ALaaS: o que é e como é aplicado? Veja os benefícios da tecnologia

Com o avanço nos estudos e serviços em inteligência artificial, o ALaaS aparece como uma abordagem prática, que é possível por meio do uso de recursos de AutoML em nuvem.

Pareceu um pouco confuso?! Pois não se preocupe! Para te ajudar a entender cada um desses conceitos, escrevemos este artigo.

Vamos começar explicando o que significa a sigla ALaaS, que tem origem na língua inglesa, a partir do termo Active Learning As A Service. Quando traduzido para o português, temos algo como: Aprendizado Ativo Como Um Serviço. 

Continua difícil de entender, não é mesmo? Se sim, fique tranquilo, porque nosso intuito aqui é explicar cada ponto, detalhadamente, até que você se sinta familiarizado com o termo. 

Continuando a explicação, é interessante entender que o ALaaS é uma das várias abordagens no campo da aprendizagem de máquina e funciona selecionando as informações que são mais relevantes. 

O ALaaS funciona a partir do AutoML, que abrange ferramentas e serviços que trabalham com aprendizado de máquina a fim de automatizar e simplificar o processo de construção, treinamento e implantação de modelos de inteligência artificial.

Ele é oferecido “as a service”, um modelo no qual você utiliza o recurso pagando uma assinatura mensal ou anual. 

Ou seja, você contrata a solução de uma empresa que a oferece e, para usar seus recursos, deve pagar periodicamente para ter acesso a eles.

A ideia por trás destes serviços é simplificar o processo tradicional de desenvolvimento de modelos de inteligência artificial (IA) e fazer com que pessoas de outras áreas (além de cientistas de dados) tenham acesso prático à tecnologia.

O que é Active Learning?

O Active Learning ou, em português, Aprendizado Ativo, diz respeito ao procedimento de rotulagem de um subconjunto de dados, em um modelo de aprendizado de máquina supervisionado. Nestes modelos, o aprendizado de máquina é feito visando identificar e qualificar um conjunto de dados utilizando menos recursos.

Este é um modelo de aprendizado de máquina que passa pelas seguintes etapas:

• rotulagem manual: um humano rotula um subconjunto de dados manualmente, facilitando o início do processo de aprendizado de máquina;
• treinamento: após o aprendizado inicial com dados já rotulados manualmente, a máquina passa a ser treinada com muito mais dados não rotulados;
• avaliação: os resultados são avaliados e colocados em validação para o  acompanhamento da precisão. Os treinamentos continuam até que sua precisão estabilize;
• repetição: voltamos à primeira etapa para, mais uma vez, usarmos a contribuição humana para resolver as incertezas do modelo e organizar os padrões esperados. Isso é feito a partir de categorizações adicionais e otimização do ajuste de classificações anteriores. 

Cada uma das etapas vistas acima deve ser repetida até que o modelo melhore gradualmente.

A propósito, trabalhos como esses são fundamentais na criação de modelos prontos a interagir de forma eficiente com seus consumidores. 

E isso já é esperado pelos próprios consumidores, conforme podemos observar na pesquisa de tendências CX Trends, realizada pela Zendesk.

O que é AutoML?

O AutoML, do inglês Automated Machine Learning, pode ser traduzido como aprendizado de máquina automatizado. Ele se refere às ferramentas e aos serviços que visam automatizar e simplificar o processo de construção, treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina, democratizando o trabalho com inteligência artificial.

A ideia principal do AutoML é permitir que pessoas que não são especialistas em inteligência artificial possam trabalhar com modelos de IA.

Para isso, é necessário usar ferramentas que façam a automação dos processos de treinamento e aprendizado. 

Com isso em mãos, pode-se criar os próprios modelos de IA, com base na necessidade específica de cada pessoa ou organização.

O que é ALaaS?

Como vimos acima, a ALaaS é uma sigla em inglês para Active Learning As A Service, que podemos traduzir para Aprendizado Ativo Como um Serviço. 

É uma espécie de framework de Active Learning, logo, tem o objetivo de automatizar e simplificar os treinamentos e a implantação de modelos de inteligência artificial. 

A partir dessa conceituação, algumas dúvidas comuns tendem a surgir. Veja suas respostas, a seguir.

Como é aplicado o ALaaS?

Uma ALaaS funciona a partir de um provedor de serviços em nuvem, como a AWS. E pode ser aplicada a diversas funcionalidades, como: treinamento de modelos de avaliação de dados e preparação de dados, além da criação de uma estrutura para criação de modelos de IA com diversos propósitos.

Como o ALaaS otimiza uma IA?

O uso de ALaaS na otimização de uma IA diz respeito à forma como ela própria funciona. Em se tratando de um modelo de aprendizado ativo, ela é um framework que, com ajuda de rotulação feita por humanos, consegue otimizar o aprendizado de máquina, tornando uma IA mais confiável.

Como você pôde perceber aqui neste conteúdo sobre o que é e como o AlaaS otimiza uma IA, o trabalho com inteligências artificiais também está tomando um rumo onde pessoas comuns podem criar suas próprias ferramentas.

Essa democratização tende a oferecer muitos benefícios para os negócios, permitindo que as companhias agilizem diversas atividades como: interpretação de dados e criação de modelos específicos em AI.

Tudo isso é realizado de forma automatizada, em nuvem e a partir de um modelo de assinatura.

Leia também: Exemplos de inteligência artificial nas empresas: 3 usos + 3 organizações que aplicam

Essas tecnologias poderão, por exemplo, fazer com que sua empresa treine uma IA com diversas as informações referentes ao atendimento oferecido. 

Isso possibilita que você crie uma IA pronta para atender seus clientes, com base em todos os dados relativos a tal função, sem ser preciso ter uma equipe especializada na criação de inteligências artificiais.

Se o objetivo é implementar tecnologia de IA na empresa, sem precisar criar uma equipe de TI, uma boa pedida é contar com soluções da Zendesk, como o chatbot de IA que pode ser instalado em canais de comunicação e otimizar o suporte dos clientes. 

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