São Paulo — InkDesign News —
O uso de machine learning e deep learning está se tornando cada vez mais comum em diversos setores, mas a falta de benchmarks claros ainda impede muitos projetos de alcançar seu pleno potencial.
Arquitetura de modelo
A criação de um benchmark é essencial para a avaliação do desempenho de modelos de aprendizado de máquina. Um benchmark eficaz inclui uma definição de métricas e um conjunto de modelos simples que funcionarão como referência. A importância de um benchmark está em fornecer um ponto de comparação que ajude os desenvolvedores a julgar se os resultados obtidos com o modelo são realmente significativos.
“Se você não tem um ponto de referência claro, qualquer resultado perde o significado.”
(“Without a Benchmark you’re aiming for perfection”)— Nome, Cargo, Instituição
Treinamento e otimização
A construção de um benchmark envolve não apenas definir métricas como precisão e recall, mas também a implementação de modelos básicos como Random Model e Majority Class. Ao desenvolver um novo modelo, este deve ser comparado com esses benchmarks, assegurando que melhorias sejam realmente verificáveis.
“Com um benchmark claro, cada etapa no desenvolvimento do modelo fornecerá feedback imediato.”
(“With a clear benchmark, every step in the model development will provide immediate feedback”)— Nome, Cargo, Instituição
Resultados e métricas
A análise de modelos deve ser baseada em um conjunto de métricas que refletem os objetivos do projeto. Por exemplo, se um modelo classifica clientes com alta probabilidade de churn, é vital definir métricas que vão além dos resultados padrão, como o impacto financeiro de ações tomadas com base nessas classificações.
“Os modelos podem se degradar com o tempo; ter um benchmark pode ajudar a interceptar desvios cedo.”
(“Models can degrade over time; having a benchmark you might be able to intercept drifts early”)— Nome, Cargo, Instituição
A criação de benchmarks adequados é um passo crucial na implementação bem-sucedida de machine learning e pode facilitar a comunicação entre cientistas de dados e as equipes de negócios ao demonstrar claramente as melhorias nos modelos.
Futuras pesquisas devem se concentrar na personalização de benchmarks que se adequem a diferentes setores, aumentando a precisão e a relevância dos modelos construídos.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
