Pipelines de Machine Learning: o que são e como funcionam

Pessoa trabalhando com API no computador
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Para quem procura melhorar seu atendimento e diversos processos, em especial com a automatização, conhecer o que é pipeline machine learning é essencial. Machine learning é uma das grandes novidades tecnológicas das últimas décadas e, embora já tenha revolucionado o modo corporativo, a tendência é que seus efeitos sejam ainda mais aprofundados.

Dentro de todos os outros recursos trazidos em conjunto com a machine learning, os modelos de pipeline são um dos mais vantajosos, em especial para vendas. Continue lendo para entender sobre o assunto.

O que são os pipelines de Machine Learning?

Pipelines de machine learning são APIs criadas para serem utilizadas com modelos de inteligência artificial e machine learning, em geral, para otimizar resultados. Dentro dos diversos usos corporativos que ela pode assumir, alguns são específicos para que um algoritmo sozinho consiga resolver de maneira completa.

Para agregar às funções do algoritmo e melhorar sua capacidade de atender as necessidades da empresa, uma API pode ser criada. Essa API é chamada de modelo de pipeline, e pode auxiliar uma machine learning a realizar as mais diversas funções.

Para entender, de fato, o que são pipelines de machine learning, é fundamental conhecer que o seu principal objetivo é criar uma rotina de aprendizado. Essa rotina é o que garante que o modelo de IA irá seguir um comportamento específico, que irá favorecer a empresa dentro de suas atividades.

O número de pipelines que podem existir para os mais diversos tipos e algoritmos de machine learning são infinitos. E, com o suporte correto, uma empresa também pode ter sua própria API para auxiliar na automatização de seus processos, relatórios, atendimento e diversas outras atividades.

Funcionamento de um pipeline de Machine Learning

Para que um pipeline funcione de forma completa e aja como uma inovação no meio do TI, é necessário que uma série de observações sejam realizadas no processo de sua criação. Independente do modelo de pipeline utilizado, no geral essas etapas de funcionamento são as mesmas e fazem parte da sua natureza.

Quando este funcionamento ocorre de maneira correta, o pipeline traz mais eficiência para qualquer companhia. Veja abaixo como esse tipo de API pode funcionar dentro de sua empresa, na geração de relatórios e no gerenciamento de diversos processos.

Inserção e coleta de dados

O primeiro passo de qualquer machine learning e modelos de pipeline é a coleta de dados. Esses dados serão analisados pelo software e utilizados nos processos, relatórios e atividades realizadas pelo app — ou seja, é necessário que esses dados sejam inseridos em sua programação para análise. Os dados devem estar em formato correto e ideal para serem lidos e trabalhados pela aplicação.

Análise dos dados

Após os dados serem inseridos começa a análise do pipeline de machine learning. A análise em questão é basicamente a atividade pela qual a API foi criada e varia conforme a programação utilizada pela empresa e seus desenvolvedores. Cada informação presente nos dados é lida e analisada pelo recurso.

Resultados

Com os dados realizados, o pipeline de machine learning gera o resultado para o qual foi programado. Os resultados, então, serão estudados pelos colaboradores e profissionais da empresa e posteriormente integrados em suas demais tomadas de decisões.

Os benefícios dessa novidade e as possibilidades de trazer mais eficiência para sua empresa com a tecnologia são muitos. E se você quer aproveitar o poder dessas APIs, então deve conhecer a Biti9!

A Biti9 é uma empresa especialista em criar soluções por meio de machine learning, pipelines e IA. Seus esforços consistem em auxiliar seus clientes a implementar programas, softwares e uma série de aplicações digitais que tornem seus processos mais rápidos, eficientes e práticos.

Os serviços e suporte prestado pela Biti9 torna todos seus colaboradores mais eficientes, uma vez que soma às suas atividades, relatórios gerados de maneira automática.

Como montar pipelines de Machine Learning

Um pipeline de machine learning pode ser criado para atender as necessidades mais específicas da sua empresa — por isso, é necessário prestar atenção em sua criação.

Existem algumas etapas na criação e montagem que torna toda a API ainda mais competente e elevam o seu valor. Veja abaixo como desenvolver um pipeline com mais consciência e o que deve ser observado na hora de criar sua aplicação digital.

1. Identifique o problema

Identificar o problema é essencial para criar um pipeline de sucesso, pois a resposta para este tópico é saber exatamente o que a API irá resolver em seu negócio. Por isso, busque definir bem qual problema será sanado pelo pipeline de machine learning e o que espera conseguir com o programa.

2. Seleção dos dados

Terminado de identificar o que o pipeline virá resolver, é necessário entender quais dados serão utilizados para alimentar a API. Existem diversas opções que podem ser implementadas na aplicação e que serão usadas como parâmetros para que ela gere os relatórios e resultados. É preciso não só entender quais são esses dados como também como formatá-los para que o pipeline os leia.

3. Escolha do modelo

O modelo da machine learning e do tipo de pipeline é essencial e deve estar na etapa de sua montagem. É claro que este aspecto da API é definido principalmente pelas necessidades da empresa e pelo parecer do desenvolvedor. Neste ponto, a Biti9 está pronta para prestar todo suporte para sua empresa.

4. Implementação e possíveis melhorias

Terminados todos os pontos acima, sobra implementar o serviço e realizar eventuais melhorias e atualizações em seu funcionamento. É possível que, com o tempo, o pipeline seja evoluída e otimizada pela equipe de desenvolvimento. Ao ter como suporte a Biti9, você pode ficar tranquilo, pois sua API será atualizada sempre que necessário.

As melhores práticas para os pipelines de Machine Learning

Agora que você já sabe o que são pipelines, já pode se preocupar sobre como otimizar a sua. Mas, fique tranquilo, pois com práticas simples, mas muito eficientes, você pode garantir que seu pipeline tenha melhores resultados! Veja abaixo quais são elas e sua importância para os resultados da sua empresa:

  • Otimização do atendimento;
  • Garantia de vendas mais ágeis;
  • Implementação de uma cultura de inovação tecnológica na sua empresa;
  • Mais automação em processos on-line.

Ao contratar o suporte da Biti9 você tem mais controle sobre sua produção, vendas, metas e taxas de conversão, tudo para otimizar o rendimento do negócio. Aguardamos seu contato!

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Adalberto Cunha
Adalberto Cunha é o CRO (Chief Revenue Officer) da Biti9. Formado pela FECAP e Universidade Mackenzie, acumulou diversas experiências em sua carreira, incluindo grandes empresas como Banco Safra, BCS e IBM (International Business Machines Corporation). Em 2010, fundou uma filial da Yogolove e, posteriormente, também trabalhou na Natura. Em 2015, co-fundou a Biti9 em parceria com Martin Luther Candido e Silva e, desde então, tem como missão ajudar empresas a reduzir erros e custos e a proporcionar mais agilidade no backoffice, implementando automações para realizar as atividades repetitivas de forma otimizada, utilizando tecnologias de RPA (Robotic Process Automation), OCR (Optical Character Recognition) e IA Generativa (Inteligência Artificial).

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