{"id":2873,"date":"2020-03-20T16:33:49","date_gmt":"2020-03-20T21:33:49","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=2873"},"modified":"2024-05-20T07:38:34","modified_gmt":"2024-05-20T12:38:34","slug":"lista-de-verificacao-para-iniciar-um-projeto-de-aprendizagem-automatica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/pt\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/","title":{"rendered":"10 perguntas a fazer antes de iniciar um projeto de aprendizagem autom\u00e1tica"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar o \u00edndice\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#10_Questions_to_Ask_Before_Starting_a_Machine_Learning_Project\" >10 perguntas a fazer antes de iniciar um projeto de aprendizagem autom\u00e1tica<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#Questions_to_Ask_Before_Starting_a_Machine_Learning_Project\" >Perguntas a fazer antes de iniciar um projeto de aprendizagem autom\u00e1tica:<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#1_What_is_the_core_problem_and_focus_of_the_project\" >1) Qual \u00e9 o problema central e o objetivo do projeto?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#2_What_metrics_will_be_used_to_gauge_success_of_the_project_and_at_what_thresholds\" >2) Que m\u00e9tricas ser\u00e3o utilizadas para avaliar o sucesso do projeto e com que limiar(es)?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#3_How_much_data_do_we_have_to_start_with\" >3) De que quantidade de dados dispomos para come\u00e7ar?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#4_How_much_data_can_be_labeled_before_the_project_begins_and_how_much_can_you_generate_per_month\" >4) Que quantidade de dados pode ser rotulada antes do in\u00edcio do projeto e que quantidade pode ser gerada por m\u00eas?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#5_How_much_subjectivity_is_involved_in_the_labeling_by_the_human_annotators\" >5) Que grau de subjetividade est\u00e1 envolvido na rotulagem pelos anotadores humanos?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#6_What_metadata_will_be_available_for_each_document\" >6) Que metadados estar\u00e3o dispon\u00edveis para cada documento?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#7_Is_it_possible_to_get_access_to_lists_of_entities_that_we_will_encounter\" >7) \u00c9 poss\u00edvel ter acesso a listas de entidades que vamos encontrar?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#8_Is_there_anything_we_can_do_to_help_speed_up_the_data_gatheringlabeling_process\" >8) H\u00e1 alguma coisa que possamos fazer para ajudar a acelerar o processo de recolha de dados\/rotulagem?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#9_Is_there_any_existing_unlabeled_data_from_the_same_domain_or_any_existing_labeled_data_thats_unsemi-related_to_the_pilot_prediction_task\" >9) Existem dados n\u00e3o etiquetados do mesmo dom\u00ednio ou dados etiquetados que n\u00e3o estejam relacionados com a tarefa de previs\u00e3o do piloto?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/checklist-starting-a-machine-learning-project\/#10_Is_there_any_known_database_of_the_domain_specific_text_that_share_similar_vocabulary_and_entities\" >10) Existe alguma base de dados conhecida do texto espec\u00edfico do dom\u00ednio que partilhe vocabul\u00e1rio (e entidades) semelhante?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Questions_to_Ask_Before_Starting_a_Machine_Learning_Project\"><\/span>10 perguntas a fazer antes de iniciar um projeto de aprendizagem autom\u00e1tica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<pre><code>    Mais de 80% dos projectos de ci\u00eancia de dados n\u00e3o passam dos testes para a produ\u00e7\u00e3o. Se toda a gente est\u00e1 a iniciar um projeto de aprendizagem autom\u00e1tica, onde \u00e9 que est\u00e1 a correr mal? N\u00e3o h\u00e1 d\u00favida de que as solu\u00e7\u00f5es de aprendizagem autom\u00e1tica aumentam a efici\u00eancia para aqueles que est\u00e3o na atividade de recolha ou an\u00e1lise de grandes quantidades de dados. Mas, muitas vezes, a ideia amea\u00e7adora de como implementar um projeto deste tipo impede-nos de o fazer.\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>Ent\u00e3o, como \u00e9 que se come\u00e7a a abordar uma tarefa destas? Da mesma forma que se come um elefante - dentada a dentada. Atrav\u00e9s da minha experi\u00eancia a liderar a minha equipa na constru\u00e7\u00e3o de uma plataforma de IA padr\u00e3o (<a href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/\">Barra de ferramentas do Chrome da Skim AI<\/a>) e solu\u00e7\u00f5es personalizadas, identifiquei as 10 perguntas a fazer antes de iniciar um projeto de aprendizagem autom\u00e1tica. Com estas 10 perguntas respondidas, ter\u00e1 uma base clara de como abordar o projeto.<\/p>\n<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Questions_to_Ask_Before_Starting_a_Machine_Learning_Project\"><\/span>Perguntas a fazer antes de iniciar um projeto de aprendizagem autom\u00e1tica:<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_What_is_the_core_problem_and_focus_of_the_project\"><\/span>1) Qual \u00e9 o problema central e o objetivo do projeto?