O que é aprendizado de máquina clássico?
Para obter uma vantagem competitiva, muitas das empresas de hoje estão implementando o aprendizado de máquina clássico (ML), um subconjunto de inteligência artificial (IA), em toda a sua organização. O ML clássico usa modelos, ou algoritmos, para analisar conjuntos de dados massivos, identificar padrões e fazer previsões sem intervenção humana. As organizações usam padrões e tendências identificados por ML para tomar decisões mais inteligentes e rápidas que podem melhorar a eficiência dos negócios, melhorar a segurança e criar novos produtos e serviços orientados por dados adaptados aos comportamentos dos clientes. Os modelos comuns de ML incluem regressão linear, regressão logística, máquinas vetoriais de suporte, pesquisa de similaridade de vizinhos mais próximos e árvores de decisão.
Modelos de ML clássicos são frequentemente mais leves do que redes neurais de aprendizado profundo. Eles dependem muito da qualidade dos dados com os quais aprendem e são considerados IA explicável. A IA explicável oferece às organizações, tomadores de decisão e cientistas de dados informações rastreáveis sobre como um algoritmo chegou a um resultado específico. Havendo transparência sobre como o algoritmo funciona, os usuários podem identificar potenciais vieses e descobrir como variáveis contribuem para um resultado. A IA explicável é frequentemente necessária para setores regulamentados, como serviços financeiros e governamentais. O uso explicável da IA também é um dos seis princípios que orientam o Conselho Consultivo de IA Responsável multidisciplinar interno da Intel. Leia mais sobre o compromisso da Intel com a IA responsável.
Não importa se você está apenas começando o ML, embarcando em projetos mais ambiciosos e avançados, ou querendo otimizar o hardware Intel® que está usando atualmente para o ML, estamos aqui para ajudá-lo a alcançar o sucesso.
Casos de uso de aprendizado de máquina clássico
Os modelos de ML clássicos são usados para uma variedade de aplicativos reais nos setores de serviços financeiros, saúde e ciências, varejo, pesquisa e fabricação. Por exemplo, as instituições financeiras podem criar, treinar e implementar modelos de ML para identificar e prever transações fraudulentas de cartão de crédito com mais rapidez e precisão, reduzindo a quantidade de dinheiro perdido anualmente por fraude e protegendo melhor as informações confidenciais dos clientes. Outros casos de uso de ML populares incluem marketing personalizado, controle de qualidade visual na fabricação, medicina personalizada e previsão de demanda de varejo.
Resolvendo desafios de aprendizado de máquina clássico com tecnologias Intel®
Os benefícios são abundantes para empresas que adotam o ML clássico. Tomada de decisões mais inteligente e rápida. Melhorias operacionais. Processos empresariais mais eficientes e mais eficazes. Novas oportunidades de mercado. No entanto, perceber esses benefícios de ML clássico pode ser uma jornada desafiadora e demorada para as organizações e seus membros da equipe de IA.
Para simplificar sua iniciativa de ML, vamos examinar os três desafios mais comuns que ouvimos de nossos clientes ao criar e executar seus pipelines de ML. Também forneceremos recomendações sobre as soluções de hardware e software Intel® — algumas das quais você já pode possuir e usar — que podem simplificar e acelerar seu sucesso, bem como passos específicos que você pode dar hoje para ajudar a superar os obstáculos que está enfrentando.
Desafio n.º 1: concluir a preparação de dados pode ser árduo, ineficiente e demorado
A preparação de dados — as etapas explorativas e analíticas que levam ao aprendizado de máquina clássico — é uma das partes mais críticas do ciclo de vida da IA, porque garante que os modelos sejam construídos com base em dados de alta qualidade. No entanto, o pré-processamento é frequentemente considerado como uma das partes mais frustrantes, demoradas e difíceis do trabalho com IA. E à medida que a demanda por aprendizado de máquina cresce rapidamente, a carga de trabalho dos cientistas de dados também aumentará.
É por isso que nunca foi tão importante buscar oportunidades para simplificar e acelerar os pipelines de ciência de dados e IA. Com a combinação certa de soluções de hardware e software, você pode melhorar significativamente a eficiência da ciência de dados — em entrada, exploração e pré-processamento de dados.
Solução: aumente a produtividade dos cientistas de dados com frameworks, bibliotecas e kits de ferramentas otimizados
Simplifique e acelere o desenvolvimento do seu pipeline de IA aproveitando as otimizações de aprendizado de máquina em processadores Intel®. Entre os recursos otimizados de ciência de dados que oferecemos para ajudar você a ir dos dados para as percepções mais rapidamente estão:
- Guia de início rápido da Intel® AI Baixe este guia selecionado para o acesso rápido e conveniente a todas as bibliotecas de IA otimizadas pela Intel e frameworks para aprendizado de máquina.
