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Cientista de machine learning em Python
85 h
Todo mundo precisa de ferramentas. Pedreiros, encanadores, eletricistas — você escolhe. Ferramentas fazem parte do dia a dia de qualquer profissional, inclusive de quem trabalha com machine learning. Especialistas em ML contam com ferramentas para construir, treinar e colocar modelos em produção com mais agilidade.
Todos os anos surge uma nova leva de ferramentas de machine learning para simplificar esse processo e impulsionar a área. Para se manter na dianteira, é essencial saber pelo menos quais ferramentas existem, como elas ajudam, seus principais recursos, pontos fortes e fracos, além de casos de uso ideais.
Neste artigo, vamos passar por esses tópicos e depois comparar cada ferramenta, para que você saiba como escolher as melhores para seus projetos.
A importância das ferramentas de machine learning
Imagine um mundo em que, toda vez que você quisesse usar um algoritmo de machine learning, tivesse que codificá-lo do zero. Mais uma: imagine que, sempre que concluísse um experimento, precisasse anotar os resultados em um papel e, ao implantar modelos, a única forma de escalar suas aplicações fosse comprando novos servidores.
Para quem está na área há mais tempo, isso nem parece tão distante assim — já foi a realidade de muita gente. Muitos ficaram de fora porque não conseguiam traduzir fórmulas matemáticas em código — talvez não tivessem formação em matemática. A chegada de diversas ferramentas reduziu muito essa barreira de entrada.
Hoje, dá para implementar um algoritmo de machine learning sem conhecer a fundo o que acontece por baixo dos panos ou as fórmulas matemáticas que o regem. Isso não significa que você não precise saber (precisa); apenas que esse conhecimento não é obrigatório para colocar o algoritmo para rodar.
Outro motivo pelo qual as ferramentas são importantes em machine learning é a aceleração de processos. Já que não é mais necessário programar algoritmos inteiros do zero, é possível realizar muitos experimentos em menos tempo — e, com isso, encontrar mais rápido o modelo campeão para levar à produção.
Em resumo, as ferramentas de ML simplificam tarefas complexas e aceleram a jornada dos modelos do ambiente de pesquisa até a produção.
Ferramentas de machine learning que você precisa conhecer
1. Microsoft Azure Machine Learning
Microsoft Azure Machine Learning é um serviço de nuvem totalmente gerenciado, criado para capacitar cientistas de dados e desenvolvedores a construir, implantar e gerenciar o ciclo de vida de projetos de machine learning com mais rapidez e confiança. A plataforma busca acelerar a geração de valor com MLOps, interoperabilidade com open source e ferramentas integradas. Ela também foi desenhada com foco em IA responsável e dá grande ênfase à segurança.
Principais recursos
- Preparação de dados: permite iterar rapidamente a preparação de dados em escala em clusters Apache Spark e é interoperável com o Azure Databricks.
- Notebooks: desenvolvedores podem colaborar usando Jupyter Notebooks ou Visual Studio Code.
- Machine learning com arrastar e soltar: usuários podem usar o Designer, uma interface visual de arrastar e soltar, para montar pipelines de ML.
- IA responsável: com responsible AI, é possível investigar profundamente os modelos e monitorá-los em produção para garantir que o melhor esteja sempre exposto aos usuários.
- Endpoints gerenciados: permite desacoplar a interface da carga de trabalho em produção da sua implementação.
Vantagens
- Governança nativa: cargas de trabalho de ML podem ser executadas em qualquer lugar com governança, segurança e compliance integrados.
- Suporte a múltiplos frameworks: oferece interfaces de alto nível para frameworks consagrados, como XGBoost, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow e ONNX.
Desvantagens
- Limites de recursos: há limites que podem impactar as cargas de ML (por exemplo, número de endpoints, implantações, instâncias de computação etc.). Esses limites variam por região.
- Menos controle: muitos detalhes e complexidades de ML são abstraídos, o que exige seguir o processo definido pela Microsoft.
Saiba mais sobre Microsoft Azure Machine Learning:
- Introduction to Azure
- Understanding Cloud Computing (Microsoft Azure)
- Responsible AI: Evaluating Machine Learning Models in Python
Gerado com DALL-E 3
2. Amazon SageMaker
Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerenciado para construir modelos de machine learning e gerar previsões. Os desenvolvedores podem usar a plataforma para criar, treinar e implantar modelos em escala em um único ambiente de desenvolvimento integrado (IDE), com um amplo conjunto de ferramentas como notebooks, debuggers, profilers, pipelines, MLOps e muito mais. O SageMaker também atende exigências de governança com controle de acesso simplificado e transparência sobre seu projeto de ML.
Principais recursos
- Canvas: uma interface no-code que permite criar modelos de ML. Segundo a página do recurso, não é necessário ter experiência em ML ou programação para construir modelos com o Canvas.