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>      \n    <p>Existem v\u00e1rias respostas v\u00e1lidas para esta pergunta, por isso vamos analis\u00e1-la em pormenor. Em primeiro lugar, identifique o objetivo geral: precisa de extrair informa\u00e7\u00f5es ou de classificar informa\u00e7\u00f5es?\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Em seguida, identifique o n\u00edvel de pormenor a que isto deve ser executado. Por exemplo, o modelo deve ser analisado ao n\u00edvel da frase ou ao n\u00edvel de todo o documento. Ou precisa de algo personalizado, como um subconjunto de frases num par\u00e1grafo, que pode n\u00e3o ser ideal para implementar com elevada precis\u00e3o?<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_What_metrics_will_be_used_to_gauge_success_of_the_project_and_at_what_thresholds\"><\/span>2) Que m\u00e9tricas ser\u00e3o utilizadas para avaliar o sucesso do projeto e com que limiar(es)?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Determinar os resultados quantitativos desejados. Talvez queira aumentar a quantidade de dados que s\u00e3o classificados com a extra\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de dados. Neste caso, deve indicar em que quantidade. Ou talvez pretenda aumentar a quantidade de dados que rotula coletivamente como uma empresa ou ser capaz de fazer uma previs\u00e3o com um determinado n\u00edvel de precis\u00e3o. Seja qual for o objetivo, torne-o claro e estabele\u00e7a m\u00e9tricas mensur\u00e1veis.<\/p>     \n        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_How_much_data_do_we_have_to_start_with\"><\/span>3) De que quantidade de dados dispomos para come\u00e7ar?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>     \n    <p>Idealmente, o ideal \u00e9 ter dois a cinco mil pontos de dados para come\u00e7ar <em>cada<\/em> categoria de classifica\u00e7\u00e3o. \u00c9 vantajoso ter mais cinquenta a cem mil pe\u00e7as de texto em bruto n\u00e3o rotulado, artigos ou equivalente para utilizar como uma camada no seu modelo. Se estivesse a construir um classificador de sentimentos ou outro classificador para men\u00e7\u00f5es de um produto em dados de not\u00edcias, seria bom ter algumas centenas de milhares de not\u00edcias que mencionam produtos e a ind\u00fastria para a qual est\u00e1 a construir o modelo, mesmo que esses artigos n\u00e3o estejam rotulados. <\/p>     \n        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_How_much_data_can_be_labeled_before_the_project_begins_and_how_much_can_you_generate_per_month\"><\/span>4) Que quantidade de dados pode ser rotulada antes do in\u00edcio do projeto e que quantidade pode ser gerada por m\u00eas?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>     \n    <p>Como mencionado na pergunta 3, o n\u00famero m\u00ednimo de pontos de dados necess\u00e1rios \u00e9 de 5.000 por categoria para desenvolver um modelo que forne\u00e7a resultados pr\u00f3ximos da precis\u00e3o humana. Para criar um calend\u00e1rio realista, deve considerar quanto tempo demoraria a etiquetar esse primeiro conjunto manualmente.<\/p>     \n        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_How_much_subjectivity_is_involved_in_the_labeling_by_the_human_annotators\"><\/span>5) Que grau de subjetividade est\u00e1 envolvido na rotulagem pelos anotadores humanos?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>      \n    <p style=\"text-align: center;\">Sobre a metodologia:<\/code><\/pre>\n<p>Por vezes, \u00e9 necess\u00e1rio simplificar o sistema para implementar um modelo de aprendizagem autom\u00e1tica \u00fatil. Muitas vezes, a raz\u00e3o para tal \u00e9 o facto de simplesmente n\u00e3o ter dados suficientes para construir um modelo com precis\u00e3o de n\u00edvel humano para distinguir entre categorias.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>A sua metodologia \u00e9 f\u00e1cil de compreender por um ser humano? As suas categorias de classifica\u00e7\u00e3o s\u00e3o distintas e t\u00eam algumas diferen\u00e7as de vocabul\u00e1rio entre categorias, ou \u00e9 dif\u00edcil distinguir devido \u00e0 subjetividade e \u00e0 incapacidade de definir regras com certeza.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Se um humano n\u00e3o consegue tomar uma decis\u00e3o num segundo ou dois, uma m\u00e1quina vai ter um problema. Algumas equipas atenuam esta situa\u00e7\u00e3o criando uma categoria de classifica\u00e7\u00e3o \"mista\" e assinalam a categoria para revis\u00e3o por um analista, da mesma forma que, quando um Tesla n\u00e3o sabe o que fazer numa situa\u00e7\u00e3o confusa, pede ao condutor que assuma o controlo do volante.<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_What_metadata_will_be_available_for_each_document\"><\/span>6) Que metadados estar\u00e3o dispon\u00edveis para cada documento?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>\u00c9 \u00fatil determinar as informa\u00e7\u00f5es que poder\u00e1 recolher de cada documento da sua base de dados. Estas podem incluir coisas como o autor, a data, a hora, a sec\u00e7\u00e3o do jornal, o local, a fonte, a categoria ou as entidades envolvidas (entre muitas outras coisas). <\/p>      \n        <h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_Is_it_possible_to_get_access_to_lists_of_entities_that_we_will_encounter\"><\/span>7) \u00c9 poss\u00edvel ter acesso a listas de entidades que vamos encontrar?