- Frameworks otimizados: otimizamos dois frameworks de aprendizado de máquina populares — scikit-learn e XGBoost — para aumentar seu desempenho em 10x a 100x no hardware Intel®. Esses ganhos de desempenho significam que cientistas de dados, desenvolvedores de IA e pesquisadores podem ser mais produtivos sem a necessidade de aprender novas APIs ou bibliotecas fundamentais de baixo nível.
- Bibliotecas e ferramentas: explore nosso portfólio abrangente de ferramentas e bibliotecas que permitem o desenvolvimento, o treinamento e a implantação mais rápidos de soluções de aprendizado de máquina. Todas as ferramentas foram otimizadas para o desempenho e a produtividade e são construídas com base em nosso modelo de programação oneAPI unificado e baseado em padrões.
Cientistas de dados, desenvolvedores de IA e pesquisadores podem baixar o Intel® AI Analytics Toolkit (AI Kit), para facilitar o acesso às nossas otimizações em um local. Esse kit de ferramentas é projetado para maximizar o desempenho, do pré-processamento ao aprendizado de máquina.
Solução: aumente o desempenho para fluxos de trabalho com uso intensivo de computação
Manipule, explore e otimize dados mais rapidamente com nossa seleção de processadores de alto desempenho compatíveis com cargas de trabalho para sua próxima estação de trabalho para ciência de dados. Nossos processadores podem executar conjuntos de dados de médio a grande porte na memória reduzindo horas de suas tarefas de ML mais demoradas.
Explore as opções de CPU disponíveis para estações de trabalho de ciência de dados com tecnologia Intel®:
- Processadores Intel® Core™: desempenho de último nível com mais núcleos, mais cache e aceleração de IA para tarefas exigentes de ciência de dados.
- Processadores Intel® Xeon® W: computação de alto desempenho e confiabilidade para cargas de trabalho de preparação de dados e ciência de dados. A arquitetura multi-die aumenta a contagem de núcleos para acelerar a computação de alto nível para tarefas de estação de trabalho, como visualização de produtos e simulação e computação científica.
- Processadores escaláveis Intel® Xeon®: desenvolvido especificamente para oferecer alto desempenho e ajudar você a dominar seus fluxos de trabalho de ciência de dados. Processadores escaláveis Intel® Xeon® possuem Intel® Accelerator Engines integrados e projetados para aumentar o desempenho nas cargas de trabalho que mais crescem. Por exemplo, os Intel® AI Engines incluem Intel® Advanced Vector Extensions 512 (Intel® AVX-512) para acelerar o aprendizado de máquina clássico e outras cargas de trabalho no fluxo de trabalho de IA de ponta a ponta, como a preparação de dados.
Desafio n.º 2: a implementação de IA em várias arquiteturas de hardware é cara e complexa
Os custos de execução, criação e implantação de IA podem aumentar rapidamente. Afinal, criar soluções de aprendizado de máquina altamente precisas e altamente responsivas requer investimentos significativos — em desenvolvimento, treinamento, implantação e manutenção. Além disso, a complexidade da sua solução, o tamanho dos seus conjuntos de dados e outras variáveis, como regulamentos do setor, influenciam muito a quantidade de poder de computação que você precisará.
Solução: maximize o valor das CPUs que você já tem
Com um amplo portfólio de hardware de processadores e aceleradores integrados, a Intel facilita a busca de uma solução econômica ou maximiza o valor de suas CPUs para atender às suas necessidades de projeto e orçamento — sem exigir a compra de uma GPU externa.
Obter mais da sua CPU também ajuda a obter mais de ferramentas comuns para ML clássico, incluindo o scikit-learn, que não suporta o uso de GPUs ou aceleração de GPU.
Vamos analisar algumas das soluções Intel® econômicas que você pode aproveitar.
- Processadores escaláveis Intel® Xeon®: projetados para lidar com as cargas de trabalho de IA mais exigentes, essas CPUs oferecem uma capacidade de memória maior para os grandes conjuntos de dados necessários para o aprendizado de máquina clássico. Com os Intel® Accelerator Engines integrados criados para maximizar o desempenho e a eficiência para as cargas de trabalho mais exigentes e com uso intensivo de computação, você pode extrair mais valor do seu investimento sem fazer compras adicionais de hardware especializado.
