{"id":651619,"date":"2022-03-17T16:19:00","date_gmt":"2022-03-17T15:19:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.devoteam.com\/?post_type=expert-view&#038;p=651619"},"modified":"2025-06-26T16:26:21","modified_gmt":"2025-06-26T14:26:21","slug":"como-o-google-cloud-pode-impulsionar-a-sua-viagem-no-universo-da-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"expert-view","link":"https:\/\/devoteam.info\/pt\/expert-view\/como-o-google-cloud-pode-impulsionar-a-sua-viagem-no-universo-da-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Como o Google Cloud pode impulsionar a sua viagem no universo da Intelig\u00eancia Artificial"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vivemos na era da Big Data. Para se perceber a relev\u00e2ncia desta afirma\u00e7\u00e3o, de acordo com Statista a estimativa do volume de dados produzidos em 2022 \u00e9 de cerca de\u00a0<a href=\"https:\/\/www.statista.com\/statistics\/871513\/worldwide-data-created\/\">97 Zettabytes<\/a>, o que equivale a 97 mil milh\u00f5es de Terabytes de Dados a serem produzidos, recolhidos, copiados e consumidos pela Humanidade em apenas um ano. Desses dados, estima-se que apenas dois por cento sejam armazenados para uso futuro, o que ainda equivale a 1,94 Zettabytes (1,94 mil milh\u00f5es de Terabytes).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Com esta quantidade incr\u00edvel de dados a ser produzida, todos os dias surgem novas formas interessantes de utilizar essa informa\u00e7\u00e3o e a \u00e1rea de IA\/ML \u00e9 agora mais relevante do que nunca.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Neste artigo, quero partilhar uma vis\u00e3o global dos produtos Google Cloud que poder\u00e3o impulsionar a sua viagem no universo da Intelig\u00eancia Artificial,&nbsp;<\/strong>independentemente se est\u00e1 a come\u00e7ar uma carreira em Data Science e a explorar novas ferramentas ou se j\u00e1 \u00e9 um Data Pro que procura novos recursos para melhorar e facilitar o seu trabalho di\u00e1rio.<\/p>\n\n\n\n<h1 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-google-colab-se-esta-a-comecar-este-e-o-seu-ponto-de-partida\"><strong>Google Colab: se est\u00e1 a come\u00e7ar, este \u00e9 o seu ponto de partida<\/strong><\/h1>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se n\u00e3o tem experi\u00eancia anterior com ambientes cloud e costuma executar todos os seus projetos no seu ambiente local,&nbsp;<strong>definitivamente \u00e9 aqui que deve come\u00e7ar.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O&nbsp;<strong>Google Colab&nbsp;<\/strong>permite escrever c\u00f3digo e criar projetos diretamente do seu browser e oferece um servi\u00e7o gratuito onde pode executar projetos numa m\u00e1quina limitada (mas bastante decente) com CPU e GPU dispon\u00edveis. Tamb\u00e9m pode aceder ao seu Google Drive e gerir os seus dados diretamente do interface; partilhar o seu trabalho com facilidade a partir do bot\u00e3o \u201cPartilhar\u201d; e guardar o seu&nbsp; notebook numa pasta do Google Drive \u00e0 sua escolha para que possa retomar o seu trabalho a qualquer momento. Como o&nbsp;<strong>Google Colab&nbsp;<\/strong>\u00e9 constru\u00eddo sobre Jupyter Notebooks, pode trabalhar com todas as suas bibliotecas Python que j\u00e1 conhece; se Python n\u00e3o \u00e9 sua linguagem principal e costuma usar R, o Google Colab tamb\u00e9m oferece um kernel de R.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dica: se decidir experimentar o&nbsp;<strong>Google Colab<\/strong>, recomendo que ative o modo Corgi ou Cat (ou at\u00e9 ambos!). N\u00e3o far\u00e1 nada de especial al\u00e9m de lhe colocar um sorriso na cara, mas na minha opini\u00e3o \u00e9 absolutamente necess\u00e1rio e nunca uso o Colab sem esses modos ativados.<\/p>\n\n\n\n<h1 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-bigquery-ml-modelos-confiaveis-dentro-do-seu-data-warehouse\"><strong>BigQuery ML: modelos confi\u00e1veis \u200b\u200bdentro do seu data warehouse<\/strong><\/h1>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>O BigQueryML foi projetado para oferecer uma solu\u00e7\u00e3o democratizada que permite criar e implementar modelos e&nbsp;<em>use-cases<\/em>&nbsp;bastante conhecidos no seu Data Warehouse usando Standard SQL.