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>       \n    <p>A maioria dos projectos de extra\u00e7\u00e3o de dados pretende extrair facilmente as entidades (pessoas, locais e coisas) de um texto. Muitas empresas pretendem mapear esses dados para um determinado cliente ou apresentar an\u00e1lises ao n\u00edvel da entidade a um utilizador final (provavelmente um cliente ou consumidor). Se precisar de fazer corresponder uma entidade do texto a uma entidade da sua base de dados, \u00e9 \u00fatil escrever as correspond\u00eancias desejadas.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Al\u00e9m disso, se j\u00e1 tiver entidades rotuladas no texto, a constru\u00e7\u00e3o de um modelo para extrair entidades do novo texto ter\u00e1 um elevado n\u00edvel de precis\u00e3o. Este \u00e9 especialmente o caso se o objetivo for rotular todas as varia\u00e7\u00f5es de uma entidade \u00fanica e unificada (por exemplo, fazer corresponder \"Facebook\", \"WhatsApp\" e \"Instagram\" ao seu s\u00edmbolo de ac\u00e7\u00f5es partilhado \"FB\"). A cria\u00e7\u00e3o de uma lista principal de entidades tamb\u00e9m \u00e9 \u00fatil se existirem v\u00e1rias formas de encontrar uma entidade mencionada no texto que depois \u00e9 necess\u00e1rio apresentar numa interface de front-end virada para o cliente, como um painel de BI.<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"8_Is_there_anything_we_can_do_to_help_speed_up_the_data_gatheringlabeling_process\"><\/span>8) H\u00e1 alguma coisa que possamos fazer para ajudar a acelerar o processo de recolha de dados\/rotulagem?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Os dados s\u00e3o uma vantagem competitiva que lhe permite criar modelos. Deve considerar a possibilidade de desenvolver esta capacidade internamente ou em regime de subcontrata\u00e7\u00e3o para permitir os seus projectos futuros.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Se n\u00e3o tiver uma equipa interna, considere a possibilidade de subcontratar as suas necessidades de recolha de dados a empresas na \u00cdndia ou na Europa de Leste. Estas empresas praticam pre\u00e7os muito competitivos, que podem variar entre 500 e 1000 euros por m\u00eas para um coletor de dados, dependendo do grau de sofistica\u00e7\u00e3o do seu sistema de etiquetagem.<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Is_there_any_existing_unlabeled_data_from_the_same_domain_or_any_existing_labeled_data_thats_unsemi-related_to_the_pilot_prediction_task\"><\/span>9) Existem dados n\u00e3o etiquetados do mesmo dom\u00ednio ou dados etiquetados que n\u00e3o estejam relacionados com a tarefa de previs\u00e3o do piloto?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Por exemplo, h\u00e1 muitos dados ainda por rotular que est\u00e3o armazenados na base de dados, para este problema espec\u00edfico ou para outros documentos espec\u00edficos do dom\u00ednio para os quais criaremos modelos no futuro?<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Se assim for, pode construir ou adaptar v\u00e1rios modelos lingu\u00edsticos para aumentar o desempenho da maioria das solu\u00e7\u00f5es. Isto porque mesmo os dados n\u00e3o rotulados s\u00e3o \u00fateis para os modelos de aprendizagem autom\u00e1tica extra\u00edrem significado das rela\u00e7\u00f5es que j\u00e1 existem no texto n\u00e3o rotulado.<\/p>\n<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Is_there_any_known_database_of_the_domain_specific_text_that_share_similar_vocabulary_and_entities\"><\/span>10) Existe alguma base de dados conhecida do texto espec\u00edfico do dom\u00ednio que partilhe vocabul\u00e1rio (e entidades) semelhante?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<pre><code>    <p>Pela mesma raz\u00e3o acima referida, os dados espec\u00edficos de um dom\u00ednio s\u00e3o muito \u00fateis para o ML\/NLP. Muitas vezes, algu\u00e9m ou algum fornecedor de dados ter\u00e1 o que \u00e9 necess\u00e1rio para come\u00e7ar, por vezes gratuitamente. Muitos projectos de investiga\u00e7\u00e3o consideram a possibilidade de partilhar os seus conjuntos de dados, muitas vezes para utiliza\u00e7\u00e3o n\u00e3o comercial. Basta enviar-lhes um e-mail. Veja o que seria necess\u00e1rio para obter acesso em termos de custos e se existem API.\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>O Google, o Facebook, os governos, os fornecedores de dados de mercado, os projectos de investiga\u00e7\u00e3o e outros podem ajud\u00e1-lo a semear o seu conjunto de dados inicial com dados que disponibilizam \u00e0 comunidade. Muitas vezes, ter um conjunto de dados t\u00e3o grande aumenta a sua capacidade de obter mais dos seus modelos, mesmo que tenha menos dados rotulados.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>10 Questions to Ask Before Starting a Machine Learning Project Over 80% of data science projects fail to go beyond testing and into production. If everyone is starting a machine learning project, where is it going wrong? 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