Treinamento de modelo de aprendizado de máquina: guia completo para empresas

Publicados: 2024-02-06

Em 2016, a Microsoft lançou um chatbot de IA chamado Tay. O objetivo era mergulhar em conversas em tempo real no Twitter, aprender a linguagem e ficar mais inteligente a cada novo bate-papo.

No entanto, o experimento deu errado porque usuários mal-intencionados exploraram rapidamente as habilidades de aprendizagem do chatbot. Poucas horas após seu lançamento, Tay começou a postar tweets ofensivos e inapropriados, refletindo a linguagem negativa que aprendeu com os usuários.

Os tweets de Tay se tornaram virais, atraindo muita atenção e prejudicando a reputação da Microsoft. O incidente destacou os perigos potenciais da implantação de modelos de aprendizado de máquina (ML) em ambientes do mundo real e não controlados. A empresa teve que apresentar desculpas públicas e fechar a Tay, reconhecendo as falhas em seu design.

Avançando até hoje, aqui estamos, investigando a importância do treinamento adequado do modelo de ML – exatamente o que poderia ter salvado a Microsoft dessa tempestade de relações públicas.

Então, aperte o cinto! Aqui está o seu guia para treinamento de modelo de ML da empresa de desenvolvimento de aprendizado de máquina ITRex.

Treinamento de modelo de aprendizado de máquina: como diferentes abordagens de aprendizado de máquina moldam o processo de treinamento

Vamos começar com isto: não existe uma abordagem única para ML. A maneira como você treina um modelo de ML depende da natureza dos seus dados e dos resultados que você almeja.

Vamos dar uma olhada rápida em quatro abordagens principais de ML e ver como cada uma molda o processo de treinamento.

Aprendizagem Supervisionada

Na aprendizagem supervisionada, o algoritmo é treinado em um conjunto de dados rotulado, aprendendo a mapear os dados de entrada para a saída correta. Um engenheiro orienta um modelo através de um conjunto de problemas resolvidos antes que o modelo possa resolver novos problemas por conta própria.

Exemplo: Considere um modelo de aprendizagem supervisionada encarregado de classificar imagens de cães e gatos. O conjunto de dados rotulado compreende imagens marcadas com rótulos correspondentes (gato ou cachorro). O modelo refina seus parâmetros para prever com precisão os rótulos de imagens novas e invisíveis.

Aprendizagem não supervisionada

Aqui, ao contrário, o algoritmo mergulha em dados não rotulados e busca padrões e relacionamentos por conta própria. Ele agrupa pontos de dados semelhantes e descobre estruturas ocultas.

Exemplo: pense em treinar um modelo de ML para clusterização de clientes em um conjunto de dados de comércio eletrônico. O modelo analisa os dados dos clientes e discerne grupos distintos de clientes com base em seu comportamento de compra.

Aprendizagem Semi-Supervisionada

A aprendizagem semissupervisionada é o meio-termo que combina elementos de aprendizagem supervisionada e não supervisionada. Com uma pequena quantidade de dados rotulados e um conjunto maior de dados não rotulados, o algoritmo atinge um equilíbrio. É a escolha pragmática quando conjuntos de dados totalmente rotulados são escassos.

Exemplo: Imagine um cenário de diagnóstico médico onde os dados rotulados (casos com resultados conhecidos) são limitados. A aprendizagem semissupervisionada aproveitaria uma combinação de dados rotulados de pacientes e um conjunto maior de dados não rotulados de pacientes, melhorando suas capacidades de diagnóstico.

Aprendizagem por Reforço

O aprendizado por reforço é um equivalente algorítmico de tentativa e erro. Um modelo interage com um ambiente, tomando decisões e recebendo feedback na forma de recompensas ou penalidades. Com o tempo, refina a sua estratégia para maximizar as recompensas cumulativas.

Exemplo: Considere treinar um modelo de aprendizado de máquina para um drone autônomo. O drone aprende a navegar em um ambiente recebendo recompensas por navegação bem-sucedida e penalidades por colisões. Com o tempo, refina a sua política para navegar de forma mais eficiente.

Embora cada abordagem de ML exija uma sequência personalizada e ênfase em determinadas etapas, existe um conjunto básico de etapas que são amplamente aplicáveis em vários métodos.

Na próxima seção, orientaremos você nessa sequência.

