Como um framework extremamente poderoso, o Amazon SageMaker tem se destacado como uma ferramenta valiosa para a análise de dados e para a implementação de modelos de Machine Learning nas empresas. Com isso, ele amplia o desempenho do Business Intelligence nas organizações e facilita cada vez mais a jornada de Transformação Digital.
Atualmente, para que uma empresa consiga crescer de forma consistente no mercado, a tomada de decisões precisa ser estratégica, orientada por dados e informações e confiáveis. Para ampliar a efetividade nesse processo é necessário eliminar as decisões intuitivas através do Business Intelligence.
O Business Intelligence, ou Inteligência de Negócios, é a transformação de dados em informações relevantes através de processos, tecnologias e ferramentas que facilitem a tomada de decisões no ambiente empresarial.
Empresas que guiam sua tomada de decisões utilizando data analytics, realizam a coleta de dados de fontes internas e externas. Com isso, as informações são cruzadas para obter um panorama mais claro sobre os fatores mercadológicos – como clientes, fornecedores, produtos, concorrentes, etc. – e a organização. Assim, fica mais fácil para os gestores conseguirem planejar e desenvolver ações mais assertivas.
Neste cenário, é importante que eles possam contar com o Machine Learning em seus processos.
Machine Learning: O que é e qual sua contribuição para a tomada de decisão nos negócios
O termo Machine Learning (Aprendizado de Máquina, em tradução livre), é um método de análise de dados capaz de automatizar modelos analíticos. Através de uma programação de alta performance, o sistema recebe os dados e algoritmos e cruza as informações para obter uma análise mais completa.
Mais assertividade e sucesso em projetos
Como a capacidade de tomar decisões mais assertivas e em tempo real é um atributo mais que necessário para empresas que queiram se desenvolver melhor no mercado, o Machine Learning contribui para o aumento da produtividade, amplia a eficiência do negócio através de um aprendizado constante e potencializa os índices de acerto nas ações e projetos.
O Machine Learning é uma ferramenta que pode e deve ser utilizada em empresas dos mais diferentes portes e segmentos, pois a inteligência artificial presente no software permite que a plataforma aprenda, cresça, mude, melhore e desenvolva novas soluções por si mesma.
A boa execução de estratégias empresariais precisa ser orientada por dados, logo, as tecnologias Cloud Computing, Data Analytics e Machine Learning devem caminhar juntas na busca por efetividade na tomada de decisão das organizações.
O AWS SageMaker e sua importância para o Machine Learning
O Amazon SageMaker é um serviço exclusivo da Amazon Web Services que facilita a criação, implementação, treinamento e efetivação de modelos de Machine Learning com rapidez e confiabilidade.
Através do SageMaker, o Machine Learning consegue obter os componentes e ferramentas necessárias para funcionar com alto desempenho ao menor custo, esforço e tempo possíveis.
Além disso, o Amazon SageMaker disponibiliza uma instância integrada de bloco de anotações para facilitar o acesso às fontes de dados para exploração e análise, sem a necessidade de gerenciamento dos servidores.
Através deles, são fornecidos também algoritmos comuns de Machine Learning, que são otimizados para a execução eficiente em dados relativamente grandes em um ambiente distribuído. Com opções flexíveis de treinamento que se adaptam a fluxos de trabalho específicos, o SageMaker da AWS possui as características ideais para tornar as aplicações de Machine Learning muito mais seguras, completas e escaláveis em apenas alguns cliques.
Explorando, analisando e processando dados com o AWS SageMaker
Para utilizar os dados no treinamento de um modelo Machine Learning, é preciso realizar um trabalho de exploração, análise e pré-processamento desses dados. O SageMaker atua nessas funções.
Além disso, quando combinado com outras tarefas críticas de Machine Learning, o Amazon SageMaker oferece os benefícios de um ambiente de aprendizado de máquina totalmente gerenciado, com todo o suporte e segurança já incorporados ao serviço.
Assim, os contêineres de processamento de dados integrados ganham mais flexibilidade e torna-se possível migrar trabalhos personalizados para execução na infraestrutura gerenciada.
Após o envio do trabalho, o SageMaker executa as instâncias de computação, realiza o processamento dos dados, faz a análise dos dados de entrada e libera os recursos após a conclusão.
As vantagens de desenvolver o Machine Learning com o Amazon SageMaker
Ao longo dos anos, a análise de dados, o Cloud Computing e a Inteligência Artificial voltada para o Machine Learning vêm se solidificando como recursos cruciais para o processo de Transformação Digital nas empresas.
O Machine Learning, por sua vez, automatiza tarefas complexas e repetitivas, gerando economia de tempo, guiando melhor as decisões do negócio, otimizando processos e recursos, além de transformar significativamente a experiência dos clientes.
Mas nem sempre é fácil adotar essas estratégias em uma organização. Em alguns casos, os gestores se deparam com grandes desafios de implementação, como:
- Escassez de profissionais qualificados no mercado para criar e implantar modelos de Machine Learning nas empresas;
- A limitação de recursos computacionais para o processamento das cargas de trabalho com economia de tempo;
- Lentidão no desenvolvimento de novos projetos; e
- Dificuldade de replicação e evolução das tecnologias.
Nesse cenário, o Amazon SageMaker veio para acelerar o desenvolvimento das soluções de Machine Learning. É um serviço completo para todos os desenvolvedores e cientistas de dados.
Conheça algumas das principais vantagens do SageMaker para o Machine Learning:
Otimização das etapas de Machine Learning:
Além de oferecer ferramentas que desenvolvem e otimizam todas as etapas do Machine Learning, como o pré-processamento; treinamento do modelo; avaliação e geração de inferências, o Amazon SageMaker permite uma migração mais rápida entre cada uma.
Além disso, é possível realizar a migração de apenas uma ou duas etapas específicas para o SageMaker, mantendo o restante do fluxo fora da aplicação.
Infraestrutura 100% gerenciada pela AWS:
Sem a necessidade de criação e gerenciamento da infraestrutura do modelo de Machine Learning, é possível direcionar seus esforços apenas para o desenvolvimento dos modelos, significando um ganho exponencial de tempo.
Assim, o SageMaker aloca os recursos computacionais, executa a carga de processamento, armazena os resultados e derruba os recursos ao fim da tarefa, com toda a segurança e alto poder de processamento necessários.
A tecnologia AWS a favor do seu negócio:
Comportando uma série de algoritmos da Amazon Web Services disponibilizados para uso, sem nenhum custo adicional, o SageMaker permite que qualquer organização utilize os modelos otimizados pelos engenheiros AWS para atender as demandas específicas da empresa.
Machine Learning para diferentes níveis de conhecimento:
O Amazon SageMaker descomplica a criação de modelos Machine Learning. Isso porque ele possui ferramentas que podem ser facilmente utilizadas por diferentes níveis de profissionais em programação, dos iniciantes aos mais avançados.
Elasticidade e escalabilidade de alto nível:
Como o SageMaker possui algumas propriedades inerentes das soluções de Cloud, é possível ampliar ou diminuir a capacidade computacional das etapas de Machine Learning para adaptar o sistema às necessidades e demandas específicas da empresa, de maneira simples e extremamente rápida.
Automação em larga escala:
Com o SageMaker, é possível desenvolver uma esteira automatizada de produção e atualização de modelos com apenas um clique ou de maneira periódica, de acordo com as regras básicas de negócio.
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Agora que você compreendeu a força do AWS SageMaker para os negócios, chegou a hora de trazer mais essa inovação para a análise de dados e os processos de Machine Learning da sua empresa.
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