<\/strong>&nbsp;Esta solu\u00e7\u00e3o \u00e9, na minha opini\u00e3o, mais adequada se SQL for a sua linguagem de programa\u00e7\u00e3o principal e seus dados forem tabulares. BigQueryML tem um vasto conjunto de modelos que o ajudar\u00e3o na experimenta\u00e7\u00e3o inicial e que elimina a necessidade de mover dados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se a sua empresa est\u00e1 no est\u00e1gio inicial de experimenta\u00e7\u00e3o com an\u00e1lise preditiva e o BigQuery \u00e9 seu data warehouse, o BigQuery ML \u00e9 o melhor produto para o ajudar a criar e implementar modelos de base muito bons para mostrar o potencial da an\u00e1lise preditiva aproveitando o seu data warehouse e as suas capacidades.<\/p>\n\n\n\n<h1 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertexai-a-plataforma-gerenciada-dos-seus-sonhos\"><strong>VertexAI: a plataforma gerenciada dos seus sonhos<\/strong><\/h1>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O&nbsp;<strong>VertexAI<\/strong>&nbsp;\u00e9 um produto relativamente recente da Google (lan\u00e7ado em setembro de 2021), mas, na minha opini\u00e3o, \u00e9 uma das melhores e mais abrangentes plataformas de IA dispon\u00edveis no mercado.&nbsp;<strong>Longe v\u00e3o os dias em que um Data Scientist precisava de ser um ex\u00e9rcito de TI de uma pessoa s\u00f3 e desenvolver todo o processo,<\/strong>&nbsp;desde a An\u00e1lise Explorat\u00f3ria de Dados at\u00e9 \u00e0 Monitoriza\u00e7\u00e3o de Modelos, de maneira minuciosa e morosa devido \u00e0 complexidade da infraestrutura subjacente.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Acredita-se que a maioria dos modelos de machine learning nunca cheguem a produ\u00e7\u00e3o e aqueles que chegam podem levantar v\u00e1rios problemas relacionados com&nbsp;<em>technical debt<\/em>&nbsp;e \u00e9 cada vez mais importante ter uma plataforma, que para al\u00e9m de fornecer v\u00e1rios servi\u00e7os e integra\u00e7\u00f5es, tamb\u00e9m seja constru\u00edda para centralizar e dar visibilidade aos seus artefactos de data science (se quiser saber mais sobre a&nbsp;<em>technical debt<\/em>, recomendo o artigo da Google sobre \u201c<a href=\"https:\/\/proceedings.neurips.cc\/paper\/2015\/file\/86df7dcfd896fcaf2674f757a2463eba-Paper.pdf\">Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems<\/a>\u201d) .&nbsp;<strong>O VertexAI e todos os seus recursos incr\u00edveis permitem criar produtos de ML de ponta a ponta com muito menos atrito e, esperamos, menos complexidade.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nos pr\u00f3ximos par\u00e1grafos, apresentarei alguns servi\u00e7os que o ajudar\u00e3o a criar um prot\u00f3tipo de produto de ML do zero. Deixo tamb\u00e9m a nota que este \u00e9 apenas um pequeno subconjunto de recursos do VertexAI descritos da perspectiva do Data Scientist. A VertexAI \u00e9 uma plataforma muito abrangente e existe uma grande probabilidade de que&nbsp; tenha uma solu\u00e7\u00e3o que possa usar para agilizar seu processo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertexai-workbench-nbsp\">VertexAI Workbench:&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Este \u00e9 o seu centro de controlo.<\/strong>\u00a0A partir deste ambiente de desenvolvimento \u00fanico, voc\u00ea pode gerir a totalidade do seu projeto de Data Science. No workbench, pode configurar todos os requisitos para o seu projeto, pode iniciar os seus notebooks e encontrar\u00e1 v\u00e1rias integra\u00e7\u00f5es, desde a explora\u00e7\u00e3o de dados usando SQL dentro de c\u00e9lulas de notebook, at\u00e9 \u00e0 integra\u00e7\u00e3o r\u00e1pida de modelos com fluxos de trabalho MLOps sem a necessidade de escrever novo c\u00f3digo ou novos fluxos. \u00c9 de notar que pode importar os seus modelos BigQuery ML para VertexAI e us\u00e1-los nesta interface.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-automl\">AutoML:<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Se precisar de estabelecer um modelo de base r\u00e1pido e simples com pouco ou nenhum c\u00f3digo envolvido, este \u00e9 o recurso ideal para si.\u00a0<\/strong>Pode usar o AutoML para v\u00e1rios casos reais, desde dados tabulares a imagens ou v\u00eddeo. Ap\u00f3s a conclus\u00e3o do processo de treino, ter\u00e1 acesso \u00e0s m\u00e9tricas de desempenho, ao peso das vari\u00e1veis, e aos hiperpar\u00e2metros usados no modelo caso deseje replicar essa experi\u00eancia no futuro. Tamb\u00e9m poder\u00e1 optar por colocar em produ\u00e7\u00e3o o modelo resultante, o que\u00a0 pode ser feito diretamente no VertexAI.