São Paulo — InkDesign News — A crescente adoção de machine learning em diversas indústrias destaca a necessidade de gerentes eficazes que compreendam os desafios e as técnicas relevantes para impulsionar o desempenho de suas equipes.
Arquitetura de modelo
A estruturação de modelos de deep learning requer uma compreensão clara dos dados disponíveis e dos objetivos do negócio. As equipes de dados frequentemente enfrentam um fluxo constante de solicitações de stakeholders. Esses pedidos incluem desde a criação de dashboards até análises complexas, levando à necessidade de priorização eficiente.
A gestão de pessoas trata de “alinhamento”.
(“People management is about alignment.”)— Autor Desconhecido, Cargo Desconhecido, Instituição Desconhecida
Treinamento e otimização
O treinamento de modelos de machine learning geralmente exige tempo significativo e recursos computacionais. Os gerentes devem ser capazes de avaliar a urgência e o impacto comercial de cada projeto para evitar burnout e garantir uma carga de trabalho sustentável para suas equipes. O uso de métricas adequadas é fundamental para avaliar o desempenho do modelo de maneira contínua.
Os projetos devem ser priorizados com base no “impacto comercial” e na “urgência”.
(“Project prioritization should be based on the business impact and urgency.”)— Autor Desconhecido, Cargo Desconhecido, Instituição Desconhecida
Resultados e métricas
A adequareza das métricas utilizadas para avaliar o desempenho é crucial. Modelos de deep learning muitas vezes apresentam certos desafios em suas métricas de acurácia, requerendo rodadas de ajustes nas hiperparâmetros e nas etapas de treinamento. Um modelo efetivado com sucesso pode gerar insights valiosos, permitindo que as equipes tomem decisões mais informadas.
A visão de um gestor deve ser “desbloquear a equipe”.
(“My first step is to understand what the blocker is.”)— Autor Desconhecido, Cargo Desconhecido, Instituição Desconhecida
O futuro aponta para um aprimoramento contínuo nas aplicações de machine learning, com as equipes buscando melhor integração com áreas como marketing e operações, destacando a relevância da capacitação técnica e do desenvolvimento de soft skills.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
