Visualização de Modelos de Machine Learning: Confie na História dos Dados

O poder da visualização de dados pode capacitar qualquer negócio. Isso inclui melhorias enormes em:

• Processos de negócios
• Design
• Desenvolvimento
• Avaliação

Explorar o poder da visualização de machine learning é o que você quer para seu negócio.

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O que é Machine Learning: o Essencial

Machine learning (ou ML) é um segmento da inteligência artificial (ou IA) que ajuda a prever resultados aprendendo com experiência e padrões. Machine learning usa algoritmos para prever novos valores de saída através do uso de dados históricos. Por meio do machine learning, as aplicações de software se tornam muito mais precisas em prever os desejos e expectativas dos usuários.

O processo de machine learning inclui:

• Observação de dados
• Experiência direta ou instrução
• Descoberta de padrões
• Tomada de decisões baseada em exemplos
• Uso de dados históricos para aprender

O objetivo principal do machine learning é deixar os computadores aprenderem automaticamente sem assistência humana e ajustem suas ações de acordo com seus aprendizados.

Tipos de Algoritmos de Machine Learning

Existem quatro tipos principais de algoritmos de machine learning (ou modelos) que podem ser observados para entender melhor a lógica por trás do machine learning. Estes são:

Aprendizado Supervisionado

Nos casos de aprendizado supervisionado, a máquina contém variáveis de entrada (x) e variáveis de saída (y) mapeadas para o modelo aprender. O resultado final é que quando novos dados de entrada são formados você pode prever a saída com mais precisão. O aprendizado supervisionado inclui:

• Classificação – tirar uma conclusão a partir de valores observados
• Regressão – compreender a relação entre variáveis
• Previsão – fazer previsões com base em dados históricos

Aprendizado Semi-Supervisionado

Embora semelhante ao aprendizado supervisionado, o aprendizado semi-supervisionado usa tanto dados rotulados quanto não rotulados – ou seja, informações com tags significativas e informações sem elas. Combinando ambas, os algoritmos de machine learning aprendem como rotular dados não rotulados.

Aprendizado Não-Supervisionado

Neste tipo de machine learning, o algoritmo estuda dados para identificar padrões e analisar dados disponíveis. Esses algoritmos têm apenas variáveis de entrada com o objetivo de modelar a distribuição subjacente dos dados. Grandes conjuntos de dados são interpretados e organizados para determinar sua estrutura e a capacidade de tomar decisões é refinada. O aprendizado não-supervisionado inclui

• Clustering – agrupar conjuntos de dados similares
• Redução de dimensionalidade – reduzir o número de variáveis para encontrar as informações especificamente necessárias

Aprendizado por Reforço

Aqui, temos o foco nos processos de aprendizado regulamentados, onde um algoritmo de machine learning explora diferentes opções e as avalia para descobrir a mais ótima, levando ao melhor resultado possível.

O que é Visualização de Dados em Machine Learning

Machine learning pode ser expressado e usado em muitos cenários com visualização de dados. Então, o que é visualização de modelo?

Com visualização de dados, as pessoas recebem visuais interativos dentro de um contexto, traduzindo dados em uma forma que ajuda as pessoas a entender melhor tendências e correlações importantes para seu negócio. Machine learning traz mais valor às visualizações de dados, fornecendo dados mais preditivos, relevantes e eficazes.

A visualização de machine learning fornece vários benefícios.

Economia de Tempo

Com machine learning a coleta de dados ocorre por meio de algoritmos, portanto é muito eficiente em termos de tempo, além da maior precisão.

Melhor Compreensão do Usuário

Como o machine learning rastreia o comportamento dos usuários em um nível mais pessoal, com visualizações de dados você tem uma imagem mais precisa de como esses usuários se envolverão melhor e de que forma

Mais Confiança

Com machine learning, os tomadores de decisão recebem um novo tipo de certeza, validação e insight que trazem um maior nível de confiança nas previsões realizadas.

Integrar visualização de dados e machine learning é uma boa forma de compreender melhor os dados e trazer à tona correlações que você não teria visto de outra forma. Diferentes tipos de visualização de dados de machine learning são

• Exploração de dados
• Modelos construídos
• Modelos de árvore de decisão
• Avaliação de modelo

A representação intuitiva de machine learning pode ser de grande ajuda para muitos stakeholders nas escolhas informadas que precisam fazer.

Então, Quem Deve Usar Visualização?

O valor dos dados está no fato de que leva a narrativa a novos patamares. Isso acontece quando as informações são fáceis de digerir, entender e obter insights através de padrões. Daí – visualização de dados.

Independentemente do negócio que você possui, entregar dados em forma visual é vital para compreendê-los da maneira mais eficiente possível e chegar a conclusões que sejam acionáveis para melhorar suas decisões futuras. Com visualização de dados, você comunica informações para:

• Stakeholders e tomadores de decisão
• Profissionais de marketing e proprietários de negócios
• Clientes, parceiros, colaboradores

Visualização de dados deve ser usada por qualquer um que queira

Adaptar-se a Tendências Emergentes

Visualização de dados é a ferramenta perfeita para observar novas oportunidades e tendências emergentes que não poderiam ser detectadas tão facilmente de outra forma. Com técnicas de visualização de dados, mudanças no mercado podem ser detectadas, reações e preferências de consumidores – melhor compreendidas.