Treinamento de modelo de aprendizado de máquina: passo a passo

Identificando oportunidades e definindo o escopo do projeto

A etapa envolve não apenas decifrar o problema de negócios em questão, mas também identificar as oportunidades onde o ML pode gerar seu poder transformador.

Comece envolvendo-se com as principais partes interessadas, incluindo tomadores de decisão e especialistas no domínio, para obter uma compreensão abrangente dos desafios e objetivos do negócio.

Em seguida, articule claramente o problema específico que você pretende resolver ao treinar um modelo de ML e certifique-se de que ele esteja alinhado com as metas de negócios mais amplas.

Ao fazer isso, tome cuidado com a ambiguidade. Declarações ambíguas de problemas podem levar a soluções equivocadas. É crucial esclarecer e especificar o problema para evitar erros de orientação durante as etapas subsequentes. Por exemplo, opte por “aumentar o envolvimento do usuário no aplicativo móvel em 15% por meio de recomendações de conteúdo personalizadas no próximo trimestre” em vez de “aumentar o envolvimento do usuário” – é quantificado, focado e mensurável.

A próxima etapa que você pode realizar o mais cedo possível na fase de definição do escopo é avaliar a disponibilidade e a qualidade dos dados relevantes.

Identifique possíveis fontes de dados que podem ser aproveitadas para resolver o problema. Digamos que você queira prever a rotatividade de clientes em um serviço baseado em assinatura. Você terá que avaliar os registros de assinatura do cliente, registros de uso, interações com equipes de suporte e histórico de cobrança. Além disso, você também pode recorrer a interações nas redes sociais, pesquisas de feedback de clientes e indicadores econômicos externos.

Por fim, avalie a viabilidade de aplicação de técnicas de ML ao problema identificado. Considere as restrições técnicas (por exemplo, capacidade computacional e velocidade de processamento da infra-estrutura existente), de recursos (por exemplo, conhecimentos especializados e orçamento disponíveis) e relacionadas com dados (por exemplo, considerações sobre privacidade e acessibilidade dos dados).

Descoberta, validação e pré-processamento de dados

A base do treinamento bem-sucedido do modelo de ML reside em dados de alta qualidade. Vamos explorar estratégias para descoberta, validação e pré-processamento de dados.

Descoberta de dados

Antes de mergulhar no treinamento de modelos de ML, é essencial obter uma compreensão profunda dos dados que você possui. Isso envolve explorar a estrutura, os formatos e os relacionamentos dentro dos dados.

O que a descoberta de dados envolve exatamente?

Análise exploratória de dados (EDA), onde você desvenda padrões, correlações e valores discrepantes no conjunto de dados disponível, bem como visualiza estatísticas e distribuições importantes para obter insights sobre os dados.

Imagine uma empresa de varejo com o objetivo de otimizar sua estratégia de preços. Na fase EDA, você se aprofunda nos dados históricos de vendas. Através de técnicas de visualização, como gráficos de dispersão e histogramas, você descobre uma forte correlação positiva entre períodos promocionais e aumento de vendas. Além disso, a análise revela valores discrepantes durante as épocas de férias, indicando potenciais anomalias que requerem investigação mais aprofundada. Assim, a EDA permite compreender a dinâmica dos padrões de vendas, correlações e comportamento atípico.

Identificação de recursos, onde você identifica recursos que contribuem significativamente para o problema em questão. Você também considera a relevância e a importância de cada recurso para atingir a meta de negócios definida.

Com base no exemplo acima, a identificação de recursos pode envolver o reconhecimento de quais aspectos impactam as vendas. Por meio de uma análise cuidadosa, você pode identificar recursos como categorias de produtos, níveis de preços e dados demográficos dos clientes como potenciais contribuidores. Então você considera a relevância de cada recurso. Por exemplo, você observa que a categoria do produto pode ter significados variados durante os períodos promocionais. Assim, a identificação de recursos garante que você treine o modelo de aprendizado de máquina em atributos com impacto significativo no resultado desejado.

Amostragem de dados, onde você utiliza técnicas de amostragem para obter um subconjunto representativo dos dados para exploração inicial. Para o negócio de varejo do exemplo acima, a amostragem de dados torna-se essencial. Digamos que você empregue amostragem aleatória para extrair um subconjunto representativo de dados de vendas de diferentes períodos de tempo. Desta forma, garante uma representação equilibrada dos períodos normais e promocionais.

