamento do seu próprio modelo de aprendizado de máquina.

Mas antes de prosseguirmos, vamos entender por que o treinamento de um modelo é tão importante.

Principais pontos abordados neste artigo:

• Informações de base necessárias
• Baixar imagens de satélite
• Processar imagens para enriquecer o conjunto de dados
• Treinar o modelo
• Testar a inferência
• Conclusão

Informações de base necessárias

Antes de treinar um modelo de aprendizado de máquina, é necessário ter as informações de base necessárias. Essas informações incluem o “Ground truth”, ou seja, a informação empírica que será utilizada para inferir em locais onde não há dados disponíveis. No caso deste artigo, as informações de base necessárias são o tipo de colheita, a latitude, a longitude e a data de cultivo para o ano de 2018/2019. Cada tipo de colheita é representado por uma tag específica, como S/s para Soja e m/m para Milho. Essas informações são fundamentais para treinar o modelo de forma precisa.

Baixar imagens de satélite

Para enriquecer o conjunto de dados, é preciso baixar imagens de satélite. Neste caso, utilizaremos o serviço Amazon SageMaker e a AWS Earth para obter imagens de satélite com diferentes bandas, como a banda azul, verde, vermelha e infravermelha. Essas bandas serão analisadas para identificar os valores de reflexo nos pontos onde temos as informações de “Ground truth”. A biblioteca rasterio será utilizada para analisar as imagens de satélite e obter os valores correspondentes.

Ao utilizar o Amazon SageMaker e a AWS Earth, você tem acesso a uma ampla variedade de imagens de satélite que podem ser úteis em projetos de análise de dados espaciais e treinamento de modelos de machine learning. Essas imagens podem fornecer informações valiosas sobre a terra e seus recursos naturais, permitindo que você tome decisões informadas e desenvolva soluções mais precisas.

Para baixar imagens de satélite utilizando o Amazon SageMaker e a AWS Earth, siga os seguintes passos:

1. Acesse a plataforma do Amazon SageMaker e faça login na sua conta.
2. Navegue até a seção de imagens de satélite e selecione a opção de busca.
3. Escolha as bandas desejadas para download.
4. Selecione a área geográfica de interesse e defina os parâmetros de busca, como data e resolução.
5. Inicie o processo de download das imagens.

Após o download das imagens de satélite, você estará pronto para utilizar esses dados no enriquecimento do seu conjunto de dados e no treinamento do modelo de machine learning.

Exemplo de imagem de satélite baixada:

Tabela: Dados das bandas das imagens de satélite

A tabela acima apresenta os valores de reflexo das diferentes bandas das imagens de satélite baixadas. Esses valores são essenciais para analisar as características e propriedades da área geográfica de interesse e serão utilizados posteriormente no enriquecimento do conjunto de dados e no treinamento do modelo de machine learning.

Processar imagens para enriquecer o conjunto de dados

Após obter as imagens de satélite, é necessário processá-las para enriquecer o conjunto de dados. Isso envolve atribuir cada banda da imagem a uma variável correspondente e realizar cálculos para extrair métricas relevantes.

Uma métrica comumente utilizada é o índice de vegetação, que fornece informações sobre a saúde das plantas em uma escala de -1 a 1. Esse índice é calculado a partir das diferenças entre as bandas de reflexão de uma imagem de satélite, fornecendo dados valiosos sobre a quantidade de vegetação em uma determinada área.

Além disso, os valores das imagens processadas precisam ser associados aos pontos Latitude e Longitude dos dados de “Ground truth”. Essa correlação é feita utilizando bibliotecas como o pyproj, que permite transformar as coordenadas geográficas em pontos X e Y, facilitando a integração desses dados ao conjunto de dados existente.

Uma vez que a etapa de processamento das imagens é concluída, os valores resultantes são adicionados às informações já existentes no conjunto de dados. Isso enriquece os dados e fornece novas características que podem ajudar no treinamento do modelo de aprendizado de máquina.

Análise dos resultados

Após o processamento das imagens e a adição dos valores ao conjunto de dados, é possível analisar os resultados obtidos. É importante avaliar a correlação entre as variáveis processadas e os dados de “Ground truth”. A análise estatística e visual desses resultados pode fornecer insights valiosos sobre a relação entre as imagens de satélite e as informações desejadas.

As imagens de satélite são uma fonte rica de informações que podem ser exploradas para obter insights sobre diferentes fenômenos. Ao processar essas imagens e integrar os valores resultantes aos dados existentes, enriquecemos o conjunto de dados e aumentamos a capacidade do modelo de aprendizado de máquina para realizar inferências precisas.

