• Um treinamento bem-sucedido de um modelo de IA começa com dados de qualidade que representam com precisão e consistência situações reais e autênticas.
  • O uso de um conjunto de dados muito amplo, de um algoritmo muito complexo ou de um tipo de modelo errado pode levar a um sistema que se limita a processar os dados em vez de aprender e melhorar.

Fundamentalmente, a IA usa os dados para fazer previsões. Essa capacidade pode alimentar as sugestões "você também pode gostar" em serviços de streaming, mas também está por trás dos chatbots capazes de entender consultas em linguagem natural e prever a resposta correta, além de aplicativos que examinam uma foto e usam reconhecimento facial para sugerir quem está na imagem. Alcançar essas previsões, no entanto, requer um treinamento eficaz do modelo de IA, e os aplicativos mais recentes que dependem de IA podem exigir abordagens de aprendizado ligeiramente diferentes.

Preparar os dados

Umtreinamento de modelo de IAbem-sucedido começa com dados de qualidade que representam com precisão e consistência situações reais e autênticas. Sem isso, os resultados obtidos não fazem sentido. Para ter sucesso, as equipes de projeto devem selecionar as fontes de dados corretas, estabelecer processos e infraestrutura para coleta manual e automatizada de dados e implementar processos apropriados de limpeza/transformação.

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Selecionar um modelo de treinamento

Se a curadoria dos dados estabelece a base do projeto, a seleção do modelo constrói o mecanismo. As variáveis dessa decisão incluem a definição dos parâmetros e objetivos do projeto, a escolha da arquitetura e a seleção dos algoritmos do modelo. Como diferentes modelos de treinamento requerem diferentes quantidades de recursos, esses fatores devem ser equilibrados com aspectos práticos como requisitos computacionais, prazos, custos e complexidade.

Realizar o treinamento inicial

Como no exemplo acima, em que se ensina uma criança a diferenciar um gato de um cachorro, o treinamento de um modelo de IA começa com o básico. O uso de um conjunto de dados muito amplo, de um algoritmo muito complexo ou de um tipo de modelo errado pode levar a um sistema que se limita a processar os dados em vez de aprender e melhorar. Durante o treinamento inicial, os cientistas de dados devem se concentrar em obter resultados dentro dos parâmetros esperados, monitorando erros que possam quebrar o algoritmo. Treinando sem exageros, os modelos podem melhorar metodicamente em etapas regulares e seguras.

Validar o treinamento

Uma vez que o modelo passou pela fase de treinamento inicial, ele produz de forma confiável os resultados esperados para os critérios principais. A validação do treinamento representa a fase seguinte. Aqui, os especialistas buscam testar o modelo adequadamente para revelar problemas, surpresas ou lacunas no algoritmo. Esta etapa usa um conjunto distinto de conjuntos de dados, geralmente mais amplo e complexo que os conjuntos de dados de treinamento.

À medida que os cientistas de dados realizam passagens com esses conjuntos de dados, eles avaliam o desempenho do modelo. Se a precisão dos resultados é importante, o processo em si é igualmente crucial. As principais prioridades do processo incluem variáveis como precisão, a porcentagem de previsões exatas, e recall, a porcentagem de identificação correta das classes. Em alguns casos, os resultados podem ser avaliados usando-se um valor métrico. Por exemplo, umescore F1é uma métrica atribuída a modelos de classificação que incorpora os pesos de diferentes tipos de falsos positivos/negativos, permitindo uma interpretação mais holística do sucesso do modelo.

Testar o modelo

Uma vez que o modelo foi validado usando conjuntos de dados selecionados e adequados ao propósito, dados reais podem ser usados para testar o desempenho e a precisão. Os conjuntos de dados desta etapa devem ser extraídos de cenários do mundo real, uma etapa proverbial de "tirar as rodinhas de treinamento" para deixar o modelo voar sozinho. Se o modelo fornecer resultados precisos — e mais importante, esperados — com os dados de teste, ele está pronto para ser colocado em produção. Se o modelo apresentar lacunas de qualquer forma, o processo de treinamento é repetido até que o modelo atinja ou supere os padrões de desempenho.