IA aprende o que fazer a seguir usando Tensorflow e Python

Índice

• Introdução ao Tensor Flow
• Predição da Próxima Ação com Tensor Flow
• O Caso de Uso da Predição de Ações de Vendas
• Aplicações Futuras da Predição de Ações
• Construindo o Projeto no Watson Studio
• Carregando os Dados
• Pré-processamento dos Dados
• Criação das Sequências de Eventos
• Codificação One-Hot dos Dados
• Divisão dos Dados em Treinamento e Teste
• Criação do Modelo de Predição
• Treinamento do Modelo
• Geração de Predições
• Avaliação da Precisão das Predições
• Conclusão e Próximos Passos

Introdução ao Tensor Flow

O Tensor Flow é uma biblioteca de código aberto desenvolvida pelo Google com foco em aprendizado de máquina e inteligência artificial. Ele é especialmente útil para a construção e treinamento de modelos de redes neurais. Neste Tutorial, vamos explorar como usar o Tensor Flow para prever a próxima melhor ação em um determinado contexto, como em um processo de vendas.

Predição da Próxima Ação com Tensor Flow

A predição da próxima ação é uma aplicação específica do uso do Tensor Flow. Essa técnica pode ser aplicada em uma variedade de situações, como prever o próximo evento em um evento esportivo ou a próxima ação de um cliente. No contexto das vendas, isso pode ser extremamente útil para orientar os profissionais de vendas sobre a melhor maneira de progredir em um evento de vendas.

O Caso de Uso da Predição de Ações de Vendas

Neste tutorial, vamos aprender como construir um modelo de predição de ações de vendas usando o Tensor Flow no Watson Studio. Para começar, vamos criar um novo projeto no Watson Studio e carregar os dados necessários.

Aplicações Futuras da Predição de Ações

A predição de ações tem uma ampla gama de aplicações e benefícios. Além do caso de uso específico das vendas, essa técnica pode ser utilizada em várias áreas, como marketing, esportes, finanças e muito mais. A capacidade de prever o próximo evento ou ação de um cliente pode fornecer insights valiosos e ajudar na tomada de decisões mais informadas.

Construindo o Projeto no Watson Studio

No Watson Studio, iniciamos criando um novo projeto em branco e o nomeamos como "Predição de Sequência de Tempo". Em seguida, carregamos os dados necessários para o projeto, que estão disponíveis em um repositório do GitHub fornecido na descrição.

Carregando os Dados

Ao carregar os dados no Watson Studio, criamos um dataframe no Pandas para facilitar a análise e manipulação dos dados. Podemos visualizar uma descrição geral dos dados usando o comando df.describe() e verificar os tipos de dados usando o comando df.dtypes.

Pré-processamento dos Dados

Antes de prosseguir para a criação do modelo de predição, devemos fazer algum pré-processamento nos dados. Primeiro, vamos criar uma chave de evento para mapear os números de estágio de vendas com suas respectivas ações. Em seguida, criaremos uma lista única de eventos para mapear nossas previsões com suas ações correspondentes.

Criação das Sequências de Eventos

Para fazer a predição da próxima ação, precisamos criar sequências de eventos com base nas oportunidades de vendas. Neste exemplo, usaremos sequências de cinco eventos e tentaremos prever o próximo evento com base nos quatro eventos anteriores. Essas sequências de eventos serão usadas como entrada (X) para o modelo de predição.

Codificação One-Hot dos Dados

Para usar os dados como entrada no modelo de predição, precisamos realizar a codificação "one-hot". Isso envolve a conversão dos dados em um formato numérico que o modelo pode entender. Usaremos a função to_categorical da biblioteca Keras para realizar essa codificação.

Divisão dos Dados em Treinamento e Teste

Para avaliar a precisão do nosso modelo, dividiremos os dados em conjuntos de treinamento e teste. Usaremos a função train_test_split da biblioteca sklearn para realizar essa divisão. Definiremos o tamanho do conjunto de teste como 30% dos dados totais.

Criação do Modelo de Predição

Agora vamos começar a construir o modelo de predição. Usaremos o modelo sequencial do Tensor Flow, que consiste em várias camadas. Adicionaremos uma camada LSTM (Long Short-Term Memory) para capturar os padrões sequenciais nos dados e uma camada densa para gerar as previsões.

Treinamento do Modelo

Com o modelo criado, agora podemos treiná-lo usando o conjunto de treinamento. Usaremos a função model.fit para isso. É importante especificar o número de épocas (iterações de treinamento) e o tamanho do lote (quantidade de exemplos de treinamento usados em cada iteração).

Geração de Predições

Após o treinamento, podemos gerar previsões usando o conjunto de teste. Usaremos a função model.predict para isso. Podemos visualizar as previsões geradas e Compará-las com os valores reais para avaliar o desempenho do nosso modelo.

Avaliação da Precisão das Predições

Para avaliar a precisão das previsões, usaremos a métrica de precisão "top-k categorical accuracy". Essa métrica compara as previsões mais prováveis do modelo com os valores reais dos dados de teste. Calcularemos essa precisão para diferentes valores de "k" (top-k previsões).

Conclusão e Próximos Passos

Neste tutorial, exploramos como usar o Tensor Flow para prever a próxima melhor ação em um contexto de vendas. Vimos passo a passo como construir o projeto no Watson Studio, carregar os dados, realizar o pré-processamento, criar as sequências de eventos, codificar os dados, treinar e avaliar o modelo de predição. No geral, obtivemos resultados encorajadores, mas sempre há espaço para melhorias e ajustes adicionais.

Destaques

• O Tensor Flow é uma biblioteca de código aberto para aprendizado de máquina e inteligência artificial.
• A predição da próxima ação é uma aplicação específica do Tensor Flow.
• No contexto de vendas, a predição de ações pode ajudar a orientar os profissionais de vendas sobre as melhores decisões a tomar.
• É possível aplicar a predição de ações em várias áreas além das vendas.
• O Watson Studio é uma plataforma ideal para construir e treinar modelos de predição de ações.

Perguntas Frequentes

P: Posso aplicar a predição de ações em outros contextos além das vendas? R: Sim, a predição de ações pode ser aplicada em diversos campos, como marketing, esportes e finanças.

P: Existem outras métricas de avaliação que podem ser usadas para avaliar o desempenho do modelo de predição? R: Sim, existem várias métricas que podem ser usadas, como acurácia, precisão, recall e F1 score.

P: Qual é a diferença entre uma camada LSTM e uma camada densa? R: Uma camada LSTM é especializada em capturar padrões sequenciais nos dados, enquanto uma camada densa é uma camada totalmente conectada que gera as previsões finais.

P: Quais são os próximos passos recomendados após a conclusão deste tutorial? R: Recomenda-se explorar outras técnicas de aprendizado de máquina e experimentar diferentes arquiteturas de rede neural para melhorar o desempenho do modelo de predição.