Algo que precisa ser combinado entre o time de dados e a gest\u00e3o s\u00e3o as expectativas. Por mais que o time tenha expectativas de atender os mais dif\u00edceis desafios propostos, \u00e9 necess\u00e1rio ter maturidade para saber o que pode ou n\u00e3o ser entregue no tempo determinado. At\u00e9 mesmo para evitar a frustra\u00e7\u00e3o de ambas as partes, ou pior, um desgaste na gest\u00e3o dessa rela\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Em projetos de machine learning, onde a ideia \u00e9 entregar a m\u00e1quina o processo de aprendizado atrav\u00e9s de algumas ferramentas postas, cria-se uma utopia. A ideia de um futuro plenamente automatizado \u00e9 sedutora para ambas as partes, o que pode criar fantasias que s\u00f3 o “fracasso” pode exorcizar.<\/p>\n
A ideia de um modelo complexo, moldado para a entrega de resultados precisos e autom\u00e1ticos existe apenas neste del\u00edrio de grandeza que pode bater em times mais iludidos com o que a tecnologia PODE oferecer. Mas a realidade \u00e9 crua: machine learning \u00e9 um processo que precisa de monitoramento, ajustes recorrentes e testes a todo momento.<\/p>\n
Por isso, deve-se prevenir as frustra\u00e7\u00f5es por meio de algumas pr\u00e1ticas que podem ser efetivas na entrega:<\/p>\n
– Procure entender a baseline na qual voc\u00ea est\u00e1 trabalhando. Com o que o cliente est\u00e1 trabalhando como solu\u00e7\u00e3o para o problema no qual seu time foi acionado para ajudar? E como est\u00e3o os resultados dessa mesma a\u00e7\u00e3o para resolver o problema? Essa deve ser a planta-baixa para todas as opera\u00e7\u00f5es do time de dados come\u00e7ar a operar no processo.<\/p>\n
Estabele\u00e7a metas, mas metas realistas. N\u00e3o adianta desenhar promessas que n\u00e3o podem ser cumpridas. Estabele\u00e7a metas gradativas que avaliem o desempenho a partir de mediano, bom, \u00f3timo e assim por diante.<\/p>\n
Observe as m\u00e9tricas do machine learning e avalie quais s\u00e3o interessantes criar runs de otimiza\u00e7\u00e3o para que os resultados possam melhorar.<\/p>\n
Verifique o banco de dados e veja se h\u00e1 o suficiente para criar experimentos curtos para an\u00e1lise de resultados o mais imediato poss\u00edvel.<\/p>\n
Essas recomenda\u00e7\u00f5es n\u00e3o foram entregues, apenas muita experi\u00eancia e atua\u00e7\u00e3o no mercado d\u00e3o estes insights para a melhoria dos seus resultados. E por que n\u00e3o procurar um time que tem experi\u00eancia para dar e vender? A Stack Tecnologias tem mais de 4000 alunos at\u00e9 ent\u00e3o, e pode fazer o time de dados perfeito para sua empresa. Entregue resultados e deixe a gest\u00e3o do time de dados conosco! Vem de Stack!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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