São Paulo — InkDesign News — Nos últimos anos, as inovações em machine learning têm proporcionado avanços significativos no campo da ciência de dados. A pesquisa atual destaca a importância de abordagens estruturadas na experimentação e no desenvolvimento de modelos.
Arquitetura de modelo
Inicialmente, é fundamental esclarecer qual problema de negócio o modelo visa resolver. O foco deve estar em oferecer soluções práticas que incentivem a adoção pelo mercado. Segundo o especialista,
“Seu trabalho não é construir um modelo, seu trabalho é resolver um problema de negócio que pode envolver um modelo!”
(“Your job is not to build a model, your job is to solve a business problem that may involve a model!”)— Autor Anônimo, Pesquisador, Insituição X
. Essa perspectiva ajuda a evitar a criação de soluções desinteressadas e é um guia crítico no processo de desenvolvimento.
Treinamento e otimização
Ao estruturar o processo de experimentação, uma abordagem eficiente é reunir informações detalhadas sobre a situação atual da empresa. Por exemplo, uma empresa de varejo online pode enfrentar problemas com o estoque, precisando equilibrar suprimentos excedentes e falta de produtos. Isto demanda uma análise sistemática para determinar como soluções simples, como médias móveis, podem servir como referência antes de explorar modelos complexos como redes neurais convolucionais (CNN).
A experimentação deve ocorrer sob restrições claras. Questões como tempo e custo do treinamento podem afetar a escolha do modelo. É importante usar um modelo de base que permita comparações fiáveis antes de adotar algoritmos mais complexos.
Resultados e métricas
A avaliação do desempenho do modelo deve ser justa e objetiva. É imperativo que os conjuntos de dados utilizados na validação não tenham sido incorporados no processo de experimentação. O uso de dados externos e representativos do ambiente de produção é crucial para validar a eficácia do modelo. Uma avaliação sólida deve refletir métricas que são significativas para o negócio, alinhando-se com a perspectiva de que soluções devem agregar valor real.
Com a infraestrutura de computação em nuvem, o custo e a eficiência dos experimentos em machine learning podem ser otimizados, permitindo que equipes desenvolvam soluções robustas sem comprometer a viabilidade econômica.
As aplicações práticas desse aprendizado são vastas, abrangendo desde sistemas de recomendação até previsões de demanda em setores variados. A continuidade das pesquisas em modelos de machine learning deve focar em simplificar processos e garantir que soluções ofereçam uma base sólida para decisões empresariais informadas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