Na próxima seção, exploraremos o processo de treinamento do modelo de aprendizado de máquina e como os dados enriquecidos serão utilizados nesse contexto.

Treinar o modelo

Com o conjunto de dados enriquecido, estou pronto para treinar o modelo de aprendizado de máquina utilizando dois algoritmos populares: Random Forest e LightGBM. Esses algoritmos são conhecidos por suas capacidades de lidar com grandes conjuntos de dados e fornecer resultados de alta precisão.

O modelo Random Forest será treinado com uma profundidade máxima de 4 e será utilizado um conjunto de características com 4 variáveis. Já o modelo LightGBM será treinado com uma taxa de aprendizado de 0.07, uma profundidade máxima de 10 e 100 estimadores.

Durante o treinamento, serão avaliadas as métricas de desempenho, como a acurácia, para garantir que os modelos estejam se ajustando corretamente ao conjunto de dados. Essas métricas são importantes para avaliar a eficácia dos modelos e identificar possíveis melhorias.

O Random Forest é um algoritmo de aprendizado de máquina que combina várias árvores de decisão para realizar previsões. Ele é amplamente utilizado devido à sua capacidade de lidar com dados desbalanceados e sua flexibilidade em tratar diferentes tipos de características.

O LightGBM é um algoritmo de gradient boosting que utiliza uma abordagem de histograma para melhorar o desempenho e a eficiência computacional. Ele é conhecido por sua velocidade de treinamento e sua capacidade de lidar com conjuntos de dados de grande escala.

Comparação dos Modelos

A tabela a seguir mostra as principais diferenças entre os modelos Random Forest e LightGBM em termos de parâmetros e características:

Comparamos os dois algoritmos com base nesses parâmetros e características para avaliar qual modelo proporciona um desempenho melhor e mais adequado ao conjunto de dados em questão. Agora estamos prontos para prosseguir para a próxima etapa e testar a inferência dos modelos.

Testar a inferência

Após o treinamento, é hora de testar a capacidade de inferência do nosso modelo de aprendizado de máquina. Nessa etapa, selecionamos cuidadosamente pontos de teste com valores conhecidos e aplicamos o modelo para fazer previsões. Essas previsões são então comparadas com os valores reais para avaliar a precisão e a eficácia do modelo.

Neste artigo, apresento exemplos de pontos de teste que demonstram a capacidade do modelo em fazer previsões corretas e com um alto nível de certeza. Os pontos de teste foram escolhidos estrategicamente para abranger diferentes cenários e desafios possíveis.

Além disso, também mostrarei como fazer a inferência utilizando a função lambda, que nos permite aproveitar os valores das bandas das imagens de satélite como entrada para o nosso modelo.

Exemplos de pontos de teste e resultados

Aqui estão alguns exemplos de pontos de teste e o desempenho do nosso modelo na previsão:

Os exemplos acima demonstram que o nosso modelo é capaz de fazer previsões com precisão satisfatória na maioria dos casos. No entanto, existem situações em que o modelo pode não ser tão preciso, como no caso do ponto 2.

Essas informações são valiosas para avaliar o desempenho do modelo e identificar possíveis áreas de melhoria. Com base nesses resultados, podemos iterar o treinamento do modelo e ajustar os parâmetros para obter um desempenho ainda melhor.

A função lambda também é uma ferramenta poderosa para integrar a inferência do modelo em fluxos de trabalho automatizados. Ela nos permite fornecer os valores das bandas das imagens de satélite diretamente para o modelo, sem a necessidade de executar um código separado.

Testar a inferência é uma etapa crítica no processo de desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, pois nos permite avaliar sua eficácia em condições do mundo real. Com base nos resultados obtidos, podemos tomar decisões informadas sobre a utilização e aprimoramento do modelo.

Conclusão

O uso do Amazon SageMaker AutoPilot simplifica o treinamento de modelos de aprendizado de máquina, permitindo a seleção automática do algoritmo mais adequado e facilitando a inferência em tempo real ou em lote. Neste artigo, foram apresentadas as etapas para treinar um modelo de aprendizado de máquina usando o Amazon SageMaker Autopilot, desde a obtenção das informações de base até a testagem da inferência. As melhores práticas foram seguidas para evitar erros comuns e melhorar a precisão do modelo. O treinamento e a avaliação dos modelos Random Forest e LightGBM foram realizados, mostrando os resultados obtidos. Com todas essas informações, os leitores estão aptos a iniciar o treinamento de seus próprios modelos de aprendizado de máquina.