Machine Learning Automatizado com Power BI

Atualmente, técnicas analíticas avançadas estão se tornando cada vez mais comuns na criação de soluções de negócios. Dois campos em particular, aprendizado de máquina e inteligência artificial, ganharam destaque, inclusive no Microsoft Power BI.

Agora, podemos aproveitar esses recursos avançados sem ter nenhuma experiência anterior de aprendizado de máquina. O Aprendizado de Máquina Automatizado, também conhecido como AutoML, é uma tecnologia que se esforça para alcançar ampla disponibilidade de aprendizado de máquina. Essa ferramenta fornece recursos poderosos de resolução de problemas de aprendizado de máquina e inteligência artificial sem exigir anos de experiência de um cientista de dados.

Usabilidade

O AutoML está integrado ao Microsoft Azure e ao Power BI, o que nos permite usar essas técnicas avançadas em software com as quais já estamos familiarizados. Embora o uso do AutoML no Azure forneça maior flexibilidade aos usuários finais, ele geralmente atrai um subconjunto mais específico de usuários em geral. Isso ocorre porque requer um usuário relativamente experiente com acesso credenciado a um ambiente específico de aprendizado de máquina.

No entanto, a integração do Power BI AutoML é muito mais acessível para novos usuários. Seu ambiente sem código permite que os usuários criem e treinem modelos rapidamente, bem como criem painéis a partir deles em seu espaço de trabalho.

Acesso aos dados

O AutoML com o Power BI apresenta aos usuários a capacidade de criar modelos usando seus conjuntos de dados, juntamente com dados de outras fontes. Como todos os dados do Power BI já estão estruturados e designados em um espaço de trabalho certificado, requer pouco esforço do usuário para iniciar a modelagem.

Depois que os modelos são criados, os resultados podem ser inseridos nos conjuntos de dados e fluxos de dados do Power BI, que podem ser certificados pelos curadores de dados. Essa integração com o Power BI não apenas facilita o desenvolvimento de modelos, mas também facilita a distribuição dos resultados dessas técnicas avançadas. Outros podem se conectar a novos data marts que contêm insights de aprendizado de máquina sem precisar aprender o AutoML.

Quando usar

Como essa integração do AutoML foi projetada para funcionar com o Power BI, existem algumas limitações de recursos e é importante entender como usar o AutoML para obter o máximo valor. O AutoML no Power BI se destaca na solução de cenários bem definidos, em vez de dados exploratórios e análises não supervisionadas. É uma ótima maneira de começar a criar modelos e análises avançadas.

Recursos

Outra variável a entender são os recursos computacionais necessários. O principal significado aqui é que o Power BI lida com esses recursos automaticamente, ao contrário do AutoML no Azure, que deixa a opção para o usuário final.

Um modelo mais sofisticado e customizado pode precisar de maior poder computacional, mas para um modelo básico, essa computação é mais que suficiente.

Conclusão

Esses são apenas alguns dos tópicos e considerações envolvidos no uso do AutoML em seu ambiente do Power BI. Embora esta introdução ao recurso do AutoML possa ser breve, esperamos que isso ajude você a começar sua jornada para usar análises avançadas em soluções de negócios diárias.

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