Tecnologia - Análises Preditivas mais assertivas com data stream learning

MACHINE LEARNING 4KST

Construímos e aplicamos algoritmos de aprendizado de máquina adaptativos e incrementais que capturam a dinâmica dos dados elevando a acurácia dos modelos

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Inteligência de dados e Machine Learning 4KST!

Quando falamos de Aprendizado de Máquina (Machine Learning), imediatamente pensamos em modelos preditivos usados para as mais diversas finalidades, tais como credit score, anti-fraude, retenção/evasão de clientes, recomendação de venda, etc. Modelos preditivos são construídos com base em dados do PASSADO, que são usados NO PRESENTE, para tentar “PREVER o FUTURO”. Com o passar do tempo esses modelos vão perdendo sua efetividade (ERRAM) porque ficam “presos” sobre os dados de seu aprendizado e não conseguem se atualizar acompanhando as mudanças do mundo em tempo real. Chamamos isso de DEGRADAÇÃO, que acontece mesmo em modelos baseados em Machine Learning utilizando algoritmos ditos “batch”, a maior parte dos algoritmos existentes.

Vantagens da tecnologia 4KST

Modelos estatísticos e de Machine Learning são gerados a partir de amostras de dados e quando colocados em produção perdem sua efetividade ao longo do tempo. Isso significa que o ciclo de vida desses modelos é curto, exigindo que os mesmos sejam revistos periodicamente acarretando alto custo de implantação (tempo, pessoal e processamento). Os modelos gerados pela 4KST são praticamente PERENES, como eles podem receber os eventos com as novas “verdades” praticamente se mantém sempre atualizado, assim não geram os altos custos de manutenção.

Por adotar uma abordagem de aprendizado incremental, evento a evento, a Tecnologia 4KST não exige que os dados estejam em disco, ou seja, não GUARDAMOS os dados enviados e assim não expomos nossos Clientes ao risco de não conformidade frente à LGPD ou GDPR. Esta é mais uma vantagem viabilizada.

A 4KST não utiliza o tradicional processo de treinamento, validação e teste de modelos preditivos. Os Algoritmos 4KST são especializados para adaptar o Modelo Preditivo a cada instância durante seu uso (“On the Fly”). Isso permite que mudanças sejam identificadas e o modelo alterado continuamente, resultando em elevadas as taxas de acerto que geram resultados positivos para Clientes 4KST.

Menor dependência de conhecimento e domínio técnico, pois os Algoritmos 4KST são desenvolvidos para trabalhar de forma autônoma, com o mínimo de intervenção humana. Isso significa que processos de pré-tratamento de dados, seleção de variáveis e instâncias, podem ser customizados ou ocorrerem de forma automática.

Os modelos preditivos desenvolvidos com a Tecnologia 4KST são projetados para resistir e se adaptar às alterações que os dados de entrada sofrem ao longo do tempo de forma automática. Isso significa que uma vez desenvolvido, caso o domínio de aplicação seja dinâmico, o modelo continuará funcionando e se atualizando, pois detecta e se adapta a essas alterações de padrões temporais. Modelos que não sejam acompanhados e alterados continuamente podem gerar consequências maléficas para os negócios, pois ao se degradarem podem levar a tomada de decisões equivocadas.

A 4KST oferece modelo de negócio baseado em nuvem. Significa o o modelo de seus clientes rodam na Cloud da 4KST sem consumir recursos computacionais do cliente. Rodamos em ambiente escalável, robusto e seguro.

No mundo de internet das coisas (Iot) a quantidade de dados é cada vez maior. As tecnologias correntes de machine learning não são capazes de tratar volumes enormes para o seu treinamento, exigindo técnicas de amostragem que trazem restrições e exigem monitoramento constante (custo). A Tecnologia 4KST, baseada em data streams, processa evento a evento, sem restrições, portanto é capaz de processar tudo sem qualquer limitação. Isso É REVOLUCIONÁRIO, principalmente no mundo atual, onde praticamente tudo está em tempo real.

Enquanto técnicas estatísticas e de machine learning necessitam que todos os dados estejam disponíveis em memória para serem analisados, a Tecnologia 4KST emprega abordagens incrementais, reduzindo drasticamente a demanda por memória e processamento, aumentando significativamente a escalabilidade dos projetos de análise de dados.

Os modelos são gerados incrementalmente e automaticamente. A 4KST tem uma interface Cloud em formato REST e de fácil conexão com qualquer tecnologia.

CUSTO

RISCO

ESCALABILIDADE

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Solicite o contato de um especialista e entenda como os modelos preditivos da 4KST podem ajudar a sua emprsa.

Diferenciais da tecnologia 4KST!

Modelos baseados em Regressão Logística ou Machine Learning Tradicional (encontrado nas plataformas cloud dos grandes provedores de tecnologia ou mesmo open source) são estáticos, ou seja, não conseguem se atualizar de forma contínua. Em um mundo com volume de dados crescente e de comportamento variável, tais modelos sofrem uma inevitável degradação, diminuindo a acurácia geral do modelo e elevando o número de falsos positivos obtidos. Já as Redes Neurais (deep learning), por exemplo, apesar de possuírem aprendizado adaptativo não conseguem resultados tão bons quando aplicados sobre dados estruturados.

Possuímos um algoritmo proprietário para a construção de modelos preditivos adaptativos. Com atualização em tempo real, ele mantém as análises preditivas atualizadas acompanhando a velocidade da dinâmica dos dados e das mudanças de mercado. Na prática, para nossos clientes, conseguimos altas taxas de assertividade e, igualmente importante, modelos que não degradam com o tempo, evitando o custo de manutenção (reconstrução) exigido pelas tecnologias atuais.

Dessa maneira, baseado no framework, alocamos os modelos preditivos de nossos clientes em cloud e cobramos por acesso aos mesmos num modelo clássico de SaaS (Software as a Service), de tal maneira que, mesmo em Cloud, não expõe os seus clientes aos riscos sujeitos à LGPD / GDPR.

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No final, precisão é o que interessa!

A vantagem da tecnologia quando submetida à mesma base de dados em comparação com os modelos estáticos. Esse foi um backtest com dados reais.

Repare que o modelo 4KST convergiu rapidamente para uma acurácia maior já no 2º mês e que o ganho aumenta com o passar do tempo. Isso demonstra que a captura da dinâmica dos dados está sendo feita, aumentando a acurácia do modelo final.

Como os modelos do Bureau e do Banco são estáticos não conseguem ter o mesmo ganho.