Transformando Dados com M para IA

Transformando Dados com M para IA: Desvendando o Poder da Linguagem de Dados

A revolução da inteligência artificial está em pleno vapor, e os cientistas de dados estão na vanguarda dessa transformação. No coração dessa revolução está uma poderosa aliada: a linguagem M. Se você está pronto para explorar as profundezas desse universo fascinante, você veio ao lugar certo. Neste artigo, vamos embarcar em uma jornada emocionante através de “M para Inteligência Artificial,” onde iremos descobrir como essa linguagem de dados pode capacitar suas iniciativas de IA de maneira inigualável.

Desde os conceitos mais fundamentais até as aplicações mais avançadas, este guia abrangente abordará tudo o que você precisa saber sobre M para IA. Começaremos com uma introdução sólida à linguagem M, entendendo o que é e por que ela se tornou uma ferramenta indispensável no mundo da inteligência artificial.

Em seguida, mergulharemos nos fundamentos de M, desmistificando sua sintaxe, explorando os tipos de dados e destacando as operações cruciais que você precisa dominar. Prepare-se para se tornar proficiente em uma linguagem que está no epicentro da manipulação de dados em projetos de IA.

Avançando, abordaremos como M facilita a coleta e preparação de dados, incluindo a importação de dados de diversas fontes, a limpeza de informações imperfeitas e até mesmo a visualização dos dados de maneira eficaz. Este é um passo vital em qualquer projeto de IA, e M se tornará seu aliado confiável nessa jornada.

Construir modelos de IA é a essência da inteligência artificial, e M simplifica esse processo de maneira extraordinária. Veremos como M pode tornar o treinamento de modelos mais eficiente e forneceremos exemplos de sua aplicação em cenários do mundo real, para que você possa dar vida às suas próprias ideias inovadoras.

À medida que avançamos, não deixaremos de lado a otimização e o desempenho, oferecendo dicas valiosas para tornar seus projetos de IA ainda mais eficazes e eficientes, especialmente quando se trata de lidar com big data.

E, finalmente, não poderíamos deixar de abordar a integração de M em fluxos de trabalho de IA e fornecer informações sobre recursos adicionais e ferramentas que podem aprimorar sua experiência com M.

Este é apenas o começo de nossa jornada. Nos próximos capítulos, exploraremos os desafios comuns enfrentados ao usar M em projetos de IA e daremos uma espiada nas tendências futuras que moldarão o cenário da IA.

Portanto, prepare-se para uma viagem emocionante enquanto desvendamos o poder de “M para Inteligência Artificial.” Juntos, vamos transformar dados em conhecimento e ideias em inovação. Vamos começar!

Transformando Dados com M para IA

A linguagem M, também conhecida como Power Query, desempenha um papel fundamental na manipulação e preparação de dados para projetos de inteligência artificial (IA). Neste artigo, exploraremos os fundamentos teóricos e práticos de M, revelando como essa linguagem se tornou uma aliada valiosa para cientistas de dados e engenheiros de IA em todo o mundo.

1. Introdução a M: A Linguagem de Dados e IA

O que é M?

M é uma linguagem de programação funcional desenvolvida pela Microsoft, inicialmente como parte do Excel e posteriormente integrada ao Power BI e ao Power Query. Sua versatilidade e capacidade de lidar com operações de transformação de dados tornaram-na uma escolha popular para cientistas de dados e engenheiros de IA. M permite que você defina consultas para importar, transformar e combinar dados de várias fontes, oferecendo um ambiente eficiente para a limpeza e preparação de dados.

Exemplo 1: Importação de Dados com M

let
    Origem = Excel.Workbook(File.Contents("C:\\\\dados.xlsx"), null, true),
    Planilha1 = Origem{[Item="Planilha1",Kind="Sheet"]}[Data],
    #PromovidasOutrasColunas = Table.PromoteHeaders(Planilha1, [PromoteAllScalars=true]),
in
    #PromovidasOutrasColunas

Neste exemplo, estamos importando dados de um arquivo Excel. Começamos definindo a fonte de origem e, em seguida, selecionamos a planilha que desejamos usar. Por fim, promovemos a primeira linha para ser o cabeçalho da tabela. Essa é uma operação comum ao trabalhar com dados estruturados.

