O sucesso de projetos de aprendizado de máquina depende principalmente das três fases iniciais de implementação: compreender o problema, definir objetivos e preparar os dados. Estes três primeiros passos consomem aproximadamente 80% do tempo total do projeto.
Depois de definir os requisitos de negócio, o processo avança para a fase de modelagem e aplicação das técnicas de aprendizado de máquina mais adequadas.
Esta sequência de passos é inspirada no CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) metodologia – um conjunto de melhores práticas que orienta o processo de mineração de dados.
Para compreender o percurso de implementação de um modelo de aprendizagem de máquina numa vasta gama de empresas, falámos com Lucas Abreu, sócio da dhauz. Lê.
Primeiro passo: definir o objectivo
O processo começa com a fase de ideação, onde o problema a ser resolvido e sua viabilidade para o desenvolvimento e aplicação nas operações diárias da empresa são detalhadas. "Nesta fase, definimos os objetivos do projeto e projetamos a solução para avaliar se ele realmente resolve o problema de negócios", explica Lucas.
Além disso, é importante alinhar o objetivo com a viabilidade. Este é o momento de fazer as perguntas certas: O que queremos prever? Existem dados disponíveis? Como vamos medir os resultados?
Coleta e preparação dos dados
Preparação dos dados é a fase em que os dados são limpos e estruturados. Este é um processo meticuloso, onde os dados devem ser analisados e processados cuidadosamente para evitar resultados mal sucedidos.
Nesta fase, também é hora de detectar e corrigir irregularidades, como dados incompletos ou inconsistentes, 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 aprendizagem de máquina certo para o objetivo do seu projeto. Existem vários algoritmos disponíveis para diferentes tipos de problemas e objetivos.
Lucas explica que a dhauz aplica uma abordagem progressiva aos seus projetos, passando das técnicas mais simples para as mais avançadas, levando em conta o desempenho, aplicabilidade e velocidade de execução. "É importante escolher a métrica de avaliação correta e analisar erros de modelo para atender aos objetivos de negócios", ressalta.
MLOps
A fase final envolve operação do modelo , também conhecido como MLOps. Durante esta fase, o algoritmo desenvolvido é aplicado às operações diárias do negócio através de integrações com aplicações existentes que utilizam a saída do modelo, por exemplo.
Um passo importante além de implantar o algoritmo é avaliar o modelo para comparar previsões geradas com valores reais e desenvolver métricas para medir sua eficácia. Lucas enfatiza a importância do processo MLOps para a boa governança e monitoramento dos resultados.
Como podemos ver, entender como o aprendizado de máquina funciona envolve dominar técnicas de modelagem, mas principalmente entender o problema para garantir que o modelo desenvolvido atenda aos objetivos de negócios.
Com a orientação correta e uma abordagem estruturada, modelos de aprendizado de máquina podem se tornar aliados poderosos na solução de uma variedade de desafios de negócios.
