Muitos utilizam um modelo de IA como clientes ou consumidores, portanto para obter pacotes de serviços ou para entretenimento. Outros usam-no como uma ferramenta, talvez para trabalhar. Depois há quem tenha um projeto. Há quem tenha um sonho, uma visão, a intuição de um negócio.
Se essa pessoa é você e você está lendo estas palavras, significa que você tem a iniciativa de desenvolva um modelo de IA adequado para o seu projeto. Uma solução direta às suas necessidades, um recurso interno diferente de todos os outros: único, porque é feito à medida das suas necessidades.
Aqui você verá todos os passos necessários o que você tem que fazer para desenvolver um modelo de IA adequado ao seu projeto, seja lá o que for. Você saberá por onde começar e você terá ideia de como proceder, do que ir cercare e o que você servir.
Índice de conteúdos
Estabeleça metas claras e mensuráveis
Uma ferramenta funciona, é desejada e adquirida se for a solução eficaz, eficiente, rápida e simples para um problema. Um problema que você, como empresário, deseja resolver com um modelo específico de IA. Você chega a essa solução estabelecendo objetivos claros e mensuráveis. Isto permite manter imediatamente o controle sobre o processo e torna-o menos complexo, primeiro conceitualmente e depois praticamente. Para ficar claro, o objetivo deve ser específico e para que seja precisamente mensurável, deve ser estabelecido KPI: indicadores-chave que você usa como referência.
Por exemplo, se você deseja agilizar o atendimento digital ao cliente, estabeleça como meta reduzir um determinado percentual de espera em um determinado tempo. Dessa forma, você pode medir gradualmente seu progresso e nunca perder o rumo.
Crie um conjunto de dados limpo para ter controle sobre o desenvolvimento do modelo de IA
O que o modelo faz e como o faz dependerá muito dos dados que você fornecer. Então identifica o tipo de dados necessários com base em objetivos: eles podem ser dados estruturado ou não estruturado, como transações ou imagens e textos. O fontes de onde você obtém esses dados inclui e varia entre bancos de dados internos, dados adquiridos ou informações coletadas por meio de web scraping ou APIs.
No final da coleta você tem um conjunto de dados, que agora precisa limpar e preparar para o algoritmo e seu treinamento. Nesta fase você pode definir variáveis que permitem organize os dados de acordo com os parâmetros que você estabelecer, remova anomalias e irrelevâncias.
Com um conjunto de dados limpo e bonito, você evita ao máximo erros na base do treinamento.
Escolha algoritmo e estrutura
Algoritmos são as “receitas” que o modelo de IA usa para aprender com os dados. Em seguida, encontra padrões nesses dados, classifica informações ou faz previsões. Os algoritmos são específicos para o problema que você deseja resolver: por exemplo, se você precisar classificar os clientes em grupos, você usará um algoritmo de classificação; se quiser fazer previsões numéricas, você optará por um algoritmo de regressão; se os dados forem Imagens, talvez seja melhor usar um rede neural convolucional; se eles são dados estruturados, un árvore de decisão pode ser a melhor escolha.
I quadro em vez disso, são softwares que ajudam você construir, teste e otimizar o modelo de IA. Em essência então testar algoritmos usando frameworks. Existem alguns como TensorFlow e PyTorch que oferecem bibliotecas predefinidas para trabalhar com diferentes algoritmos. Eles também entregam versões já treinadas e prontas para uso, para que você possa experimentar rapidamente o algoritmo. Experimente várias opções e compare os resultados.
Assim, você encontrará o algoritmo e a estrutura certos.
Treinamento de modelo de IA
Para começar a treinar o modelo, você precisa dividir o conjunto de dados em três partes:
- Conjunto de treinamento para ensinar o modelo.
- Conjunto de validação para monitorar o desempenho durante o treinamento.
- Conjunto de teste para verificar os resultados finais.
Agora configure o treinamento definindo a taxa de aprendizagem, ou seja, a velocidade com que o modelo aprende. Uma taxa de aprendizagem muito alta pode levar a erros, enquanto uma taxa muito baixa retarda o processo. Você também precisará estabelecer o número de épocas, ou seja, quantas vezes o modelo analisará todo o conjunto de treinamento.
Durante o treinamento, ferramentas como TensorBoard eles ajudam você a visualizar a tendência e corrigir quaisquer problemas em tempo real.
Monitore os resultados e ajuste os parâmetros, se necessário. É importante acompanhar todo o processo com atenção, pois a correção agora dá controle sobre o treinamento do modelo de IA. Mantenha a mão no leme, mantenha o rumo.
Avalie e otimize o modelo de IA
Após o treinamento, avalie o desempenho do modelo para garantir que ele atenda aos seus objetivos.
Para fazer isso use o conjunto de validação de modo a você monitora métricas específicas: por exemplo precisão e recall para classificação, MAE ou RMSE para regressão…
Se os resultados não estiverem à altura, modificar parâmetros-chave, como taxa de aprendizagem ou estrutura do modelo. Ferramentas como Pesquisa de grade eles ajudam você a testar diferentes combinações de parâmetros para encontrar a configuração ideal.
Uma vez otimizado, verificar o desempenho final com o conjunto de testes, que mede quão bem o modelo lida com dados não vistos anteriormente. Caso os resultados ainda sejam insatisfatórios, volte aos dados ou parâmetros, refinando o modelo até que os objetivos desejados sejam alcançados.
Implantação do modelo de IA
A implantação é o etapa final para fazer o modelo funcionar. Aqui passamos para o uso real, processando dados em tempo real e fornecendo respostas úteis para o seu projeto. Para o distribuição, você pode escolher uma infraestrutura Nuvem como AWS o GCP, ideal para escalar facilmente e pagar apenas pelos recursos utilizados. Alternativamente, para aqueles que precisam de mais controle, o implantação no local oferece segurança, mas requer gerenciamento mais técnico.
Ferramentas como Estivador eles “empacotam” o modelo de IA garantindo que funcione de forma idêntica em qualquer servidor. Kubernetes em vez disso, gerencia cargas de trabalho distribuídas, garantindo o estabilidade mesmo quando o tráfego aumenta. Fator que nos lembra a importância de monitoramento. Também aqui é possível detectar eventuais quedas e atualizar o modelo quando necessário, aproveitando novos dados ou feedback coletados pelo sistema.
Esta fase de desenvolvimento, bem feito garante que o modelo opere de forma confiável e continue a gerar valor para o projeto.
Ilumine, dimensione e otimize seu modelo
Após as fases que você viu, seu O modelo de IA está em produção e o volume de dados está crescendo.
Agora rastrear seu modelo é mais importante do que nunca para ter certeza de que gruda bom desempenho sem custar muito e sobrecarregar. Então, você quer iluminar isso de alguma forma. O escalonamento automático, por exemplo, permite aumentar automaticamente a capacidade em horários de pico e reduzi-la quando a demanda cai. Aos poucos você também pode reduzir a complexidade do modelo, com podas por exemplo, eliminando parâmetros supérfluos, mantendo apenas os essenciais. Ou, por meio da quantização, reduza a precisão numérica.
Para lidar com cargas de trabalho grandes e complexas, considere usar hardware especializado, como GPUs ou TPUs, que aceleram o treinamento e a inferência.
Esta manutenção é, portanto, o culminar constante de um trabalho cujas principais fases você leu. Para chegar a este ponto, ou seja, ter um modelo de IA desenvolvido, pode levar 3 meses, 1 ano, 2 anos... isso depende do projeto específico, do seu conhecimento, dos seus colegas e dos recursos que você tem disponíveis.