{"id":4902,"date":"2022-12-21T17:39:41","date_gmt":"2022-12-21T22:39:41","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=4902"},"modified":"2024-04-29T17:27:39","modified_gmt":"2024-04-29T22:27:39","slug":"dicas-para-liderar-um-projeto-de-aprendizagem-automatica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/pt\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/","title":{"rendered":"Dicas para liderar 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\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#6_Tips_For_Leading_a_Machine_Learning_Project\" >6 dicas para liderar 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\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#1_Define_Goals_and_Specify_Project_Requirements\" >1. Definir os objectivos e especificar os requisitos do projeto<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#2_Create_A_Checklist_Before_Starting_Your_ML_Project\" >2. Crie uma lista de verifica\u00e7\u00e3o antes de iniciar o seu projeto de ML<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#3_Plan_and_Define_the_Iterative_Process\" >3. Planear e definir o processo iterativo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#4_Gather_Historical_Data_From_Existing_Systems\" >4. Recolha de dados hist\u00f3ricos dos sistemas existentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#5_Ensure_Access_to_Necessary_Data\" >5. Garantir o acesso aos dados necess\u00e1rios<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#6_Evaluate_and_Obtain_the_Right_Tech_Stack\" >6. Avaliar e obter a pilha de tecnologia correcta<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/tips-for-leading-a-machine-learning-project\/#How_Can_Skim_AI_Help\" >Como \u00e9 que a IA da desnata\u00e7\u00e3o pode ajudar?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Tips_For_Leading_a_Machine_Learning_Project\"><\/span>6 dicas para liderar um projeto de aprendizagem autom\u00e1tica<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/221209-4_Tips-For-Leading-a-Machine-Learning-Projec-1200x628-1.jpg\" alt=\"\"><\/p>\n<p>A Aprendizagem Autom\u00e1tica e a Aprendizagem Profunda j\u00e1 n\u00e3o s\u00e3o apenas um exagero e um chav\u00e3o. A tecnologia, outrora de fronteira, evoluiu para um componente crucial da pilha tecnol\u00f3gica de empresas e startups, o que transformou o desenvolvimento de software. Uma vez que a aprendizagem autom\u00e1tica (ML) est\u00e1 interligada com os processos de tomada de decis\u00e3o nas empresas, queremos distinguir que a pilha de tecnologia ML \u00e9 um processo e n\u00e3o apenas uma pe\u00e7a est\u00e1tica de software.<\/p>\n<p>As solu\u00e7\u00f5es de aprendizagem autom\u00e1tica s\u00e3o impulsionadas pela disponibilidade e quantidade dos dados correctos, o que altera a forma como pensamos sobre a constru\u00e7\u00e3o, manuten\u00e7\u00e3o e melhoria da infraestrutura. A cria\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es de aprendizagem autom\u00e1tica n\u00e3o \u00e9 simples devido a estes factores. Os cientistas de dados, os programadores de software e os engenheiros de DevOps t\u00eam de colaborar em v\u00e1rias \u00e1reas para produzir uma solu\u00e7\u00e3o \u00fatil. Este artigo descreve 6 pr\u00e1ticas recomendadas que todas as organiza\u00e7\u00f5es que lideram um projeto de aprendizagem autom\u00e1tica devem seguir.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Define_Goals_and_Specify_Project_Requirements\"><\/span>1. Definir os objectivos e especificar os requisitos do projeto<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Definir uma meta ou um objetivo concreto n\u00e3o \u00e9 t\u00e3o simples como parece. H\u00e1 uma variedade de abordagens que podem ser utilizadas para resolver um problema e nem sempre \u00e9 claro qual \u00e9 a melhor. Pode ser tentador passar menos tempo a definir claramente os objectivos, mas \u00e9 por causa de objectivos mal definidos que os projectos acabam por descarrilar, uma vez que a equipa que est\u00e1 a construir a