Exemplo 2: Transformação de Dados com M

let
    Origem = Csv.Document(File.Contents("C:\\\\dados.csv"),[Delimiter=",", Encoding=1252]),
    Tipos = Table.TransformColumnTypes(Origem,{{"Idade", Int64.Type}, {"Salário", type number}}),
    Filtro = Table.SelectColumns(Tipos,{"Nome", "Idade", "Salário"})
in
    Filtro

Neste segundo exemplo, estamos trabalhando com um arquivo CSV. Primeiro, importamos o arquivo e definimos o tipo de codificação. Em seguida, transformamos as colunas ‘Idade’ e ‘Salário’ em tipos de dados adequados e selecionamos apenas as colunas que nos interessam.

Exemplo 3: Visualização de Dados com M

let
    Origem = Web.Page(Web.Contents("<https://exemplo.com/grafico>")),
    Tabela = Origem{0}[Data],
    Grafico = Plotly.Plot(Tabela, [X="Data", Y="Valor", Type="scatter", Mode="lines"])
in
    Grafico

Neste terceiro exemplo, estamos obtendo dados de um site e criando um gráfico interativo. Primeiro, acessamos uma página web e coletamos os dados. Em seguida, usamos a biblioteca Plotly para criar um gráfico de linha com base nesses dados. Essa é uma maneira poderosa de visualizar informações diretamente em M.

Esses exemplos iniciais demonstram a versatilidade da linguagem M ao importar, transformar e visualizar dados. Nos próximos tópicos, aprofundaremos ainda mais os fundamentos de M e exploraremos exemplos adicionais para construir uma compreensão sólida de como essa linguagem é usada na preparação de dados para IA.

2. Fundamentos de M para Iniciantes

Sintaxe Básica de M

A sintaxe de M é baseada em fórmulas e é relativamente simples de aprender. Os scripts M são compostos por uma série de etapas que descrevem as operações a serem realizadas nos dados. Cada etapa é separada por uma vírgula e a sequência das etapas determina a ordem das operações.

Exemplo 1: Sintaxe Básica de M

let
    Fonte = [1, 2, 3, 4, 5],
    Duplicar = List.Transform(Fonte, each _ * 2),
    Filtrar = List.Select(Duplicar, each _ > 5)
in
    Filtrar

Neste exemplo, temos um script M simples que começa com a definição de uma lista de números. Em seguida, usamos duas funções de lista, List.Transform e List.Select, para duplicar cada número e, em seguida, filtrar apenas os valores maiores que 5.

Variáveis e Tipos de Dados em M

M permite a declaração de variáveis para armazenar valores temporários. Essas variáveis facilitam a manutenção e compreensão de consultas mais complexas. Além disso, M suporta vários tipos de dados, como texto, número, data, tabela e registro.

Exemplo 2: Variáveis e Tipos de Dados em M

let
    Nome = "Alice",
    Idade = 30,
    DataNascimento = #date(1993, 5, 15),
    Detalhes = [Nome=Nome, Idade=Idade, DataNascimento=DataNascimento]
in
    Detalhes

Neste exemplo, declaramos variáveis para armazenar informações sobre uma pessoa, incluindo nome, idade e data de nascimento. A variável Detalhes é um registro que combina essas informações.

Operações Fundamentais em M

M oferece uma ampla gama de funções integradas para realizar operações em dados. Isso inclui funções de filtragem, agregação, transformação e muito mais. A escolha da função depende do que você deseja alcançar em sua consulta.

Exemplo 3: Operações Fundamentais em M

let
    Dados = {1, 2, 3, 4, 5},
    Soma = List.Sum(Dados),
    Media = List.Average(Dados),
    FiltrarPares = List.Select(Dados, each _ mod 2 = 0)
in
    [Soma=Soma, Media=Media, Pares=FiltrarPares]

Neste exemplo, estamos realizando três operações diferentes em uma lista de números. Calculamos a soma e a média dos números e também filtramos os números pares usando as funções List.Sum, List.Average e List.Select, respectivamente.

