Ferramentas e plataformas essenciais para projetos de IA e ML

Ferramentas de IA e ML com Cloud Computing
Prédios comerciais com Nuvem de Numeros

A Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) estão revolucionando o mundo da tecnologia, isso eu acredito que não é duvida para ninguém! Com o avanço dessas tecnologias, surgem  também novas ferramentas e plataformas que facilitam o desenvolvimento de projetos nessa área. Neste texto, quero explorar algumas ferramentas e plataformas disponíveis para desenvolver projetos de IA e ML. Bora?!

Ferramentas de IA e ML

Primeiramente, é importante destacar que a escolha da ferramenta certa pode fazer toda a diferença em um projeto de IA ou ML. Entre as mais populares para Python estão TensorFlow, PyTorch e Keras. Essas ferramentas oferecem uma variedade de recursos que facilitam a implementação de algoritmos de ML.

O TensorFlow é uma biblioteca de código aberto para IA e ML, foi desenvolvido pela Google, e pode ser usado em várias de linguagens de programação, incluindo Python e Java. Seguindo a mesma linha, o PyTorch é um framework de ML, também de código aberto, usado para construir e treinar modelos de Deep Learning. O PyTorch é escrito em Python, tornando-o relativamente fácil para a maioria dos desenvolvedores de ML aprender e usar. Já o Keras é uma API projetada para seres humanos, não para máquinas. O Keras segue as melhores práticas para reduzir a carga cognitiva: oferece APIs consistentes e simples, minimiza o número de ações do usuário necessárias para casos de uso comuns e fornece mensagens de erro claras.

Plataformas de desenvolvimento

Além das ferramentas, as plataformas de desenvolvimento também são essenciais. Plataformas como Google Cloud AI, AWS Sagemaker e Microsoft Azure Machine Learning proporcionam um ambiente robusto para o desenvolvimento e a implementação de modelos de ML.

O Google Cloud AI é uma plataforma de IA que oferece uma variedade de serviços, incluindo análise de vídeo e imagem, reconhecimento de fala e processamento multilíngue. Já o AWS Sagemaker, contudo, é um serviço totalmente gerenciado na nuvem que permite aos cientistas de dados construir, treinar e implantar modelos de ML de alta qualidade com rapidez e confiança. Ainda seguindo a mesma estratégia, o Microsoft Azure Machine Learning é um serviço de IA corporativo que suporta o ciclo de vida completo de Machine Learning, oferecendo operações de ML líderes do setor, interoperabilidade de código aberto e ferramentas integradas.

Escolhendo a ferramenta e plataforma certa

A escolha da ferramenta e plataforma certa depende de vários fatores, incluindo o tipo de projeto, o nível de habilidade do desenvolvedor e o orçamento disponível. Por isso é importante pesquisar e experimentar diferentes opções antes de tomar uma decisão. Inclusive, escrevi há um tempo sobre como escolher uma ótima solução, recomendo a leitura.

Entendo que é crucial observar as necessidades específicas do seu negócio, porque cada projeto de IA e ML tem requisitos únicos e, portanto, a ferramenta e a plataforma que melhor atendem a esses requisitos podem variar. Considere fatores como facilidade de uso, flexibilidade, escalabilidade e suporte da comunidade. Além disso, leve em conta o custo e a compatibilidade com as tecnologias existentes em sua organização. Sempre tem um legado que precisa ser integrado, lembre-se disso!

Não se esqueça de realizar testes com as ferramentas e plataformas candidatas. Isso permitirá que você avalie seu desempenho em um ambiente real e determine se elas atendem às suas reais necessidades. Não deixe de pensar no futuro dessa plataforma. As necessidades do seu business podem mudar com o tempo, então, escolha soluções que possam se adaptar e crescer com o seu negócio. Se possível, evite lock-in de ferramenta para não virar refém de fornecedores.

Conclusão

A escolha das ferramentas e plataformas corretas é um passo fundamental no desenvolvimento de projetos de IA e ML. Porém, com a ferramenta e plataforma correta, os desenvolvedores podem focar em resolver problemas complexos e inovar, em vez de se preocupar com questões técnicas.

Imagem de capa criada com IA pelo Bing: Utilizei o prompt: “Uma cidade cheia de prédios comerciais com fachada espelhada, com o céu em tons de azul celeste, com nuvens com números no estilo matrix, em estilo de desenho em aquarela”.

Sobre Diego Nogare 350 Artigos
Diego Nogare é Gerente Técnico de Engenharia de Machine Learning no Itaú-Unibanco. Também é professor em programas de pós graduação no Mackenzie e na FIAP, em São Paulo. Foi nomeado como Microsoft MVP por 11 anos seguidos, e hoje faz parte do programa Microsoft Regional Director.