solu\u00e7\u00e3o n\u00e3o sabe a que dar prioridade e pode perder-se a fazer testes para ver o que os v\u00e1rios modelos conseguem alcan\u00e7ar, destruindo a din\u00e2mica do projeto, a probabilidade de lan\u00e7amento de um projeto e o retorno do investimento (ROI) devido ao desenvolvimento intermin\u00e1vel. <\/p>\n<p>Ter objectivos e prioridades claramente definidos \u00e9 essencial para gerir os objectivos de aprendizagem autom\u00e1tica da sua empresa. Frequentemente, acabar\u00e1 por ultrapassar os prazos devido a um \u00e2mbito em constante expans\u00e3o e \u00e0 falta de crit\u00e9rios de avalia\u00e7\u00e3o, o que pode fazer com que deixe de se concentrar na identifica\u00e7\u00e3o das solu\u00e7\u00f5es que t\u00eam um ROI e satisfazem os objectivos da sua empresa. Desde o in\u00edcio do projeto, todos devem trabalhar para o mesmo objetivo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Create_A_Checklist_Before_Starting_Your_ML_Project\"><\/span>2. Crie uma lista de verifica\u00e7\u00e3o antes de iniciar o seu projeto de ML<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Deve ter um conceito s\u00f3lido de como o seu progresso ir\u00e1 aparecer antes mesmo de escrever a sua primeira linha de c\u00f3digo. Pense nas seguintes quest\u00f5es antes de iniciar o seu projeto de ML:<\/p>\n<p>O que \u00e9 que o seu projeto ML pretende alcan\u00e7ar?<br \/>\nTem os dados correctos?<br \/>\nComo ser\u00e1 avaliado o desempenho do modelo?<br \/>\nO modelo tem de ser leve e funcionar no computador do utilizador ou no servidor da empresa?<br \/>\nO modelo pode processar os dados antecipadamente ou \u00e9 necess\u00e1rio um modelo leve que possa ser executado em tempo real?<br \/>\nEst\u00e3o criadas as infra-estruturas necess\u00e1rias?<br \/>\nO desempenho extra de modelos maiores e mais GPUs \u00e9 realmente importante para o caso de utiliza\u00e7\u00e3o ou vale o ROI?<br \/>\nQuais s\u00e3o os requisitos para a implanta\u00e7\u00e3o?<br \/>\nA explicabilidade \u00e9 necess\u00e1ria?<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Plan_and_Define_the_Iterative_Process\"><\/span>3. Planear e definir o processo iterativo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Mesmo que o modelo inicial esteja a ser utilizado na produ\u00e7\u00e3o, o seu trabalho ainda n\u00e3o est\u00e1 conclu\u00eddo. A chave para uma implementa\u00e7\u00e3o bem sucedida da Aprendizagem Autom\u00e1tica \u00e9 come\u00e7ar com pouco, colocar um MVP a funcionar com os dados de que disp\u00f5e e avaliar a solu\u00e7\u00e3o para ver se a precis\u00e3o do modelo \u00e9 ou pode ser comparada com o desempenho a n\u00edvel humano. Depois de o fazer, \u00e9 preciso avaliar se h\u00e1 retorno do investimento em itera\u00e7\u00f5es posteriores, investindo na obten\u00e7\u00e3o de mais e melhores dados e, potencialmente, resolvendo casos extremos que n\u00e3o t\u00eam dados suficientes com t\u00e9cnicas n\u00e3o-ML.<\/p>\n<p>Repetir sempre o procedimento para cada nova solu\u00e7\u00e3o e efetuar altera\u00e7\u00f5es antes da itera\u00e7\u00e3o seguinte. Os objectivos comerciais variam quase sempre. \u00c0 medida que a tecnologia subjacente, a investiga\u00e7\u00e3o, os m\u00e9todos e o hardware para alimentar solu\u00e7\u00f5es de computa\u00e7\u00e3o intensiva evoluem. Tudo isto pode resultar na necessidade de afinar ou otimizar o seu modelo para se adaptar \u00e0s condi\u00e7\u00f5es vari\u00e1veis do mundo ou da ind\u00fastria em que opera, aos dados com que est\u00e1 a trabalhar, a novas capacidades ou a sistemas totalmente novos.