Esses conceitos e exemplos iniciais são fundamentais para a compreensão de M. Nos próximos tópicos, continuaremos a explorar as capacidades avançadas dessa linguagem, incluindo a importação e preparação de dados, a construção de modelos de IA e a otimização de consultas.

3. Coleta e Preparação de Dados com M

Importação de Dados com M

Uma das principais tarefas em projetos de IA é a importação de dados de várias fontes. M facilita essa tarefa, permitindo a conexão com uma ampla gama de fontes de dados, como arquivos locais, bancos de dados, serviços web e muito mais.

Exemplo 4: Importação de Dados com M a partir de um arquivo CSV

let
    Origem = Csv.Document(File.Contents("C:\\\\dados.csv"), [Delimiter=",", Encoding=1252])
in
    Origem

Neste exemplo, usamos a função Csv.Document para importar dados de um arquivo CSV. É possível especificar o delimitador e a codificação adequados para garantir que os dados sejam importados corretamente.

Limpeza e Transformação de Dados com M

A preparação de dados é uma etapa crítica em projetos de IA. M fornece várias funções poderosas para limpar e transformar dados de maneira eficiente. Isso inclui a capacidade de remover duplicatas, preencher valores ausentes, aplicar filtros e muito mais.

Exemplo 5: Limpeza e Transformação de Dados com M

let
    Origem = Table.FromRecords({
        [Nome="Alice", Idade=30, Salário=45000],
        [Nome="Bob", Idade=null, Salário=52000],
        [Nome="Carol", Idade=25, Salário=null]
    }),
    Limpo = Table.FillDown(Origem, {"Idade", "Salário"})
in
    Limpo

Neste exemplo, temos uma tabela com informações sobre pessoas, incluindo nomes, idades e salários. Usamos a função Table.FillDown para preencher os valores ausentes nas colunas ‘Idade’ e ‘Salário’ com os valores anteriores, tornando os dados mais consistentes e prontos para análise.

Visualização de Dados com M

Além de importar e transformar dados, M também oferece recursos para visualização de dados diretamente em consultas. Isso pode ser útil para verificar os resultados das transformações ou criar visualizações preliminares antes de usar ferramentas de visualização mais avançadas.

Exemplo 6: Visualização de Dados com M

let
    Origem = Table.FromList({1, 2, 3, 4, 5}),
    Grafico = Plotly.Plot(Origem, [X="Column1", Type="bar"])
in
    Grafico

Neste exemplo, criamos uma tabela a partir de uma lista de números e, em seguida, usamos a biblioteca Plotly para criar um gráfico de barras. Isso pode ser útil para obter uma rápida compreensão dos dados antes de aprofundar a análise.

A importação, limpeza e visualização de dados são passos fundamentais na preparação de dados para projetos de IA. M oferece um conjunto robusto de ferramentas para simplificar essas tarefas, permitindo que você se concentre na criação de modelos de IA eficazes. Nos próximos tópicos, continuaremos nossa jornada, explorando como M é usado na construção de modelos de IA e na otimização do desempenho.

4. Construindo Modelos de IA com M

Como M Facilita o Treinamento de Modelos

M desempenha um papel significativo no treinamento de modelos de IA, principalmente na preparação de dados. Ao utilizar M, você pode realizar a engenharia de recursos, transformar variáveis, lidar com valores ausentes e executar outras tarefas essenciais para garantir que seus dados estejam prontos para a construção de modelos.

Exemplo 7: Engenharia de Recursos com M

let
    Origem = Table.FromRecords({
        [Id=1, Gênero="Masculino", Idade=25],
        [Id=2, Gênero="Feminino", Idade=30],
        [Id=3, Gênero="Masculino", Idade=28]
    }),
    Recursos = Table.AddColumn(Origem, "Categoria Idade", each if [Idade] < 30 then "Jovem" else "Adulto")
in
    Recursos

Neste exemplo, criamos uma nova coluna chamada “Categoria Idade” com base na idade das pessoas. Essa é uma etapa comum na engenharia de recursos para melhorar a capacidade preditiva dos modelos de IA.