Economizar Tempo Valioso

Sem visualizações de dados, uma quantidade significativa de tempo é gasta procurando entre grandes quantidades de dados, marcando as peças mais importantes, analisando-as e criando relatórios detalhados. Além de consumir tempo, todo este processo exigiria o tempo de uma pessoa treinada com aptidão para ciência de dados, sistemas apropriados e uma forma de pensar específica. Com o software certo, no entanto, visualizações de dados são criadas em segundos, permitindo que você sempre tenha os dashboards mais recentes com informações atualizadas.

Encontrar Padrões Ocultos

As formas tradicionais de representar dados geralmente não são tão precisas em revelar padrões, insights ocultos e fatores que levam ao sucesso. Utilizando visualizações de dados, no entanto, nenhuma pedra é deixada sem revirar – e isso vale para insights de negócios, comportamento do cliente, desempenho do projeto, gerenciamento de campanhas, e identificar quais operações precisam de melhoria.

Detectar e Limitar Erros

Erros fazem parte de todas as operações comerciais e são uma grande oportunidade de aprendizado. Visualizar dados significa visualizar erros e identificar rapidamente as áreas para melhoria, ações errôneas que levam a resultados indesejáveis, e essa análise é tudo que você precisa para unir sua equipe em torno do próximo passo correto.

Aumentar Confiança e Transparência

Visualização de dados ajuda a fornecer transparência e confiança que valida decisões futuras, trazendo conhecimento e compreensão à história, gerenciando grandes cargas de dados e tornando tudo acionável.

Como Visualizar Modelos de Machine Learning

Em visualização de dados, a interpretação precisa ser customizável e servir conforme o caso de uso específico. Aqui estão alguns dos tipos de gráficos mais usados para visualizar modelos de machine learning.

Gráficos e Diagramas

Por meio de gráficos e diagramas, que são um dos primeiros tipos escolhidos para visualizações de dados, a história geral de tendências de dados é contada de uma forma muito mais rápida. Eles fornecem comparação rápida e uma forma melhor para análise de dados a longo prazo.

Gráficos de Medidor

Este tipo de visualização fornece uma visão geral das informações como uma leitura em um mostrador. Isso pode ajudar você a descobrir rapidamente como um determinado projeto, campanha ou números estão se desempenhando em comparação com o esperado.

Histogramas

Esta visualização mostra a distribuição de seus dados e ajuda a tirar conclusões sobre probabilidades. Eles podem demonstrar rapidamente se um processo está flutuando em torno da média correta ou se outliers estão distorcendo resultados para dados ou resultados. 

Gráficos de Pizza

Eles ilustram quais fatores estão em jogo em um processo. Várias versões de gráficos de pizza são boas se você precisar ver se cada parte do todo está contribuindo adequadamente, ou se deseja ver quais fatores são mais importantes em um processo ou resultado. 

Gráficos de Treemap

Estas são ferramentas de visualização de dados que mostram dados hierárquicos usando nós aninhados (retângulos) de tamanhos e cores variáveis, facilitando a detecção de padrões de dados ou a comparação de quantidades de dados. 

Visualização de Dados com Python

Visualizações de dados escritas em linguagens Python ajudam a identificar tendências, padrões e correlações que você de outra forma nunca teria descoberto. Para mergulhar mais profundamente no tópico, confira nosso artigo sobre visualização de dados com Python.

Visualização de Dados em R

Usar R como uma linguagem de análise de dados permite que desenvolvedores e cientistas de dados criem vários tipos de visualizações para representar dados complexos e brutos com codificação mínima. Usando as diversas funcionalidades do R, você pode criar visualizações de dados atraentes escrevendo apenas algumas linhas de código. Para criar visualizações de dados, R fornece várias bibliotecas de visualização, incluindo ggplot2, que é um dos pacotes mais amplamente usados. Para ler mais sobre por que R poderia ser a resposta para suas visualizações de dados, vá para nosso artigo sobre Visualização de Dados em R.

Como o Slingshot Pode Ajudar Você com Visualização de Dados

Ao escolher seu software de visualização de dados, você precisa garantir que ele seja capaz de se conectar a todos os dados que você possui em diferentes sistemas e criar um dashboard para reunir tudo em uma visão completa de 360 graus do seu negócio. 

Isto é exatamente o que o Slingshot pode fazer por você – é um espaço digital tudo em um e uma ferramenta que é capaz de agregar análise de dados, gerenciamento de projetos e informações, chat e benchmarking de estratégia baseado em metas – tudo em um único aplicativo intuitivo.

Além disso:

• Graças ao mecanismo completo de business intelligence dentro dele, você pode se conectar rapidamente às suas diferentes fontes de dados e criar dashboards em poucos minutos. 
  
• Slingshot está totalmente integrado com Azure Machine Learning Studio em Analytics, para que você possa escolher sua fonte de dados, criar visualização e usar a integração para se conectar a um modelo de machine learning treinado
• Slingshot suporta Google BigQuery, adicionando velocidade significativa no processamento de big data com Analytics, permitindo o uso de conjuntos de dados enormes sem atraso no tempo
• Criar diferentes tipos de visualizações de dados é mais fácil do que nunca com Slingshot – pode acontecer com apenas alguns cliques, com muitas opções para editar, uma grande variedade de tipos de gráficos, filtros, e opções para salvar e compartilhar seus dashboards com membros da equipe internos e externos.