{"id":7192,"date":"2021-05-14T18:04:00","date_gmt":"2021-05-14T18:04:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ispblog.com.br\/?p=5312"},"modified":"2021-05-14T18:04:00","modified_gmt":"2021-05-14T18:04:00","slug":"cinco-coisas-que-voce-deveria-saber-sobre-aprendizado-de-maquina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ispmais.com.br\/blog\/?p=7192","title":{"rendered":"Cinco coisas que voc\u00ea deveria saber sobre aprendizado de m\u00e1quina"},"content":{"rendered":"\n

A maturidade das solu\u00e7\u00f5es de aprendizado de m\u00e1quina (ML \u2013 machine learning) tem crescido furtivamente nos \u00faltimos anos. Podemos ver o ML permeando silenciosamente muitos dom\u00ednios em nossas vidas – ajuda nosso software de navega\u00e7\u00e3o GPS a encontrar o melhor caminho pela cidade<\/a>, ajuda a detectar e mitigar ataques cibern\u00e9ticos<\/a> e fraudes de cart\u00f5es de cr\u00e9dito online<\/a>, sugere a pr\u00f3xima grande s\u00e9rie de streaming para assistir.<\/p>\n\n\n\n

Onde se encontra a for\u00e7a do aprendizado de m\u00e1quina?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

A computa\u00e7\u00e3o tradicional requer que um computador seja programado por um ser humano com um algoritmo (um conjunto de regras, uma receita) a fim de resolver um problema. No entanto, muitos problemas s\u00e3o demasiado complexos para serem bem descritos por linhas de c\u00f3digo – \u00e9 aqui que o ML se destaca.<\/p>\n\n\n\n

O ML \u00e9 a capacidade de um computador aprender a resolver um problema sem ter sido programado para isso. Durante o processo de aprendizagem, os mecanismos de ML derivam modelos a partir de “dados de aprendizado”. Depois que a fase de aprendizagem \u00e9 terminada, esses modelos s\u00e3o aplicados a novos dados. Com o mecanismo e a metodologia de treinamento adequados, o ML oferece solu\u00e7\u00f5es para problemas como classifica\u00e7\u00e3o, regress\u00e3o (previs\u00e3o), descoberta de padr\u00f5es ou classifica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

O planejamento, a implementa\u00e7\u00e3o e a opera\u00e7\u00e3o de redes de transporte de telecomunica\u00e7\u00f5es s\u00e3o \u00e1reas onde estes tipos de problemas s\u00e3o complexos de resolver, com sistemas baseados em regras apresentando limita\u00e7\u00f5es. Quais s\u00e3o as principais coisas que se deve saber sobre o ML, no que se refere \u00e0s redes de transporte?<\/p>\n\n\n\n

Cinco coisas que voc\u00ea deveria saber:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

  1. \u00c9 tudo uma quest<\/strong>\u00e3<\/strong>o de dados!<\/strong><\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Um sistema de ML eficaz requer grandes quantidades de dados, repeti\u00e7\u00f5es de eventos semelhantes para que o sistema possa aprender com eles. At\u00e9 alguns anos atr\u00e1s, era dif\u00edcil encontrar volumes t\u00e3o grandes de dados sobre um determinado assunto.<\/p>\n\n\n\n

    Os recentes avan\u00e7os tecnol\u00f3gicos t\u00eam contribu\u00eddo para a ubiquidade dos dados, sendo o mais relevante em nosso escopo a disponibilidade de dados de sensores de todos os tipos de hardware, incluindo dispositivos de rede.<\/p>\n\n\n\n

    Atualmente, roteadores, switches, ROADMs, amplificadores e transponders monitoram continuamente conjuntos ricos de dados, empurrando-os por meio de telemetria de fluxo<\/a> em dire\u00e7\u00e3o a lagos ou reposit\u00f3rios de dados. Como por exemplo, o mecanismo \u00f3ptico mais recente da Infinera, o ICE6<\/a>, monitora centenas de par\u00e2metros que podem ser expostos a aplicativos atrav\u00e9s de streaming ou interfaces de usu\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n

    1. \u2026e sobre o poder da computa<\/strong>\u00e7\u00e3o<\/strong><\/li><\/ol>\n\n\n\n

      Juntamente com grandes conjuntos de dados, vem uma grande escala computacional. Os processos de aprendizagem requerem um poder de processamento grande o suficiente para tirar proveito do \u201cbig data\u201d em num per\u00edodos de tempo razo\u00e1veis. A evolu\u00e7\u00e3o dos processadores, incluindo hardware optimizado para “tarefas inteligentes”, e a virtualiza\u00e7\u00e3o dos processadores e t\u00e9cnicas de computa\u00e7\u00e3o em nuvem tornaram a capacidade de computa\u00e7\u00e3o mais barata e mais acess\u00edvel do que nunca.<\/p>\n\n\n\n

      1. O ML tem muito a oferecer \u00e0s redes de telecomunica\u00e7\u00f5es<\/strong><\/li><\/ol>\n\n\n\n

        Nos \u00faltimos anos, os fornecedores de telecomunica\u00e7\u00f5es t\u00eam trabalhado com operadoras na aplica\u00e7\u00e3o de ML a problemas de rede. Os exemplos seguintes destacam o seu enorme potencial:<\/p>\n\n\n\n

