São Paulo — InkDesign News —
A prática de retrain (re-treinamento) de modelos em machine learning é amplamente adotada, mas pode não ser a solução ideal para problemas de desempenho e precisão. Exploramos as complexidades desse processo, destacando suas armadilhas e alternativas mais eficazes.
Arquitetura de modelo
No contexto de machine learning, a arquitetura do modelo define a estrutura e a capacidade de aprendizado do algoritmo. Modelos como redes neurais profundas e florestas aleatórias são projetados para se adaptarem a diferentes tipos de dados. No entanto, muitos times implementam o retrain sem uma compreensão adequada das razões para a queda de performance do modelo.
“A frase ‘basta re-treinar o modelo’ é enganosamente simples. Tornou-se uma solução padrão em operações de machine learning sempre que as métricas caem ou os resultados ficam ruidosos.”
(“the phrase “just retrain the model” is deceptively simple. It has become a go-to solution in machine learning operations whenever the metrics are falling or the results are becoming noisy.”)— Autor Anônimo, Especialista em MLOps
Treinamento e otimização
O retrain muitas vezes é operacionalizado com base em um ciclo fixo de coleta de novos dados e reavaliação de desempenho. No entanto, como observado em alguns casos, essa abordagem pode injetar ruído em vez de soluções. Um estudo sobre um sistema de recomendação que foi re-treinado semanalmente revelou que dados desatualizados estavam impactando negativamente a performance do modelo.
“O loop de re-treinamento não estava corrigindo o sistema; estava injetando ruído.”
(“The retraining loop was not correcting the system; it was injecting noise.”)— Autor Anônimo, Especialista em MLOps
Além disso, a adoção de métricas pouco confiáveis, como taxa de cliques, pode levar a decisões erradas sobre a eficácia do modelo, uma vez que um aumento no clique não necessariamente reflete o interesse genuíno do usuário.
Resultados e métricas
Métricas como taxa de cliques e engajamento podem não refletir a realidade do desempenho do modelo, especialmente quando o significado dos dados muda ao longo do tempo. A recente descontinuação de métricas essenciais pelo Meta transformou um componente crítico de muitos modelos preditivos em sinais “mortos”, impossibilitando a recalibração adequada.
“Retrain não deve ser o padrão; monitorar posturas e desvios é mais eficiente.”
(“Retraining should not be standard; monitoring alignments and drifts is more efficient.”)— Autor Anônimo, Especialista em MLOps
As soluções devem envolver ajustes à lógica de recursos e a reavaliação das coortes de usuários, ao invés de simplesmente se concentrar no re-treinamento do modelo.
Essa análise sugere que a prática de re-treinamento deve ser vista como uma ferramenta cirúrgica em vez de um procedimento de manutenção regular. A abordagem ideal é monitorar e corrigir buracos de alinhamento em vez de simplesmente observar a perda de precisão.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
