KDD 2019 – o desafio da automação da criação de modelos com autoML

Quando se fala em tecnologia, quase tudo é automatizável. A bola da vez é o Machine Learning, tanto que a sala mais cheia do KDD 2019 foi a do workshop AutoML, o treinamento automático de Machine Learning. Ou seja, todo mundo querendo entender melhor como colocar mais inteligência no processo de construção de modelos de inteligência artificial e automatizar o trabalho do cientista de dados. Curioso, não é?

O cientista de dados querendo automatizar o próprio trabalho. Será que a profissão de cientista de dados já é coisa do passado? Não, não. Pelo menos, por ora, ainda temos muito o que caminhar. A ideia é só usar o cientista de dados e estatísticos para o trabalho de refino, interpretação dos modelos, colocá-los em produção e avaliar qual o impacto na prática de tais modelos.

Na sala do KDD que foi dedicada ao AutoML, havia várias empresas, como Baidu, liderando o conteúdo. O Baidu anunciou, inclusive, que até o final do ano estarão lançando uma plataforma open-source de AutoML.

Fiquei bem feliz de ver como estamos no caminho certo no Neurolake. No nosso caso, um dos feedbacks do Codecup (hackathon que promovemos esse ano) foi sobre o Prophet, nosso componente de Machine Learning as a Service: vários participantes disseram que ele é simples e já faz todo o trabalho automático. É isso aí!!! Desde processar cada uma das variáveis, corrigir outliers, preencher dados faltantes até procurar os melhores parâmetros do modelo de Machine Learning.

O caminho é esse, mas sempre com o cuidado de ter o ser humano entendendo o que o modelo aprendeu e qual o impacto dos modelos construídos quando estão em produção.

Nessa sala do AutoML, teve até uma palestra interessante do Neel Sundaresan, um dos diretores da Microsoft, que foi além: ele falou como a Microsoft está ensinando a máquina a programar. Ou seja, em poucos anos, engenheiro de software será profissão do passado 🙂


Realmente, quem já programou sabe como há um processo grande de “copiar” e “colar” e lógicas repetitivas. Da mesma forma que, hoje, ao escrever no Gmail ele sugere o final da frase, a Microsoft vem desenvolvendo este trabalho para criar robôs que possam programar software. Na minha visão, o papel do ser humano nos novos tempos será de voltar a ser quem raciocina e toma decisões com o apoio da máquina cada vez mais “inteligente”, deixando a máquina automatizar trabalhos repetitivos e manuais.

Quer saber mais sobre o KDD 2019?

Destaques do KDD 2019 para cientistas e engenheiros de dados

KDD 2019 – uso de Deep Learning cresce exponencialmente

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