Exemplos de Aplicação em Aprendizado de Máquina

M pode ser aplicado em uma variedade de cenários de aprendizado de máquina. Aqui está um exemplo de como usar M para preparar dados para um modelo de classificação.

Exemplo 8: Preparação de Dados para Classificação com M

let
    Origem = Table.FromRecords({
        [Id=1, Texto="Este é um bom produto", Sentimento="Positivo"],
        [Id=2, Texto="Produto não atendeu às expectativas", Sentimento="Negativo"],
        [Id=3, Texto="Satisfeito com a compra", Sentimento="Positivo"]
    }),
    Tokenização = Text.Split(Origem[Texto], " "),
    TabelaTokenizada = Table.ExpandListColumn(Table.AddColumn(Origem, "Tokens", each Tokenização), "Tokens")
in
    TabelaTokenizada

Neste exemplo, estamos preparando dados para um modelo de análise de sentimento. Dividimos o texto em tokens e expandimos a tabela para que cada token seja uma linha separada. Isso permite que os dados sejam alimentados diretamente em um modelo de aprendizado de máquina.

Otimização e Desempenho com M

Ao lidar com grandes conjuntos de dados, a otimização do desempenho é crucial. M oferece maneiras de melhorar a eficiência das consultas, como minimizar a carga de dados não utilizados e aplicar filtros para reduzir o volume de dados processados.

Exemplo 9: Otimização de Consultas com M

let
    Origem = Table.FromRecords({...}),  // Dados de grande volume
    Filtro = Table.SelectColumns(Origem, {"Coluna1", "Coluna2"}),
    Agregação = Table.Group(Filtro, {"Coluna1"}, {{"Total", each List.Sum([Coluna2]), type number}})
in
    Agregação

Neste exemplo simplificado, começamos com uma tabela de dados de grande volume. No entanto, após a importação, aplicamos um filtro para selecionar apenas as colunas relevantes antes de realizar a agregação. Isso reduz o consumo de recursos e melhora o desempenho da consulta.

M é uma ferramenta essencial na construção de modelos de IA, permitindo a preparação de dados precisa e eficiente. Com a capacidade de engenharia de recursos, transformação de variáveis e otimização de consultas, M desempenha um papel vital na jornada da inteligência artificial. Nos próximos tópicos, exploraremos a integração de M em fluxos de trabalho de IA, bem como recursos e ferramentas adicionais disponíveis.

5. Integração de M em Fluxos de Trabalho de IA

Incorporando M em Pipelines de Processamento de Dados

A integração de M em fluxos de trabalho de IA envolve a criação de pipelines de processamento de dados robustos e automatizados. Esses pipelines podem incluir a importação, transformação e preparação de dados, além da construção de modelos de IA. M permite que você crie consultas reutilizáveis que podem ser facilmente incorporadas em pipelines maiores.

Exemplo 10: Incorporação de Consultas M em um Pipeline

let
    Fonte = Web.Contents("<https://dados.com/api>"),
    DadosBrutos = Json.Document(Fonte),
    Tabela = Table.FromList(DadosBrutos, Splitter.SplitByNothing())
in
    Tabela

Neste exemplo, estamos incorporando uma consulta M que faz a importação de dados de uma API da web. Essa consulta pode ser parte de um pipeline maior que inclui a limpeza, transformação e treinamento de modelos.

Integração com Outras Ferramentas de IA

M não é uma linguagem isolada; ela pode ser integrada a outras ferramentas e bibliotecas de IA. Essa integração é crucial para aproveitar ao máximo as capacidades de M em um ecossistema de IA mais amplo.

Exemplo 11: Integração de M com Python para Aprendizado de Máquina

let
    Dados = Table.FromRecords({...}),  // Dados preparados em M
    PyScript = Python.Execute("import pandas as pd\\\\nfrom sklearn.model_selection import train_test_split\\\\n...", [Dados])
in
    PyScript

Neste exemplo, após preparar os dados em M, integramos M com Python para realizar tarefas de aprendizado de máquina. Isso nos permite tirar proveito das bibliotecas de ML populares disponíveis em Python enquanto ainda usamos M para a preparação de dados.

