Muitas vezes, n\u00f3s da \u00e1rea de dados nos vemos seduzidos pela ideia de inovar ou tornar nossa plataforma de an\u00e1lise mais complexa, e muito disso passa pelos algoritmos. A forma como eles s\u00e3o arquitetados e inseridos no projeto \u00e9 fundamental para a obten\u00e7\u00e3o dos resultados. A ideia de aprofundar algoritmos padronizados acaba por ser mais atraente, ao inv\u00e9s da execu\u00e7\u00e3o simples para a obten\u00e7\u00e3o dos resultados.<\/p>\n
Por mais que o investimento de tempo e for\u00e7a de trabalho nisso possa parecer um capricho art\u00edstico do time de dados, \u00e9 algo que traz sim resultados positivos ao projeto. Isso se explica pelo fato que de a partir de um conhecimento maior da t\u00e9cnica ou do algoritmo que essas tentativas podem trazer, o time de dados passa a ter mais confian\u00e7a para oper\u00e1-los. \u00c9 sair do completo escuro de apenas aplicar algo j\u00e1 pronto para ter no\u00e7\u00e3o de onde e o que fazer em casos que possam surgir.<\/p>\n
\u00d3bvio que existem algumas dicas e anota\u00e7\u00f5es que devem ser feitas antes de mergulhar de cabe\u00e7a nessa tarefa de aprimorar o que j\u00e1 foi feito.<\/p>\n
Primeiro, \u00e9 fundamental entender a ideia geral do algor\u00edtmo e o que ele trar\u00e1 de resultados. Por exemplo, em um ALS (Alternating-Least-Squares) o algoritmo \u00e9 utilizado para recomenda\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Depois, voc\u00ea p\u00f5e uma lupa para buscar a natureza e a origem do algoritmo. Assim, voc\u00ea descobrir\u00e1 que, no nosso exemplo, o ALS surge com base na fatora\u00e7\u00e3o de matrizes.<\/p>\n
A palavra matriz te assombra e age como um gatilho para o terror do ensino m\u00e9dio? N\u00e3o se preocupe! Voc\u00ea perceber\u00e1 que \u00e9 mais simples do que parece. Aprender no que baseia seu algoritmo \u00e9 fundamental para que aprimoramentos no projeto possam ser feitos.<\/p>\n
Com a base compreendida, voc\u00ea pode analisar o processo que ela desencadeia por meio das linhas de programa\u00e7\u00e3o j\u00e1 feitas. Abra o pseudoc\u00f3digo e crie o mapa mental da log\u00edstica de cada opera\u00e7\u00e3o feita pelo algoritmo at\u00e9 o resultado.<\/p>\n
Provavelmente voc\u00ea n\u00e3o ir\u00e1 entender todo o processo de uma vez. Para resolver isso, a \u00fanica forma \u00e9 analisar os fatores isoladamente at\u00e9 que cada opera\u00e7\u00e3o feita esteja cristalina.<\/p>\n
Feito isso, voc\u00ea ter\u00e1 no\u00e7\u00e3o do produto, do processo e das medidas. Como uma receita mesmo, basta voc\u00ea tentar aplicar este processo do zero em um notebook. Por meio de tentativas e erros, voc\u00ea vai conseguir aos poucos replicar o comportamento do algoritmo e isso trar\u00e1 o dom\u00ednio dele.<\/p>\n
Sem medo de se queimar ou de erros, tudo faz parte da curva de aprendizado. Em algum momento voc\u00ea vai ter todo o processo iluminado caso seu projeto necessite de mudan\u00e7as e otimiza\u00e7\u00f5es daquele algoritmo.<\/p>\n
Quer inovar mas n\u00e3o tem certeza de como, nem por onde come\u00e7ar? Confie no time de especialistas da Stack Tecnologias para agregar a solu\u00e7ao de dados personalizada e que mais se encaixa nas necessidades da sua empresa. Afinal, transmitir conhecimento e entregar solu\u00e7\u00f5es s\u00e3o o forte da Stack.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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