Crie um benchmark eficaz para seus modelos de machine learning
São Paulo — InkDesign News — Com o crescente uso de machine learning nas indústrias, a definição de benchmarks eficazes se torna crucial para a avaliação de modelos. Este artigo aborda como a construção de um marco comparativo pode impactar a performance dos algoritmos.
Arquitetura de modelo
A arquitetura inicial de um modelo de machine learning deve ser simples, utilizando um conjunto de dados pré-definido. A partir do objetivo de classificar clientes em “alta probabilidade de churn” e “baixa probabilidade de churn”, surgem as bases para os benchmarks.
“Quero classificar meus clientes em dois grupos de acordo com sua probabilidade de churn: ‘alta probabilidade de churn’ e ‘baixa probabilidade de churn’.”
(“I want to classify my customers into two groups according to their probability to churn: ‘high likelihood to churn’ and ‘low likelihood to churn’.”)— Consultor de ciência de dados
Treinamento e otimização
Durante o treinamento, um modelo deve ser comparado a benchmarks estabelecidos para evitar a falha em identificar melhorias significativas. O uso de métricas como precisão, recall e F1 score se torna essencial para a avaliação dos resultados.
“Sem um benchmark, você está mirando na perfeição.”
(“Without a Benchmark you’re aiming for perfection.”)— Consultor de ciência de dados
Resultados e métricas
Os resultados das diversas métricas devem ser apresentados em um formato de comparação, permitindo ao cliente entender a evolução do modelo. Isso aumenta a transparência na comunicação e facilita decisões sobre a continuidade do projeto.
“Com um benchmark claro, cada etapa no desenvolvimento do modelo oferece feedback imediato.”
(“With a clear benchmark, every step in the model development will provide immediate feedback.”)— Consultor de ciência de dados
À medida que o treinamento avança, o uso de métricas específicas, customizadas para os objetivos de negócio, é vital para medir o impacto financeiro das decisões. Essa abordagem não só melhora a performance, mas também assegura que mudanças no projeto possam ser acompanhadas de forma precisa.
As aplicações práticas destes métodos incluem a possibilidade de detectar “drift” nos modelos, permitindo intervenções rápidas e eficazes. A construção de benchmarks é um passo importante para garantir resultados confiáveis e documentados.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
