Machine learning é uma área da inteligência artificial em que modelos identificam padrões em dados para classificar, prever, recomendar ou gerar resultados sem programar manualmente cada regra. O modelo aprende durante o treino, mas não “compreende” o problema como uma pessoa e pode reproduzir erros ou enviesamentos dos dados. A qualidade depende do objetivo, conjunto de treino, variáveis, validação e monitorização depois da implementação. Uma métrica elevada num teste não garante bom desempenho em dados novos nem em todos os grupos. Antes de usar machine learning convém definir decisão, responsável, privacidade, explicabilidade, tolerância ao erro e alternativa manual. Mudanças nos dados podem degradar o resultado, pelo que versões, sinais de drift e critérios de retirada devem ficar documentados.
Machine learning
Machine learning é uma área da inteligência artificial em que modelos identificam padrões em dados para classificar, prever, recomendar ou gerar resultados sem programar manualmente cada regra. O modelo aprende durante o treino, mas não “compreende” o problema como uma pessoa e pode reproduzir erros ou enviesamentos dos dados. A qualidade depende do objetivo, conjunto de treino, variáveis, validação e monitorização depois da implementação. Uma métrica elevada num teste não garante bom desempenho em dados novos nem em todos os grupos. Antes de usar machine learning convém definir decisão, responsável, privacidade, explicabilidade, tolerância ao erro e alternativa manual. Mudanças nos dados podem degradar o resultado, pelo que versões, sinais de drift e critérios de retirada devem ficar documentados.
Quer aplicar este conceito à sua empresa?
Ajudamos a traduzir tecnologia em decisões práticas.