Infraestrutura para Machine Learning

Machine Learning (ML) é uma tecnologia que existe a alguns anos, mas só agora passou a ser utilizada estrategicamente por empresas. A infraestrutura necessária para o uso da ferramenta ainda é bastante exigente, porém, vem sendo cada vez mais difundida para a criação de soluções estratégicas na modernização das empresas.

Antes de começar falar do princípio de sua infraestrutura, é importante explicar o conceito da tecnologia. A tecnologia é a abordagem para a criação de Inteligência Artificial, focado em uso direto e prático para empresas de todos os setores. Através do uso de algoritmos para a coleta e interpretação de dados, onde padrões e hábitos verificados são usados para criação de perfis a serem adaptados em automação de funções.

A ferramenta é notável por conta do poder tecnológico no discernimento de padrões em imensas quantidades e variedade de dados em alta velocidade, auxiliando em detecção de fraudes, atendimento ao cliente, reconhecimento facial, gerenciamento do fluxo de trabalho, personalização de compras e várias outras funções que as empresas estejam interessadas em testar.

Para colocar a ferramenta em prática, é imprescindível que a empresa se concentre primeiro em realizar extenso estudo de caso sobre a atual situação dos dados coletados, quais objetivos deseja com a tecnologia e mais importante, quais investimentos e departamentos desejam aplicar primeiro, o ideal, é começar em pequenas soluções que permitam melhorias progressivas.

Machine Learning é dependente de alto volume de dados e de fontes diferentes para as análises, por conta disso, é importante que a empresa já tenha certa habilidade no uso e tratamento de seus dados, para que eles já estejam em bom estado de uso antes mesmo desta integração digital. Dados brutos e transacionais não são entrada para algoritmos de ML, pois cada algoritmo necessita de um tipo de entrada de dados, sendo a mais comum a estrutura tradicional de linhas e colunas, essa falta de identificação do conjunto pode ser uma barreira que começa ainda no tratamento dos dados coletados.

Arquiteturas precisam ser completas e flexíveis

Para implementar Machine Learning com êxito, é importante ter infraestrutura escalável e altamente flexível, com computação, armazenamento, memória e rede compatível para desenvolver, treinar e implantar a ferramenta.

Os algoritmos de ML implementados para velocidade e escalas devem ser suportados por sistemas com múltiplos núcleos integrados, subsistemas de memória mais rápida e arquiteturas que possam estabelecer o paralelismo do processamento de imensos volumes de dados, tais como alimentações de sensores em tempo real, fornecendo pontos de dados para o aprendizado e treinamento de máquinas iniciais.
Em cada projeto é necessário considerar cuidadosamente onde as informações necessitam ser treinadas e processadas. Isso orientará as decisões sobre a melhor maneira de aproveitar a infraestrutura existente e se devemos incluir ou não, plataformas ou armazenamento baseado em cloud.

Criar projetos sem planejamento pode causar frustração na adoção da ferramenta, deixando o investimento inutilizado e sem agregar usos efetivos a empresa. O planejamento inclui profissionais capacitados para a função, criando equipe multidisciplinar que entenda da tecnologia computacional necessária, mas também que seja composta por profissionais altamente qualificados em estatística, programação, negócios, e outras funções que forem se mostrando importantes. A flexibilidade também deve ser uma composição pensada na criação da equipe, com profissionais diversos focados na criação de funcionalidade as máquinas, e que possam continuar as funções com recorrentes aprimoramentos, supervisionando todo o processo e realizando todas as intervenções que forem necessárias durante a continuidade da automatização.

Assim como a criação da equipe adequada a cada realidade é imprescindível, a escolha dos softwares tem o mesmo peso para o sucesso de Machine Learning, utilizar os recursos e tecnologias ideais na criação de uma arquitetura robusta e completa é fundamental para a funcionalidade disruptiva da tecnologia em suas análises.

A IBM oferece recursos de ML que contribuem significativamente para a criação de arquiteturas de dados flexíveis e limpas na análise de dados. É importante também considerar o futuro na escolha certa da estrutura, pois, à medida que o volume de dados aumenta, o tempo de operação de alguns algoritmos eleva-se exponencialmente, sendo normal a modernização progressiva das ferramentas, porém, o ideal é que a adequação seja em um nível em que a modernização não impeça a função ou mude as estruturas gerais de maneiras drásticas.

Machine Learning requer pensamento abrangente sobre as fontes de dados e as maneiras de utilização, abordar a ferramenta partir de uma perspectiva completa aumenta as possibilidades de sucesso hoje, ao mesmo tempo, em que prepara a empresa para utilizações de análise avançada no futuro. A modernização das empresas deve estar centradas em bases sólidas e alto conhecimento em Big Data e Inteligência Artificial, para a criação de estruturas funcionais que consigam aprimorar funções e trazer redução de custos.

Veja também: Whitepaper do IDC sobre Infraestrutura de TI para workloads de Inteligência Artificial e Big Data. 

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