São Paulo — InkDesign News — O campo de machine learning enfrenta um desafio crescente na transição de modelos experimentais para aplicações práticas em ambientes corporativos, com muitos projetos falhando devido a questões como métricas inconsistentes e expectativas inadequadas.
Arquitetura de modelo
A arquitetura de um modelo de deep learning é fundamental para o sucesso de um projeto, mas a falta de clareza em relação a métricas de sucesso pode levar a resultados insatisfatórios. A ausência de uma definição clara pode resultar em desvio de recursos e foco. As métricas de sucesso devem ser estabelecidas antes do início do projeto.
“Se você perguntar: ‘O que significa sucesso para este projeto?’ e receber dez respostas diferentes, isso é um problema.”
(“If you ask, ‘What does success look like for this project?’ and get ten different answers, that’s a problem.”)— Expert em IA, DareData
Treinamento e otimização
Durante o treinamento, é vital alinhar as expectativas dos stakeholders sobre o desempenho do modelo. Muitos projetos de machine learning não conseguem atingir a acurácia esperada por conta da complexidade inherente dos dados e dos algoritmos utilizados. Em vez de otimizar apenas para acurácia, deve haver um foco equilibrado em resultados comerciais e na utilidade prática da aplicação.
“Modelos que são construídos sob frameworks de MLops e que são integrados aos sistemas empresariais atuais são obrigatórios para alcançar resultados bem-sucedidos.”
(“Models that are built under MLops frameworks and that are integrated with the current companies systems are mandatory for achieving successful results.”)— Expert em IA, DareData
Resultados e métricas
Após o treinamento, o monitoramento contínuo e a manutenção do modelo são cruciais para garantir sua eficácia. A comunicação sobre o que é possível e o que não é com a inteligência artificial deve ser clara. Isso ajuda a gerenciar as expectativas e a evitar a frustração de stakeholders quando os resultados não correspondem ao ideal.
“É crítico comunicar claramente que todos os modelos de IA possuem limitações inerentes e uma margem de erro.”
(“It’s critical to communicate clearly that all AI models have inherent limitations and a margin of error.”)— Expert em IA, DareData
Como próximo passo, as equipes precisam avaliar cuidadosamente onde a aplicação de inteligência artificial realmente agrega valor, evitando a tentação de aplicar AI em todos os contextos, promovendo, assim, soluções mais eficazes e sustentáveis.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
