São Paulo — InkDesign News —
Os projetos de machine learning têm se tornado cada vez mais cruciais para a inovação no setor tecnológico. Contudo, a transparência e a comunicação clara com stakeholders são essenciais para o sucesso dessas iniciativas.
Arquitetura de modelo
A arquitetura de um modelo de machine learning é fundamental para determinar sua eficácia. Profissionais devem evitar a armadilha de desenvolver tecnologia apenas pela inovação. O foco deve estar nas necessidades reais do usuário. É crucial validar as dores do cliente antes de implementar soluções tecnológicas. Investir tempo em entrevistas e feedback são medidas recomendadas.
“O guideline é muito simples, mas difícil de seguir: não comece com a tecnologia, comece com a necessidade.”
(“The guideline is very simple, yet difficult to follow: Don’t start with the tech, start with the need.”)— Nome, Cargo, Instituição
Treinamento e otimização
Durante o processo de treinamento, é importante focar em métricas de negócio em vez de apenas métricas técnicas. Stakeholders frequentemente se preocupam mais com a redução de custos ou aumento de receita do que com a precisão técnica dos modelos. Portanto, a definição de métricas de negócio desde o início é essencial.
“Se seu modelo de previsão de cancelamento atinge 92% de precisão, mas a equipe de marketing não consegue desenvolver campanhas eficazes a partir disso, a métrica não significa nada.”
(“If your churn prediction model hits 92% accuracy, but the marketing team can’t design effective campaigns from its outputs, the metric means nothing.”)— Nome, Cargo, Instituição
Resultados e métricas
A visibilidade dos custos e a comunicação transparente sobre o orçamento são cruciais para a aceitação do projeto. É fundamental criar dashboards de acompanhamento e alertas que mantenham stakeholders informados sobre gastos variáveis, especialmente em projetos com infraestrutura na nuvem. Compreender como a solução escalará também deve ser uma prioridade, garantindo que o modelo se adapte às exigências do mercado.
O futuro dos nossos projetos em deep learning está nas aplicações que têm um impacto real nos negócios. Manter a comunicação aberta e alinhar as expectativas dos stakeholders pode elevar a confiabilidade e o sucesso das implementações tecnológicas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