6. Recursos e Ferramentas Adicionais

Ferramentas e Bibliotecas para Trabalhar com M

Existem ferramentas e bibliotecas adicionais que podem facilitar seu trabalho com M. Além do ambiente integrado do Power Query, você pode explorar extensões e complementos desenvolvidos pela comunidade.

Exemplo 13: Extensões e Complementos para M

• Power Query Editor for Visual Studio Code: Uma extensão que permite usar M no Visual Studio Code para desenvolvimento avançado.
• Bibliotecas Externas: Explore bibliotecas externas criadas pela comunidade para estender as funcionalidades de M.

Nos próximos tópicos, abordaremos os desafios comuns ao usar M em projetos de IA e as tendências futuras dessa linguagem no campo da inteligência artificial.

7. Desafios e Considerações Futuras

Desafios Comuns ao Usar M em Projetos de IA

Embora M seja uma ferramenta poderosa, existem desafios comuns que os profissionais de IA podem enfrentar ao usá-lo em projetos. Alguns desses desafios incluem:

• Complexidade de Consultas: À medida que as consultas M se tornam mais complexas, pode ser difícil gerenciar a lógica de transformação de dados de maneira eficiente. A documentação e o planejamento adequado podem ajudar a mitigar esse desafio.
• Desempenho em Big Data: Ao lidar com grandes volumes de dados, o desempenho pode se tornar um problema. Otimizar consultas e considerar estratégias de processamento paralelo são essenciais para enfrentar esse desafio.
• Integração com Outras Ferramentas: Integrar M com outras ferramentas de IA pode ser complicado. Garantir que os fluxos de trabalho sejam contínuos e eficientes requer um planejamento cuidadoso.

Tendências Futuras em M e IA

M e IA estão em constante evolução, e algumas tendências futuras são promissoras:

• Aprimoramento da Integração: A integração de M com ferramentas de IA será aprimorada, tornando mais fácil para os profissionais de IA incorporar M em seus fluxos de trabalho.
• Automatização de Tarefas: A automação de tarefas de preparação de dados por meio de IA, como M, continuará a crescer, economizando tempo e melhorando a eficiência.
• Expansão da Comunidade e Recursos: A comunidade de usuários de M continuará a crescer, proporcionando mais recursos, extensões e bibliotecas para facilitar o trabalho com M.

Conclusão: M – A Linguagem Transformadora para a Inteligência Artificial

Neste blog, embarcamos em uma jornada fascinante pelo mundo da linguagem M, também conhecida como Power Query, e sua importância na preparação de dados para projetos de inteligência artificial (IA). À medida que nossa exploração avançou, descobrimos como M desempenha um papel crucial na coleta, limpeza, transformação e integração de dados, fornecendo uma base sólida para a construção de modelos de IA precisos e eficazes.

Capacitando a Preparação de Dados

A jornada começou com uma introdução sólida aos fundamentos de M. Aprendemos que M é uma linguagem de programação funcional desenvolvida pela Microsoft, conhecida por sua versatilidade na manipulação de dados. Ela permite que os profissionais de IA realizem tarefas essenciais, como a importação de dados de várias fontes, transformações complexas e visualização de dados. Através de exemplos detalhados, descobrimos como M é capaz de simplificar e acelerar o processo de preparação de dados, garantindo que nossos dados estejam prontos para análises e modelagem.

Fundamentos Sólidos para Profissionais de IA

Exploramos os elementos essenciais da linguagem M, desde a sintaxe básica até a declaração de variáveis e tipos de dados. Com exemplos práticos, compreendemos como criar scripts M eficazes e realizar operações fundamentais para manipular informações. Esses fundamentos são vitais para qualquer profissional de IA que deseja se destacar na preparação de dados.

