Sistemas de aprendizado automático & preditivo
Transformar dados históricos e operacionais em previsões, classificações e priorização que possam ser avaliadas em função de uma base de referência significativa.
Será um modelo melhorar a decisão que você realmente precisa tomar?
Definir o alvo, o ponto em que uma predição é feita e a ação que ele vai apoiar. Estabelecer uma linha de base simples antes de introduzir modelos complexos. Verificar se os dados disponíveis reflectem a população e as condições em que o modelo será utilizado.
Construir um pipeline repetible para a preparação de dados, criação de recursos, treinamento e avaliação. Os dados de formação e avaliação são separados de forma a refletir o tempo, as entidades e as condições de implantação. Vazamento de níquel, incerteza de rotulagem e o custo de diferentes tipos de erro.
Planeia a mudança de insumos e de comportamentos. Conecte o monitoramento a decisões de reconversão, versão modelo e rollback. Dê aos equipos de recepção uma demonstração clara do uso adequado, das limitações conhecidas e das evidências por trás do modelo escolhido.
O que fazer para a frente
- Um objetivo mensurável e uma base de referência fidedigna
- Formação e avaliação repetidas
- Abordagem em matéria de implantação, acompanhamento e reconversão
O que devo trazer para uma conversa?
Traga a decisão que precisa tomar, as restrições que já conhece e um pequeno exemplo não confidente. Podemos então concordar se um recurso, uma revisão centrada ou uma discussão mais detalhada é o próximo passo certo.