São Paulo — InkDesign News — O advento dos modelos de machine learning através de plataformas de código reduzido tornou o desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial acessível a diversos perfis profissionais, mas uma análise das suas limitações se torna fundamental.
Arquitetura de modelo
Ao utilizar plataformas como Microsoft Azure ML Designer, é possível criar modelos com apenas alguns cliques. No entanto, essa simplicidade pode gerar problemas significativos em ambientes de alta demanda. Um exemplo claro ocorreu com uma empresa de e-commerce, que, ao lançar um modelo de recomendação, viu suas respostas triplicarem com o aumento do tráfego, resultando em falhas sistemáticas.
“O problema não era o modelo utilizado, mas a plataforma.”
(“The issue wasn’t the model that was being used. It was the platform.”)— Analista de Dados, Empresa de E-commerce
Treinamento e otimização
As plataformas de baixo código frequentemente impõem limites predefinidos de recursos computacionais, ocasionando gargalos quando a demanda aumenta. Durante um teste de um modelo de classificação de respostas de alunos, uma plataforma foi incapaz de suportar 50 mil acessos simultâneos, levando à falha do endpoint da API, evidenciando a necessidade de uma gestão de recursos mais robusta.
“Durante os testes, o modelo funcionou perfeitamente. Mas na produção, a realidade foi diferente.”
(“During testing, it performed perfectly. Yet, in the production environment, the reality was different.”)— Gerente de Produto, Plataforma Educacional
Resultados e métricas
Os dados obtidos em ambientes de produção com essas ferramentas limitadas muitas vezes refletem apenas métricas básicas, como acurácia e pontuação F1, enquanto as métricas de resposta em tempo real e latência permanecem ocultas. Um caso em uma startup de logística ilustra essa limitação, já que os problemas apareceram apenas durante o pico de acessos, sem monitoramento eficiente da performance da API.
“A equipe não conseguia ver o tempo de resposta da API ou identificar a origem dos erros.”
(“The team could not see how long the API took to respond or find the cause of the errors.”)— CTO, Startup de Logística
Compreender as limitações de plataformas de código reduzido em machine learning é crucial para seu desenvolvimento eficaz. Essas ferramentas podem ser úteis em protótipos rápidos, mas para aplicações escaláveis, um planejamento rigoroso e uma escolha consciente na arquitetura são essenciais. Isso assegura que as soluções não apenas funcionem na teoria, mas também em um cenário de uso real.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
