O sucesso de projetos de machine learning (aprendizado de máquina) depende principalmente das três fases iniciais da implementação: entendimento do problema, definição de objetivos e a preparação dos dados. Estes três primeiros passos consumem cerca de 80% do tempo total dos projetos.
Após a definição dos requisitos de negócios é que o processo avança para a fase de modelagem e aplicação das técnicas de aprendizado de máquina mais adequadas.
Esta uma sequência de passos se inspira na metodologia CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) – um conjunto de boas práticas que orienta o processo de mineração de dados.
Para entender a jornada de prática de um modelo de machine learning nos mais diversos tipos de negócios, conversamos com Lucas Abreu, sócio da dhauz. Confira.
Primeiro passo: definindo o objetivo
O processo começa com a etapa de ideação, onde é detalhado o problema a ser resolvido e a sua viabilidade de desenvolvimento e aplicação no dia a dia da operação da empresa. “Nessa fase, definimos os objetivos do projeto, além do desenho da solução para avaliar se realmente resolve o problema de negócio”, explica Lucas.
Além disso, é o importante alinhar o objetivo com a viabilidade. Este é o momento de fazer as perguntas certas: o que se pretende prever? existem dados disponíveis? Como mediremos os resultados?
Coleta e preparação dos dados
A preparação de dados é a etapa quando se realiza a limpeza e a estruturação dos dados. Este é um processo meticuloso, quando os dados devem ser analisados e processados cuidadosamente para evitar resultados malsucedidos.
Nesta etapa, é o momento também de detectar e corrigir irregularidades, como dados incompletos ou incoerentes, antes de implementar o modelo de aprendizado de máquina.
A escolha estratégica do modelo
Com os dados prontos, é hora de escolher o algoritmo de machine learning adequado ao objetivo do projeto. Existem diversos algoritmos disponíveis para diferentes tipos de problemas e objetivos.
Lucas explica que a dhauz aplica em seus projetos uma abordagem progressiva, partindo das técnicas mais simples para as mais avançadas, levando em conta a performance, a aplicabilidade e a velocidade de execução. “É importante escolher a métrica de avaliação correta e analisar os erros do modelo para atender aos objetivos do negócio”, ressalta.
MLOps
A última etapa envolve a operação do modelo, também conhecido como MLOps. Durante esta fase, o algoritmo desenvolvido é aplicado no dia a dia do negócio por meio de integrações via aplicações já existentes que utilizam o resultado do modelo, por exemplo.
Uma etapa importante além de implantar o algoritmo, é a avaliação do modelo para comparar as previsões geradas com os valores reais e desenvolver métricas para medir a sua eficácia. Lucas enfatiza a importância do processo de MLOps para uma boa governança e monitoramento dos resultados.
Como vemos, compreender o funcionamento do machine learning envolve o domínio das técnicas de modelagem, mas prioritariamente a compreensão do problema para, assim, garantir que o modelo desenvolvido atenda aos objetivos do negócio.
Com a orientação certa e uma abordagem estruturada, os modelos de aprendizado de máquina podem se tornar aliados poderosas na resolução de uma variedade de desafios empresariais.
