O primeiro usa o processamento de dados em lote – Batch -, já o segundo, baseado no modelo de processamento de fluxo de dados (stream), lida com dados que se tornam disponíveis ao longo do tempo.
Nem todos os modelos preditivos construídos com Machine Learning são iguais. Há os que assumem que o comportamento dos dados é sempre o mesmo, e portanto, degradam com o tempo e perdem assertividade, e os que são atualizados automaticamente em tempo real (on-the-fly) mantêm um elevado nível de precisão ao longo do tempo, independentemente de mudanças de comportamento que venham a ocorrer.
Neste artigo vamos explicar as diferenças entre esses dois tipos de algoritmos preditivos e suas aplicações práticas.
O que o Machine Learning faz é transformar uma base massiva de dados, comumente chamada de Big Data, em modelos preditivos, que são modelos matemáticos e estatísticos que prevêem o futuro. Atualmente, a aplicação destes modelos é cada vez mais extensa e esses algoritmos preditivos tentam “adivinhar” praticamente tudo: desde acontecimentos – como será o clima amanhã? – a comportamentos humanos: quais produtos devo oferecer a meus clientes para aumentar as vendas?
Os modelos convencionais, usados pela maioria das empresas, são elaborados a partir de um tipo de processamento de dados chamado batch, ou lote, em português; já o segundo é baseado no processamento de stream de dados, isto é, fluxo de dados.
Os dois termos – Batch (lote) e Stream (fluxo) – já fornecem a primeira pista sobre como estes dois tipos de modelos preditivos são abastecidos por dados.
No modelo Batch, também chamado de Machine Learning tradicional, os dados são coletados ao longo de um período de tempo e, em seguida, esse lote de informações é enviado para processamento, análise e abastecimento do algoritmo preditivo.
Já no modelo Stream, também conhecido como Machine Learning on-the-fly (ou em tempo real), assim que os dados estiverem disponíveis, já podem ser processados. Não há necessidade de guardá-los por um longo período, pois o modelo consegue processá-los em tempo real.
Este é o principal diferencial entre as duas tecnologias: uma pode ser atualizada sempre que o dado estiver disponível e a outra não, pois necessita recriar o modelo do zero. Aqui nascem diversos desafios como, por exemplo: determinar o momento em que um modelo precisa ser apagado e um novo precisa ser criado, ou quais dados devem ser usados para criar este novo modelo. Será que usar todos os dados históricos é positivo, ou até mesmo viável (temos possibilidade de esperar por dias ou semanas até que o novo modelo esteja pronto para utilização?)
A vertente de Data Stream surgiu para processar, de maneira rápida e com baixo custo computacional, grandes volumes de dados que formam um fluxo praticamente interminável de dados. Além disso, estes algoritmos geram e atualizam modelos ao longo do tempo, permitindo então com que os modelos estejam sempre adaptados à realidade dos dados e seu comportamento que pode mudar.
Os modelos Batch geralmente são utilizados em volumes menores e se saem muito melhor do que os streamers quando essa volumetria é baixa, justamente porque o streamer precisa de um volume grande para convergir e formar um modelo preditivo. O processamento Batch pode ser utilizado em grandes volumes também, mas provavelmente haverá um processo de amostragem para eles trabalharem.
As diferenças entre processamento de dados Batch e Stream não param por aí.
Modelos preditivos baseados no processamento de dados Batch são mais demorados para serem implementados: as etapas de modelagem, seleção e pré-processamento de dados podem levar meses; já algoritmos abastecidos com Data Stream podem ser levantados rapidamente e trabalham com novos dados sempre que estiverem disponíveis.
Os modelos Batch têm também um ciclo de vida muito curto quando aplicados a ambientes dinâmicos porque se tornam obsoletos rapidamente. Já os modelos Stream têm validade indeterminada porque o sistema detecta automaticamente as variações e adapta o modelo de maneira automática.
O modelo preditivo da 4KST
A tecnologia da 4KST é única. Com nosso algoritmo próprio, desenvolvemos modelos preditivos incrementais e adaptativos, a partir da tecnologia Stream.
Ou seja, não ficamos presos aos dados do passado. E nossos modelos são capazes de atualizar-se em tempo real.
Com isso, reduzimos mais fraudes, o chargeback e a evasão, fazemos as melhores previsões de vendas e de demanda. Oferecemos o que você precisa para atuar em um mundo cada vez mais dinâmico.
Além disso, nossos modelos têm baixo custo de manutenção e podem ser escalados com facilidade.
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