Em seguida, você pode aplicar uma amostragem estratificada para garantir que cada categoria de produto seja representada proporcionalmente. Ao explorar esse subconjunto, você obtém insights preliminares sobre as tendências de vendas, o que permite tomar decisões informadas sobre as fases subsequentes da jornada de treinamento do modelo de ML.

Data de validade

A importância da validação robusta de dados para o treinamento de modelos de ML não pode ser exagerada. Ele garante que as informações inseridas no modelo sejam precisas, completas e consistentes. Também ajuda a promover um modelo mais confiável e a mitigar preconceitos.

Na fase de validação de dados, você avalia minuciosamente a integridade dos dados e identifica quaisquer discrepâncias ou anomalias que possam afetar o desempenho do modelo. Aqui estão as etapas exatas a serem seguidas:

Verificações de qualidade de dados, onde você (1) procura valores ausentes em recursos e identifica estratégias apropriadas para sua remoção; (2) garantir consistência no formato e nas unidades dos dados, minimizando discrepâncias que possam impactar o treinamento do modelo; (3) identificar e lidar com valores discrepantes que possam distorcer o treinamento do modelo; e (4) verificar a adequação lógica dos dados.
Verificação cruzada, onde você verifica dados cruzados com o conhecimento do domínio ou fontes externas para validar sua precisão e confiabilidade.

Pré-processamento de dados

O pré-processamento de dados garante que o modelo seja treinado em um conjunto de dados limpo, consistente e representativo, aprimorando sua generalização para dados novos e invisíveis. Aqui está o que você faz para conseguir isso:

Tratamento de dados faltantes: identifique valores faltantes e implemente estratégias como imputação ou remoção com base na natureza dos dados e no problema de negócio que está sendo resolvido.
Detecção e tratamento de outliers: utilize métodos estatísticos para identificar e tratar outliers, garantindo que não afetem o processo de aprendizagem do modelo.
Normalização, padronização: dimensione recursos numéricos para uma faixa padrão (por exemplo, usando normalização de pontuação Z), garantindo consistência e evitando que certos recursos dominem outros.
Codificação: converte dados para um formato consistente (por exemplo, através de codificação one-hot ou incorporação de palavras).
Engenharia de recursos: derivar novos recursos ou modificar os existentes para aprimorar a capacidade do modelo de capturar padrões relevantes nos dados.

Ao preparar dados para o treinamento do modelo de aprendizado de máquina, é importante encontrar um equilíbrio entre a retenção de informações valiosas no conjunto de dados e a abordagem das imperfeições ou anomalias inerentes presentes nos dados. Encontrar o equilíbrio errado pode levar à perda inadvertida de informações valiosas, limitando a capacidade do modelo de aprender e generalizar.

Adote estratégias que abordem imperfeições e, ao mesmo tempo, minimizem a perda de dados significativos. Isto pode envolver tratamento cuidadoso de valores discrepantes, imputação seletiva ou consideração de métodos alternativos de codificação para variáveis categóricas.

Engenharia de Dados

Nos casos em que os dados são insuficientes, a engenharia de dados entra em ação. Você pode compensar a falta de dados por meio de técnicas como aumento e síntese de dados. Vamos mergulhar nos detalhes:

Aumento de dados: envolve a criação de novas variações ou instâncias de dados existentes, aplicando várias transformações sem alterar o significado inerente. Por exemplo, para dados de imagem, o aumento pode incluir rotação, inversão, zoom ou alteração de brilho. Para dados de texto, as variações podem envolver a paráfrase ou a introdução de sinônimos. Assim, ao expandir artificialmente o conjunto de dados por meio do aumento, você apresenta o modelo a uma gama mais diversificada de cenários, melhorando sua capacidade de desempenho em dados invisíveis.
Síntese de dados: envolve a geração de instâncias de dados inteiramente novas que se alinham com as características do conjunto de dados existente. Os dados sintéticos podem ser criados usando modelos generativos de IA, simulação ou aproveitando o conhecimento do domínio para gerar exemplos plausíveis. A síntese de dados é particularmente valiosa em situações em que a obtenção de mais dados do mundo real é um desafio.

Escolhendo um algoritmo ideal

O trabalho de dados está concluído. A próxima etapa no processo de treinamento do modelo de ML envolve algoritmos. A escolha de um algoritmo ideal é uma decisão estratégica que influencia o desempenho e a precisão do seu modelo futuro.