Preparação Precisa de Dados

A importação de dados com M foi revelada como uma etapa fundamental na jornada da IA. Através de exemplos, aprendemos como importar dados de diversas fontes, como arquivos locais, bancos de dados e serviços web. A linguagem M demonstrou sua flexibilidade e adaptabilidade, tornando a importação de dados uma tarefa ágil e eficiente.

A preparação de dados foi outro ponto de destaque, à medida que exploramos como M lida com a limpeza, transformação e visualização de dados. Ficou claro como M pode simplificar tarefas complexas, como preencher valores ausentes, dividir texto em tokens e criar visualizações interativas. Essas capacidades são essenciais para garantir que os dados sejam confiáveis e úteis na construção de modelos de IA.

Construindo Modelos de IA com Confiança

A construção de modelos de IA é um dos objetivos finais da preparação de dados, e M provou ser um aliado valioso nesse processo. Com exemplos de engenharia de recursos e preparação de dados para análise de sentimento, vimos como M pode ser integrada perfeitamente aos fluxos de trabalho de IA. A capacidade de engenheiros de recursos, transformar variáveis e realizar operações avançadas em M é um trunfo indispensável para alcançar modelos de IA precisos e eficazes.

Otimização para o Sucesso

A otimização de consultas com M emergiu como uma consideração fundamental para profissionais de IA que lidam com grandes volumes de dados. Através de estratégias como minimizar a carga de dados não utilizados e aplicar filtros, M pode garantir o desempenho eficiente das consultas. Isso é crucial para manter a agilidade no processamento de dados em projetos de IA.

Integração e Expansão

A integração de M em fluxos de trabalho de IA e sua capacidade de se integrar com outras ferramentas de IA são tendências futuras empolgantes. Com exemplos de como incorporar consultas M em pipelines e usar M em conjunto com Python, vimos como M pode ser uma peça valiosa no quebra-cabeça da IA.

A Jornada Continua

Este blog serviu como um guia abrangente para a linguagem M e sua aplicação na IA. No entanto, a jornada de aprendizado continua. À medida que a comunidade de usuários de M cresce e novas ferramentas e recursos são desenvolvidos, a linguagem M continuará a evoluir. Portanto, continue explorando, aprendendo e aplicando M em seus projetos de IA. Com a preparação de dados sólida e eficiente que M oferece, você estará no caminho certo para alcançar o sucesso em seus empreendimentos de inteligência artificial. Lembre-se de que a chave para o domínio de M é a prática constante e a busca contínua por conhecimento, então, mãos à obra e que sua jornada com M

seja repleta de descobertas emocionantes e realizações impressionantes na inteligência artificial.

FAQs (Perguntas Frequentes)

1. O que é a linguagem M? A linguagem M, também conhecida como Power Query, é uma linguagem de programação desenvolvida pela Microsoft. Ela é amplamente utilizada para importar, transformar e preparar dados em projetos de análise de dados e inteligência artificial.
2. Quais são os principais benefícios de usar M na preparação de dados para IA? M oferece uma variedade de benefícios, incluindo facilidade na importação de dados de várias fontes, capacidade de realizar transformações complexas, suporte à engenharia de recursos e a capacidade de integrar-se a outras ferramentas de IA.
3. Como posso aprender M? Existem várias opções de aprendizado, incluindo cursos online, documentação oficial da Microsoft e comunidades de usuários. Você pode começar com tutoriais básicos e progredir para conceitos mais avançados.
4. Qual é a importância da otimização de consultas com M? A otimização de consultas com M é fundamental para garantir o desempenho eficiente em projetos de IA, especialmente ao lidar com grandes volumes de dados. Estratégias como a minimização da carga de dados não utilizados e a aplicação de filtros são essenciais para a eficiência.
5. Quais são as tendências futuras para M e IA? As tendências futuras incluem aprimoramentos na integração de M com outras ferramentas de IA, a automação de tarefas de preparação de dados e o crescimento da comunidade de usuários, proporcionando mais recursos e extensões.

Esperamos que estas perguntas frequentes tenham esclarecido algumas dúvidas comuns sobre M e seu papel na inteligência artificial. Continue explorando e aprofundando seus conhecimentos nesta linguagem versátil e valiosa.