- Data Wrangler: possibilita agregar e preparar rapidamente dados tabulares ou de imagem para ML.
- Clarify: oferece mais visibilidade sobre modelos e dados com métricas como acurácia, robustez, toxicidade e viés — ajudando a reduzir vieses e apoiar iniciativas de IA responsável.
- Experiments: serviço gerenciado para rastrear e analisar experimentos de ML em escala.
Vantagens
- Escolha de ferramentas de ML: opção entre IDEs, ideais para cientistas de dados, e interface no-code, ideal para quem tem pouca experiência em programação.
- Suporte a múltiplos frameworks: permite implantar modelos treinados com TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit-learn, ONNX e outros.
Desvantagens
- Preço: os custos podem escalar rapidamente — especialmente com vários modelos recebendo tráfego significativo.
Saiba mais sobre AWS Sagemaker:
3. BigML
BigML é uma plataforma de machine learning em nuvem, consumível, programável e escalável. Criada em 2011/12, ela simplifica o desenvolvimento, a implantação e a gestão de tarefas de ML como classificação, regressão, previsão de séries temporais, análise de clusters, modelagem de tópicos e mais. A plataforma oferece vários serviços, da preparação e visualização de dados à criação de modelos e outras funcionalidades que, juntas, permitem que empresas construam e implantem modelos sem necessidade de grande expertise técnica.
Principais recursos
- Plataforma completa de ML: consegue resolver vários problemas, de aprendizado supervisionado a não supervisionado.
- Interpretabilidade: todos os modelos preditivos contam com visualizações interativas e recursos de explicabilidade que os tornam interpretáveis.
- Modelos exportáveis: todos os modelos podem ser exportados para previsões locais e offline em qualquer dispositivo de borda, ou implantados instantaneamente em aplicações de produção em tempo real distribuídas.
Vantagens
- Facilidade de uso: automatiza processos complexos de ML e reduz custos via REST API do BigML; automatizar processos pode exigir apenas uma linha de código.
Desvantagens
- Lentidão com grandes volumes: consegue lidar com conjuntos de até 100M de linhas x 1000 colunas, mas datasets maiores levam mais tempo para processar.
4. TensorFlow
TensorFlow é uma plataforma open source de ML de ponta a ponta desenvolvida pelo time Google Brain. Embora o foco principal seja o treinamento e a inferência de redes neurais profundas, há uma série de ferramentas e bibliotecas, como o TensorFlow Serving, que permitem construir, treinar e implantar modelos de ML. Esses recursos incluem soluções para processamento de linguagem natural, visão computacional, aprendizado por reforço e previsão.
Principais recursos
- Computação distribuída: suporte a treinamento em múltiplas máquinas.
- Suporte a GPU e TPU: acelera o treinamento com GPU ou TPU.
- TensorBoard: ferramenta de visualização para inspecionar modelos.
- Modelos prontos: oferece modelos pré-construídos para diversos casos de uso.
Vantagens
- Portabilidade: modelos TensorFlow podem ser exportados e implantados em várias plataformas, como dispositivos móveis e navegadores.
- Comunidade: grande comunidade ativa que contribui para o framework e oferece suporte.
- Escalabilidade: suporte a computação distribuída.
Desvantagens
- Curva de aprendizado íngreme: pode ser difícil de aprender devido à sintaxe complexa.
Saiba mais sobre TensorFlow:
5. PyTorch
PyTorch é uma biblioteca open source de tensores, otimizada para desenvolvimento de modelos de deep learning com CPUs e GPUs.
Principais recursos
- Treinamento distribuído: otimiza desempenho em pesquisa e produção com suporte a execução assíncrona de operações coletivas e comunicação ponto a ponto.
- TorchScript: cria modelos serializáveis e otimizáveis a partir de código PyTorch — prontos para produção.
- TorchServe: simplifica a implantação de modelos PyTorch em escala.
- Suporte nativo a ONNX: exporta modelos em ONNX para acesso direto a plataformas, visualizadores e runtimes compatíveis.
Vantagens
- Comunidade: comunidade grande e vibrante, além de documentação muito detalhada.
- Flexibilidade e controle: grafo dinâmico de computação, permitindo criar e modificar modelos em tempo real e execução eager.
- Pythonic: segue o estilo de código do Python, o que melhora a legibilidade.
Desvantagens
- Visualização: requer ferramenta de terceiros.
Saiba mais sobre PyTorch:
- Introduction to Deep Learning in PyTorch
- Deep Learning with PyTorch
- PyTorch Tutorial: Building a Simple Neural Network from Scratch
Nosso cheat sheet de PyTorch pode ajudar você a dominar esta ferramenta de machine learning
6. Apache Mahout
Apache Mahout é um framework open source de álgebra linear distribuída e uma linguagem de domínio específico (DSL) em Scala, matematicamente expressiva, desenvolvida pela Apache Software Foundation. O framework é implementado em Apache Hadoop e foi projetado para que estatísticos, matemáticos e cientistas de dados construam rapidamente implementações escaláveis e eficientes de algoritmos de ML.