Existem vários algoritmos de ML populares, cada um apropriado para um conjunto específico de tarefas.

Regressão linear: Aplicável para prever um resultado contínuo com base em recursos de entrada. É ideal para cenários onde existe uma relação linear entre as características e a variável alvo – por exemplo, prever o preço de uma casa com base em características como metragem quadrada, número de quartos e localização.
Árvores de decisão: Capazes de lidar com dados numéricos e categóricos, tornando-os adequados para tarefas que exigem limites de decisão claros – por exemplo, determinar se um e-mail é spam ou não com base em características como remetente, assunto e conteúdo.
Floresta aleatória: abordagem de aprendizagem em conjunto que combina diversas árvores de decisão para maior precisão e robustez, tornando-a eficaz para problemas complexos – por exemplo, prever a rotatividade de clientes usando uma combinação de dados históricos de uso e dados demográficos do cliente.
Máquinas de vetores de suporte (SVM): eficazes para cenários onde limites de decisão claros são cruciais, especialmente em espaços de alta dimensão, como imagens médicas. Um exemplo de tarefa à qual os SVMs poderiam ser aplicados é classificar imagens médicas como cancerosas ou não cancerosas com base em vários recursos extraídos das imagens.
K-vizinhos mais próximos (KNN): Baseando-se na proximidade, o KNN faz previsões com base na classe majoritária ou na média de pontos de dados próximos. Isso torna o KNN adequado para filtragem colaborativa em sistemas de recomendação, onde pode sugerir filmes a um usuário com base nas preferências de usuários com histórico de visualização semelhante.
Redes neurais: Excel na captura de padrões e relacionamentos intrincados, tornando-os aplicáveis a diversas tarefas complexas, incluindo reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural.

Aqui estão os fatores que influenciam a escolha de um algoritmo para treinamento de modelo de ML.

Natureza do problema: O tipo de problema, seja classificação, regressão, agrupamento ou qualquer outro.
Tamanho e complexidade do conjunto de dados: Grandes conjuntos de dados podem se beneficiar de algoritmos bem dimensionados, enquanto estruturas de dados complexas podem exigir modelos mais sofisticados.
Requisitos de interpretabilidade: alguns algoritmos oferecem mais interpretabilidade, o que é crucial para cenários onde a compreensão das decisões do modelo é fundamental.

Treinamento de modelo de aprendizado de máquina

No estágio de treinamento do modelo, você treina e ajusta os algoritmos para obter o desempenho ideal. Nesta seção, orientaremos você pelas etapas essenciais do processo de treinamento do modelo.

Comece dividindo seu conjunto de dados em três partes: conjuntos de treinamento, validação e testes.

Conjunto de treinamento: este subconjunto de dados é a fonte primária para ensinar o modelo. É usado para treinar o modelo de ML, permitindo aprender padrões e relações entre entradas e saídas. Normalmente, o conjunto de treinamento compreende a maior parte dos dados disponíveis.
Conjunto de validação: este conjunto de dados ajuda a avaliar o desempenho do modelo durante o treinamento. É usado para ajustar hiperparâmetros e avaliar a capacidade de generalização do modelo.
Conjunto de teste: Este conjunto de dados serve como exame final do modelo. Inclui novos dados que o modelo não encontrou durante o treinamento ou validação. O conjunto de testes fornece uma estimativa de como o modelo pode funcionar em cenários do mundo real.

Depois de executar os algoritmos no conjunto de dados de teste, você obtém uma compreensão inicial do desempenho do modelo e passa para o ajuste de hiperparâmetros.

Hiperparâmetros são configurações predefinidas que orientam o processo de aprendizagem do modelo. Alguns exemplos de hiperparâmetros podem ser a taxa de aprendizagem, que controla o tamanho do passo durante o treinamento, ou a profundidade de uma árvore de decisão em uma floresta aleatória. Ajustar os hiperparâmetros ajuda a encontrar a “configuração” perfeita para o modelo.

Avaliação e Validação de Modelo

Para garantir o desempenho ideal do modelo, é importante avaliá-lo em relação às métricas definidas. Dependendo da tarefa em questão, você pode optar por um conjunto específico de métricas. Os comumente usados no treinamento do modelo de aprendizado de máquina abrangem o seguinte.

