RNN revela ponto de mudança entre comprar e construir plataformas de dados
São Paulo — InkDesign News — As startups estão enfrentando um dilema entre adotar soluções de machine learning prontas ou construir suas próprias plataformas de dados para melhor atender suas necessidades específicas. Essa decisão pode impactar diretamente a eficiência operacional e os custos a longo prazo.
Arquitetura de modelo
O modelo de machine learning é construído sobre arquiteturas robustas, onde a escolha entre soluções prontas e soluções construídas internamente pode influenciar na escalabilidade e integração com outros serviços. À medida que a empresa cresce, as necessidades e requisitos do sistema de dados podem evoluir rapidamente.
“O custo de comprar eventualmente excederá o custo de construir, já que o custo cresce mais rapidamente quando você compra.”
(“The cost of buying will eventually exceed the cost of building, as the cost grows faster when you buy.”)— Autor, Especialista em Tecnologia
Treinamento e otimização
Uma arquitetura de modelo de aprendizado profundo pode ser otimizada através de um treinamento eficaz. Ao reduzir custos de treinamento por meio de plataformas in-house, as empresas podem direcionar mais recursos para o desenvolvimento de algoritmos.
Um modelo bem otimizado não só melhora a performance, mas também pode oferecer insights valiosos para os negócios.
“A transferência de créditos técnicos reduz os custos de construção.”
(“The transfer of technical credits reduces building costs.”)— Autor, Especialista em Tecnologia
Resultados e métricas
Os resultados de um modelo bem treinado devem ser avaliados por meio de métricas precisas, incluindo acurácia e tempo de resposta. A agilidade na implementação de uma arquitetura de machine learning pode ser a chave para a vantagem competitiva. As empresas que apostam na construção de suas próprias soluções tendem a ter mais controle sobre a qualidade e a integração de dados.
Exemplos práticos de empresas que optaram por construir suas próprias plataformas mostram que a flexibilidade e o alinhamento de padrões de governança de dados podem resultar em economias significativas a longo prazo.
Para o futuro, as empresas devem ponderar sobre as opções entre continuar a compra de soluções de machine learning ou investir no desenvolvimento de suas plataformas, visando uma maior personalização e eficiência.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