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Gather_Historical_Data_From_Existing_Systems\"><\/span>4. Recolha de dados hist\u00f3ricos dos sistemas existentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Por vezes, os requisitos n\u00e3o s\u00e3o muito \u00f3bvios, o que dificulta a identifica\u00e7\u00e3o imediata do objetivo certo. Ao integrar o Machine Learning em sistemas antigos, este \u00e9 frequentemente o caso. Re\u00fana o m\u00e1ximo de informa\u00e7\u00e3o poss\u00edvel do sistema atual antes de entrar nas especificidades do que a sua aplica\u00e7\u00e3o ir\u00e1 realizar e da fun\u00e7\u00e3o que a aprendizagem autom\u00e1tica ir\u00e1 desempenhar. <\/p>\n<p>Desta forma, \u00e9 poss\u00edvel realizar a tarefa em causa utilizando dados hist\u00f3ricos. Al\u00e9m disso, estes dados podem apontar imediatamente \u00e1reas que necessitam de otimiza\u00e7\u00e3o e o melhor curso de a\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Ensure_Access_to_Necessary_Data\"><\/span>5. Garantir o acesso aos dados necess\u00e1rios<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Depois de ter uma ideia do problema, \u00e9 necess\u00e1rio obter informa\u00e7\u00f5es pertinentes. Vale a pena consult\u00e1-las porque a maioria das fontes de dados est\u00e1 acess\u00edvel gratuitamente em s\u00edtios Web como <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/datasets\">Kaggle<\/a> e <a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/index.php\">Conjuntos de dados UCI<\/a>. Se o seu problema for distinto, poder\u00e1 ter de recolher, organizar e armazenar os seus pr\u00f3prios dados. A recolha de dados da Internet e a categoriza\u00e7\u00e3o manual dos dados recolhidos s\u00e3o duas op\u00e7\u00f5es frequentes. Obter a qualidade correcta e a quantidade suficiente dos dados de que necessita \u00e9, muitas vezes, o que lhe permitir\u00e1 criar solu\u00e7\u00f5es de ML \u00fateis e com maior probabilidade de entrar em produ\u00e7\u00e3o ap\u00f3s os testes iniciais.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Evaluate_and_Obtain_the_Right_Tech_Stack\"><\/span>6. Avaliar e obter a pilha de tecnologia correcta<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Os modelos de ML escolhidos devem ser executados manualmente para verificar a precis\u00e3o ap\u00f3s a sele\u00e7\u00e3o. Por exemplo, no caso do marketing personalizado por e-mail, deve adaptar a sua estrat\u00e9gia e testar mais vari\u00e1veis se os e-mails promocionais enviados n\u00e3o estiverem a gerar uma taxa de convers\u00e3o superior \u00e0 sua taxa de convers\u00e3o de base.<\/p>\n<p>\u00c9 necess\u00e1rio selecionar a melhor tecnologia ap\u00f3s testes manuais bem sucedidos. As equipas de ci\u00eancia de dados devem ter a liberdade de escolher entre v\u00e1rios conjuntos de tecnologias para permitir a experimenta\u00e7\u00e3o e a sele\u00e7\u00e3o do conjunto de tecnologias que simplifica o ML. A avalia\u00e7\u00e3o comparativa deve ser efectuada em termos de velocidade, estabilidade, ROI, capacidade de resolver problemas da for\u00e7a de trabalho\/clientes, casos de utiliza\u00e7\u00e3o futura e desempenho no dispositivo ou na nuvem.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_Can_Skim_AI_Help\"><\/span>Como \u00e9 que a IA da desnata\u00e7\u00e3o pode ajudar?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Os modelos de aprendizagem autom\u00e1tica e de aprendizagem profunda exigem um vasto conhecimento do dom\u00ednio, acesso a dados rotulados de alta qualidade e recursos computacionais para a forma\u00e7\u00e3o e melhoria cont\u00ednuas dos modelos. A melhoria do modelo de aprendizagem autom\u00e1tica \u00e9 uma habilidade que evolui a partir da abordagem met\u00f3dica das defici\u00eancias dos modelos existentes com as restri\u00e7\u00f5es dadas. A Skim AI fornece solu\u00e7\u00f5es \u00fateis para pessoas de todos os n\u00edveis, desde estudantes a directores executivos, que o ajudam a ultrapassar o ru\u00eddo, a discernir melhores percep\u00e7\u00f5es e a tomar melhores decis\u00f5es com base em dados que contam.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>6 Tips For Leading a Machine Learning Project Machine Learning and Deep Learning are no longer just hype and buzzwords. The once frontier technology has evolved into a crucial component of the technology stack of enterprises and startups; this has transformed software development. 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