Principais recursos
- Algoritmos comprovados: o Mahout utiliza algoritmos validados para resolver problemas comuns em vários setores.
- Escalável para grandes volumes: projetado para ser distribuído em grandes clusters de datacenter rodando em Apache Hadoop.
Vantagens
- Escalabilidade: fornece um framework distribuído capaz de lidar com grandes quantidades de dados.
Desvantagens
- Curva de aprendizado íngreme: exige conhecimento aprofundado em machine learning para tirar o máximo proveito.
7. Weka
Desenvolvido pela Universidade de Waikato, na Nova Zelândia, o Weka é um conjunto de algoritmos de ML para tarefas de mineração de dados. Ele inclui ferramentas para preparação de dados, visualização, classificação, regressão, clusterização e mineração de regras de associação. A plataforma Weka ajuda organizações a armazenar, processar e gerenciar dados na nuvem e on-premises.
Principais recursos
- Suporte a múltiplos protocolos: compatível com NVIDIA GPUDirect Storage nativo, POSIX, NFS, SMB e acesso S3 aos dados simultaneamente.
- Nativo em nuvem, pronto para datacenter: permite alternar entre execução on-prem, na nuvem ou em burst entre locais.
Vantagens
- Portabilidade: totalmente implementado em Java, o que permite rodar em praticamente qualquer plataforma moderna.
- Facilidade de uso: interface gráfica que facilita a navegação.
Desvantagens
- Computação distribuída e big data: não possui suporte nativo.
- Técnicas avançadas: não inclui avanços mais recentes, como deep learning e aprendizado por reforço.
8. Vertex AI
Vertex AI é uma plataforma de ML totalmente gerenciada, completa e de ponta a ponta, desenvolvida pelo Google. Ela permite treinar e implantar modelos e aplicações de ML e personalizar modelos de linguagem de grande porte para usar em soluções com IA. A plataforma integra de forma fluida os fluxos de trabalho de engenheiros de dados, cientistas de dados e engenheiros de ML, permitindo que times colaborem com um conjunto comum de ferramentas.
Principais recursos
- AutoML: treine algoritmos de ML em dados tabulares, de imagem ou vídeo sem escrever código ou preparar splits.
- Modelos e ferramentas de IA generativa: prototipe, personalize, integre e implante rapidamente modelos generativos nas suas aplicações de IA.
- Ferramentas de MLOps: soluções pensadas para cientistas de dados e engenheiros de ML automatizarem, padronizarem e gerenciarem projetos de ML.
Vantagens
- Escalabilidade e desempenho: aproveita a infraestrutura do Google Cloud para alta escala e performance.
- Suporte a múltiplos frameworks: integração com TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn — além de suporte via contêineres customizados para treino e predição.
Desvantagens
- Precificação: a estrutura de preços é complexa e pode ser cara para empresas ou startups com orçamento limitado.
Saiba mais sobre Google Cloud:
Como escolher a ferramenta certa de machine learning
Como quase tudo em tecnologia, a resposta para "Que ferramenta de ML eu devo usar para [insira a situação]?" é: "Depende".
Ao escolher, o mais importante é considerar suas necessidades, como:
- O que estou tentando fazer?
- Quais são as restrições?
- Qual nível de customização eu preciso?
As ferramentas não são todas iguais. Por exemplo, o TensorFlow foi desenvolvido por pesquisadores do Google Brain para avançar áreas-chave de ML e promover um entendimento teórico mais profundo de deep learning. Já o PyTorch foi criado para oferecer flexibilidade e velocidade no desenvolvimento de modelos de deep learning.
Embora ambas busquem resolver o mesmo problema (simplificar a construção de modelos de deep learning), elas seguem caminhos diferentes.
Isso é comum em ML; por isso, o ideal é entender o que você quer alcançar e então selecionar as ferramentas que deixam o processo o mais simples possível.
Conclusão
Ferramentas são essenciais para qualquer profissional — e não é diferente em machine learning. Quem trabalha com ML usa essas soluções para construir, treinar e implantar modelos com rapidez. Neste artigo, você viu 8 das ferramentas de ML mais populares.
São elas:
- Microsoft Azure Machine Learning
- Amazon SageMaker
- BigML
- TensorFlow
- PyTorch
- Apache Mahout
- Weka
- Vertex AI
O principal objetivo dessas ferramentas é acelerar o desenvolvimento de modelos de ML e levá-los do ambiente de pesquisa à produção.
Continue aprendendo com estes recursos:
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