A precisão quantifica a exatidão geral das previsões do modelo e ilustra sua proficiência geral.
Precisão e recall, onde o primeiro se concentra na precisão das previsões positivas, garantindo que sempre que o modelo afirma um resultado positivo, ele o faz corretamente, e o segundo avalia a capacidade do modelo de capturar todas as instâncias positivas no conjunto de dados.
A pontuação F1 busca encontrar um equilíbrio entre precisão e recall. Ele fornece um único valor numérico que captura o desempenho do modelo. Como a precisão e o recall muitas vezes mostram uma compensação (pense: melhorar uma dessas métricas normalmente ocorre às custas da outra), a pontuação F1 oferece uma medida unificada que considera ambos os aspectos.
AUC-ROC, ou área sob a característica operacional do receptor, reflete a capacidade do modelo de distinguir entre classes positivas e negativas.
“Métricas de distância” quantificam a diferença, ou “distância” entre os valores previstos e os valores reais. Exemplos de “métricas de distância” são erro quadrático médio (MSE), erro médio absoluto (MAE) e R-quadrado.

Produtividade/Implantação e Dimensionamento de Modelo

Depois que um modelo de ML for treinado e validado, a próxima etapa crítica é a implantação – colocar o modelo em ação em um ambiente do mundo real. Isto envolve a integração do modelo na infra-estrutura empresarial existente.
Os principais aspectos da implantação do modelo que você deve conhecer abrangem o seguinte.

Escalabilidade

O modelo implantado deve ser projetado para lidar com cargas de trabalho variadas e se adaptar às mudanças no volume de dados. A escalabilidade é crucial, especialmente em cenários onde se espera que o modelo processe grandes quantidades de dados em tempo real.

Monitoramento e manutenção

O monitoramento contínuo é essencial após a implantação. Isso envolve acompanhar o desempenho do modelo em condições reais, detectar quaisquer desvios ou degradação na precisão e resolver os problemas prontamente. A manutenção regular garante que o modelo permaneça eficaz à medida que o ambiente de negócios evolui.

Ciclos de feedback

Estabelecer ciclos de feedback é vital para a melhoria contínua. A coleta de feedback das previsões do modelo no mundo real permite que os cientistas de dados refinem e aprimorem o modelo ao longo do tempo.

Superando desafios no treinamento de modelo de aprendizado de máquina

Vamos analisar as especificidades do treinamento de um modelo de ML explorando um exemplo da vida real. Abaixo, documentamos nossa jornada na criação de um revolucionário espelho de fitness inteligente com recursos de IA, na esperança de fornecer insights sobre o lado prático do aprendizado de máquina.

Vamos compartilhar um pouco de contexto primeiro. À medida que a pandemia da COVID fechava ginásios e alimentava o aumento do fitness doméstico, o nosso cliente imaginou uma solução revolucionária – um espelho de fitness inteligente que funcionaria como um treinador pessoal. Ele capturaria os movimentos dos usuários, forneceria orientação em tempo real e elaboraria planos de treinamento personalizados.

Para dar vida a essa funcionalidade, projetamos e treinamos um modelo proprietário de ML. Devido à natureza complexa da solução, o processo de treinamento do modelo de ML não foi fácil. Deparamo-nos com alguns desafios que, no entanto, abordamos com sucesso. Vamos dar uma olhada nos mais notáveis.

Garantindo a diversidade dos dados de treinamento

Para treinar um modelo de alto desempenho, tivemos que garantir que o conjunto de dados de treinamento fosse diversificado, representativo e livre de preconceitos. Para conseguir isso, nossa equipe implementou técnicas de pré-processamento de dados, incluindo detecção e remoção de valores discrepantes.

Além disso, para compensar a potencial lacuna no conjunto de dados e aumentar a sua diversidade, gravamos vídeos personalizados mostrando pessoas se exercitando em vários ambientes, sob diferentes condições de iluminação e com diversos equipamentos de exercício.

Ao aumentar o nosso conjunto de dados com estas extensas imagens de vídeo, enriquecemos a compreensão do modelo, permitindo-lhe adaptar-se de forma mais eficaz aos cenários do mundo real.

2. Navegando na complexidade algorítmica do modelo

Outro desafio que encontramos foi projetar e treinar um modelo de aprendizagem profunda que seja capaz de rastrear e interpretar com precisão os movimentos dos usuários.