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertexai-vizier-nbsp\">VertexAI Vizier:&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Se optar por criar o seu proprio modelo, certamente ter\u00e1 uma etapa para estudo de hiperpar\u00e2metros, etapa esta que \u00e9 conhecida pela sua complexidade e morosidade. VertexAI oferece um servi\u00e7o incrivelmente poderoso, mas de uso intuitivo, que executar\u00e1 essa pesquisa por si e como resultado devolve os melhores hiperpar\u00e2metros encontrados.<br><em>Aten\u00e7\u00e3o:<\/em><em>\u00a0<\/em><em>o Vizier \u00e9 um mecanismo de otimiza\u00e7\u00e3o black-box. Pode n\u00e3o fazer muita diferen\u00e7a na maioria dos casos, mas conv\u00e9m manter esse detalhe em mente.<\/em><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-ai-feature-store-nbsp\">Vertex AI Feature Store:&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Durante a An\u00e1lise Explorat\u00f3ria de Dados, \u00e9 muito prov\u00e1vel que tenha criado vari\u00e1veis novas com base nas originais (tamb\u00e9m conhecido como\u00a0<em>Feature Engineering<\/em>). Essas novas vari\u00e1veis podem ser reutilizadas em outros modelos ou projetos e usando a Feature Store, pode armazen\u00e1-las num reposit\u00f3rio centralizado.\u00a0<strong>Este servi\u00e7o permitir\u00e1 a partilha, a descoberta e a reutiliza\u00e7\u00e3o destes recursos em escala.<\/strong>\u00a0Isto ajudar\u00e1 as equipas a acelerar o desenvolvimento e a implementa\u00e7\u00e3o de novas aplica\u00e7\u00f5es de ML.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertexai-pipelines-nbsp\">VertexAI Pipelines:&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Como o nome sugere, este servi\u00e7o permite a gest\u00e3o de todo o pipeline de ponta a ponta, desde a an\u00e1lise at\u00e9 \u00e0 implementa\u00e7\u00e3o. J\u00e1 que executar essas etapas uma a uma de maneira manual pode ser muito trabalhoso e demorado, este servi\u00e7o funciona como uma plataforma na qual poder\u00e1 organizar todas essas etapas como um pipeline para ajudar a reduzir a complexidade e o tempo de produtiza\u00e7\u00e3o do produto. Tamb\u00e9m o ajudar\u00e1 a gerir artefactos, depend\u00eancias e linhagem de ML (que s\u00e3o fontes conhecidas de\u00a0<em>technical debt<\/em>).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertexai-model-monitoring-nbsp\">VertexAI Model Monitoring:&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Como provavelmente j\u00e1 experienciou,\u00a0 quando um modelo chega a produ\u00e7\u00e3o geralmente perde desempenho em algum momento devido \u00e0 exist\u00eancia de\u00a0<em>model drift<\/em>\u00a0ou\u00a0<em>data drift<\/em>. Tendo isto em conta, este servi\u00e7o atua como um sistema que monitoriza automaticamente o desempenho do modelo, treina o modelo novamente quando necess\u00e1rio ou emite um aviso quando um\u00a0<em>data drift<\/em>\u00a0\u00e9 detectado.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Com estes servi\u00e7os, poder\u00e1 criar e produzir os seus modelos de ML de maneira bastante mais simples e agrad\u00e1vel. Ainda assim, para op\u00e7\u00f5es de implementa\u00e7\u00e3o mais complexas, talvez seja melhor pedir ajuda a um colega de MLOps. Outros servi\u00e7os que tamb\u00e9m considero muito \u00fateis para pipelines de produtos mais maduros s\u00e3o Vertex Explainable AI, Vertex ML Metadata e VertexAI Tensorboard.<\/p>\n\n\n\n<h1 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusao\"><strong>Conclus\u00e3o<\/strong><\/h1>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Neste artigo, partilhei um pouco da minha vis\u00e3o e experi\u00eancia pessoal com os&nbsp;<a href=\"https:\/\/gcloud.devoteam.com\/pt-pt\/produtos\/\">produtos da Google Cloud<\/a>&nbsp;no espa\u00e7o de IA. Escrevi este texto da perspectiva de uma profissional de data que se sentiu muito sobrecarregada quando estava a come\u00e7ar a sua carreira com ambientes de cloud, e espero que este artigo possa ser um primeiro guia para as enormes possibilidades dentro deste universo incr\u00edvel.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Vivemos na era da Big Data. 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