        • A previs\u00e3o de falha de rede e a manuten\u00e7\u00e3o preventiva<\/em> envolvem a previs\u00e3o de problemas de rede com base em padr\u00f5es aprendidos com os dados hist\u00f3ricos da rede e a sua resolu\u00e7\u00e3o antes de ocorrerem. Esta abordagem fornecer\u00e1 disponibilidade de rede adicional, ajudar\u00e1 as operadoras a cumprir os SLAs, e melhorar\u00e1 a experi\u00eancia do cliente.<\/li>
        • A an\u00e1lise da causa principal e a solu\u00e7\u00e3o de problemas<\/em> usam um algoritmo de ML treinado com uma grande variedade de instant\u00e2neos de falhas de rede para classificar eventos de acordo com a causa principal subjacente, acelerando a sua resolu\u00e7\u00e3o e reduzindo o tempo de inatividade.<\/li>
        • A recomenda\u00e7\u00e3o de aumento da rede<\/em>, onde um algoritmo de ML treinado com grandes conjuntos de dados de rede para descobrir tend\u00eancias de tr\u00e1fego e ocupa\u00e7\u00e3o, prev\u00ea o crescimento do tr\u00e1fego, sugerindo atualiza\u00e7\u00f5es de capacidade antes do tempo, permitindo uma melhor adequa\u00e7\u00e3o do tempo de despesas \u00e0s receitas de servi\u00e7os.<\/li>
        • Problemas de roteamento<\/em>, onde um mecanismo de ML fornece previs\u00f5es de padr\u00f5es de tr\u00e1fego e evolu\u00e7\u00e3o para um mecanismo de computa\u00e7\u00e3o de caminhos, permitindo o equil\u00edbrio din\u00e2mico dos pedidos de largura de banda e carga de rede. Este tipo de automatiza\u00e7\u00e3o resulta na maximiza\u00e7\u00e3o do retorno do investimento.<\/li>
        • A avalia\u00e7\u00e3o r\u00e1pida e precisa do desempenho \u00f3ptico<\/em> para caminhos arbitr\u00e1rios em redes \u00f3pticas abertas oferece os meios para maximizar a capacidade de transmiss\u00e3o, assegurando ao mesmo tempo o desempenho \u00f3ptico requerido – outra forma de reduzir custos e maximizar o investimento.<\/li>
        • Os elementos de rede com efici\u00eancia energ\u00e9tica<\/em> utilizam o ML para monitorar a utiliza\u00e7\u00e3o de recursos e determinar quando desligar o hardware com base nos dados hist\u00f3ricos da rede.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
          1. O ML n\u00e3o ir\u00e1 resolver “por magia” todos os problemas<\/strong><\/li><\/ol>\n\n\n\n

            No entanto, \u00e9 fundamental definir as expectativas corretas. As solu\u00e7\u00f5es de ML n\u00e3o s\u00e3o produtos “de prateleira” a serem instalados e executados sem outras considera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

            • O ML requer a prepara\u00e7\u00e3o dos dados: garantindo a qualidade dos dados coletados, limpando-os de informa\u00e7\u00f5es que possam distorcer o resultado, convertendo-os em um formato adequado para a modelagem, certificando-se de que as amostras de forma\u00e7\u00e3o treino e teste v\u00eam da mesma distribui\u00e7\u00e3o.<\/li>
            • Em seguida, diferentes modelos precisam ser testados e o melhor deles selecionado.<\/li>
            • As etapas para a produ\u00e7\u00e3o da solu\u00e7\u00e3o, tais como a integra\u00e7\u00e3o em um ambiente de software e no processo empresarial, tamb\u00e9m merecem ser cuidadosamente consideradas.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

              Outros aspectos a ter em mente ao adotar o ML s\u00e3o que estes sistemas n\u00e3o s\u00e3o determin\u00edsticos, mas sim probabil\u00edsticos, e que as decis\u00f5es de ML nem sempre podem ser descritas em termos de par\u00e2metros f\u00edsicos simples. Estes exigir\u00e3o que fornecedores e operadores, cientistas de dados e especialistas em rede, trabalhem em conjunto na constru\u00e7\u00e3o da confian\u00e7a no ML, come\u00e7ando pelos aplicativos de baixo risco e evoluindo para sistemas de detec\u00e7\u00e3o e resolu\u00e7\u00e3o totalmente automatizados.<\/p>\n\n\n\n

              1. O aprendizado de m\u00e1quina j\u00e1 est\u00e1 hoje beneficiando as operadoras de rede<\/strong><\/li><\/ol>\n\n\n\n

                O uso crescente de ML em v\u00e1rios setores est\u00e1 contribuindo para o aumento da demanda por largura de banda. As implanta\u00e7\u00f5es t\u00edpicas de ML integram um conjunto de sensores distribu\u00eddos, mas, devido a restri\u00e7\u00f5es de computa\u00e7\u00e3o local, dependem de um armazenamento e processamento central de dados massivo, colocando novas cargas na conectividade de rede.<\/p>\n\n\n\n

                N\u00e3o \u00e9 interessante que as mesmas t\u00e9cnicas na origem das novas demandas de largura de banda sejam em breve utilizadas pelas operadoras para melhorar a entrega dessa mesma capacidade de rede?<\/p>\n\n\n\n

                A quantidade, o alcance e a qualidade dos dados dispon\u00edveis em uma rede moderna, e a capacidade de transmiti-los, armazen\u00e1-los e process\u00e1-los, s\u00e3o fortes facilitadores para o uso de t\u00e9cnicas de ML. Ao garantir que as expectativas certas sejam definidas e as melhores pr\u00e1ticas sejam seguidas, o futuro \u00e9 brilhante para a aplica\u00e7\u00e3o do ML \u00e0s redes de transporte.<\/p>\n\n\n\n

                Andres Madero<\/strong>\u00a0\u2013 Diretor de Desenvolvimento de Arquitetura para Fornecedor de Servi\u00e7os e de Desenvolvimento de Neg\u00f3cios da Am\u00e9rica Latina na Infinera.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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