Implementamos detecção de profundidade para capturar movimento com base em pontos de referência anatômicos. Esta não foi uma tarefa simples; exigia processamento preciso e reconhecimento de pontos de referência.

Após uma rodada inicial de treinamento, continuamos a ajustar os algoritmos incorporando técnicas avançadas de visão computacional, como esqueletização (pense: transformar a silhueta do usuário em uma estrutura esquelética simplificada para identificação eficiente de pontos de referência) e rastreamento (garantindo consistência no reconhecimento de pontos de referência). ao longo do tempo, vital para manter a precisão durante todo o exercício dinâmico).

3. Garantir conectividade e integração perfeita de dispositivos IoT

Como o espelho de fitness não monitoriza apenas os movimentos do corpo, mas também os pesos com os quais os utilizadores treinam, introduzimos sensores adesivos sem fios fixados em peças individuais do equipamento.

Tivemos que garantir conectividade ininterrupta entre os sensores e o espelho, bem como permitir a sincronização de dados em tempo real. Para isso, implementamos protocolos otimizados de transferência de dados e desenvolvemos estratégias de tratamento de erros para solucionar possíveis falhas na transmissão de dados. Além disso, empregamos técnicas de otimização de largura de banda para facilitar a comunicação rápida, crucial para a sincronização em tempo real durante exercícios dinâmicos.

4. Implementando reconhecimento de voz

A funcionalidade de reconhecimento de voz no espelho de fitness adicionou uma camada interativa, permitindo aos usuários controlar e interagir com o dispositivo por meio de comandos de voz.

Para permitir que os usuários interajam com o sistema, implementamos um microfone ativado por voz com uma lista fixa de comandos relacionados ao condicionamento físico e tecnologia de reconhecimento de voz que pode aprender novas palavras e compreender novas instruções dadas pelo usuário.

O desafio era que os usuários frequentemente se exercitavam em ambientes domésticos com ruído ambiente, o que dificultava a compreensão precisa dos comandos pelo sistema de reconhecimento de voz. Para enfrentar esse desafio, implementamos algoritmos de cancelamento de ruído e ajustamos o modelo de reconhecimento de voz para aumentar a precisão em condições ruidosas.

Tendências futuras no treinamento de modelos de aprendizado de máquina

O cenário do ML está evoluindo, e uma tendência notável que promete remodelar o processo de treinamento do modelo de ML é o aprendizado de máquina automatizado, ou AutoML. O AutoML oferece uma abordagem mais acessível e eficiente para o desenvolvimento de modelos de ML.

Ele permite automatizar grande parte do fluxo de trabalho descrito acima, permitindo que mesmo aqueles sem amplo conhecimento em ML aproveitem o poder do ML.

Veja como o AutoML está configurado para influenciar o processo de treinamento de ML.

Acessibilidade para todos: o AutoML democratiza o ML simplificando as complexidades envolvidas no treinamento de modelos. Indivíduos com experiências diversas, não apenas cientistas de dados experientes, podem aproveitar as ferramentas do AutoML para criar modelos poderosos.
Eficiência e velocidade: o ciclo tradicional de desenvolvimento de ML pode consumir muitos recursos e muito tempo. O AutoML agiliza esse processo, automatizando tarefas como engenharia de recursos, seleção de algoritmos e ajuste de hiperparâmetros. Isso acelera o ciclo de vida de desenvolvimento do modelo, tornando-o mais eficiente e responsivo às necessidades do negócio.
Otimização sem conhecimento especializado: os algoritmos AutoML são excelentes na otimização de modelos sem a necessidade de conhecimento profundo. Eles exploram iterativamente diferentes combinações de algoritmos e hiperparâmetros, buscando o modelo de melhor desempenho. Isso não apenas economiza tempo, mas também garante que o modelo seja ajustado para um desempenho ideal.
Aprendizado e adaptação contínuos: os sistemas AutoML geralmente incorporam aspectos de aprendizado contínuo, adaptando-se às mudanças nos padrões de dados e nos requisitos de negócios ao longo do tempo. Esta adaptabilidade garante que os modelos permaneçam relevantes e eficazes em ambientes dinâmicos.

Se você deseja maximizar o potencial dos seus dados com ML, entre em contato conosco. Nossos especialistas orientarão você no treinamento do modelo de ML, desde o planejamento do projeto até a produção do modelo.

Este artigo foi publicado originalmente no site ITRex