- Intel® Data Science Workstations: uma máquina que reside localmente e combina grande período de memória e vários slots de expansão para mais conectividade de dispositivos. Esse sistema também inclui uma CPU projetada para lidar com as demandas de tarefas de ciência de dados e pode ser otimizado, quando necessário, para evitar a compra de uma GPU externa.
As estações de trabalho de ciência de dados com tecnologia Intel® são oferecidas em três opções de plataforma — móvel, convencional e especializada. Podem ser processadores Intel® Core™, processadores Intel® Xeon® W ou processadores escaláveis Intel® Xeon® e vêm em uma variedade de configurações e faixas de preço para alinhar suas necessidades de desempenho com o seu orçamento. As Intel® Data Science Workstations são fornecidas por nossos parceiros e fabricantes Dell, Z da HP e Lenovo.
Desafio n.º 3: Permanecendo em conformidade em setores regulamentados
A adoção de ML em setores regulamentados apresenta muitos desafios. Regulamentos rígidos de conformidade, problemas de privacidade de dados, a necessidade de garantir que os dados sejam precisos e completos, a explicabilidade da IA e os requisitos de segurança dificultam o uso de certas técnicas de ML em setores como saúde, finanças e setor público.
Solução: mantenha os dados no local e protegidos com estações de trabalho potentes e recursos de segurança aprimorados
Os setores de serviços financeiros, saúde e público estão evoluindo constantemente, enquanto permanecem altamente regulamentados. Essas dinâmicas tornam desafiador criar soluções inovadoras de aprendizado de máquina rapidamente e, ao mesmo tempo, garantir a conformidade.
A Intel tem anos de experiência nesses setores e cria soluções com seus requisitos exatos em mente, incluindo:
- Intel® Data Science Workstations: realize o ingresso, a exploração e o pré-processamento de dados em dados locais com computação no local — garantindo que seus conjuntos de dados permaneçam firmemente protegidos pelo seu firewall. Ao usar sua estação de trabalho no local, você pode configurar até 8 TB de memória em sistemas de soquete duplo com CPUs compatíveis com cargas de trabalho, para que possa executar grandes conjuntos de dados sem exigir transferências de dados ou redução de amostragem, enquanto exibe a devida diligência em seleções de modelos. Além de atender às regulamentações do seu setor, manter seus dados no local também pode ajudar a evitar os custos adicionais decorrentes da movimentação de dados na nuvem.
- Recursos de segurança baseados em hardware: as CPUs Intel® vêm equipadas com medidas de segurança para ajudar a proteger dados confidenciais e modelos de IA e estar em conformidade com os regulamentos.
Nossos recursos de segurança fundamentais se concentram na identificação e na integridade. As tecnologias Intel® Boot Guard, o Intel® Total Memory Encryption (Intel® TME), Intel® Platform Firmware Resilience (Intel® PFR) e outras tecnologias de segurança integradas no nível de silício ajudam a garantir que sua plataforma seja inicializada corretamente e executada como o esperado.
Para fortalecer a segurança de cargas de trabalho e dados, usamos tecnologias de segurança aprimoradas, como Intel® Software Guard Extensions (Intel® SGX), que protegem máquinas virtuais e sistemas operacionais contra ataques direcionados.
Por fim, nossas CPUs também incluem proteções contra ataques emergentes de software. Ao todo, essas camadas de medidas de segurança ajudam você a permanecer em conformidade com os regulamentos federais de dados e privacidade.
O Intel® AI Portfolio completo
Explore nosso portfólio completo de tecnologias de IA, recursos otimizados e soluções de parceiros que criam a arquitetura robusta e de ponta a ponta que todas as iniciativas de IA exigem, desde o aprendizado de máquina clássico até a visão computacional até a IA generativa.
- Hardware Intel® AI
- Software Intel® AI
- Ferramentas de desenvolvimento Intel® AI
- Soluções de IA Intel® Partner
Deixe-nos ajudar a levar suas iniciativas de ML ainda mais longe nas plataformas que você já possui
Estamos aqui para ajudar a simplificar seu caminho para encontrar uma solução de aprendizado de máquina que possa resolver seus desafios empresariais urgentes. Nossa liderança em tecnologia, nossa experiência e décadas de investimento em otimizações de ML nos processadores Intel® ajudam a acelerar seus esforços de IA, maximizando o valor de seus investimentos em CPU e GPU.
Trabalhamos com nosso ecossistema de parceiros de soluções, integradores de sistemas, fornecedores de tecnologia e profissionais de IA para trazer soluções inovadoras que permitem encontrar conexões, fazer previsões e gerar insights valiosos mais rapidamente e mais fáceis para a sua empresa.
Entre em contato com seu representante da Intel para acelerar sua adoção de IA.