Principais erros ao desenvolver um Modelo de Aprendizado de Máquina

Erros ao desenvolver um Modelo de Aprendizado de Máquina

Durante o treinamento do modelo de Inteligência Artificial, atividades de vários estágios são realizadas para utilizar os dados de treinamento da melhor maneira, de modo que os resultados sejam satisfatórios. Então, aqui estão os 6 erros comuns que você precisa entender para garantir que seu modelo de aprendizagem de máquina seja bem-sucedido.

Modelo de aprendizagem de máquina

Desenvolver um modelo de IA ou ML não é brincadeira de criança. Requer muito conhecimento e habilidades com experiência enriquecida para fazer o modelo funcionar com sucesso em vários cenários.

Além disso, você precisa de dados de treinamento de visão por computador de alta qualidade, especialmente para treinar seu modelo de IA baseado em percepção visual. O estágio mais crucial no desenvolvimento de IA é adquirir e coletar os dados de treinamento e usar esses dados durante o treinamento dos modelos.

Qualquer erro durante o treinamento de seu modelo não apenas fará com que ele tenha um desempenho impreciso, mas também pode ser desastroso ao tomar decisões de negócios cruciais, especialmente em certas áreas, como saúde ou carros que dirigem sozinho.

Para evitar que você cometa algum equívoco, eu listei abaixo os principais erros ao desenvolver um modelo de Aprendizado de Máquina, estes geralmente passam despercebidos, mas, se você ficar atento a eles vai economizar tempo e evitar dores de cabeça, confira: 

1 – Uso de dados não verificados e não estruturados

O uso de dados não verificados e não estruturados é um dos erros mais comuns que os engenheiros de aprendizado de máquina cometem em desenvolvimentos de IA. Os dados não verificados podem conter erros como duplicação, dados conflitantes, falta de categorização, conflito de dados, erros e outros problemas de dados que podem criar anomalias durante o processo de treinamento.

Dica: Antes de usar os dados para o treinamento de aprendizado de máquina, examine cuidadosamente o conjunto de dados brutos e elimine os dados indesejados ou irrelevantes, ajudando seu modelo de IA a funcionar com melhor precisão.

2  – Usando os dados já usados ​​para testar seu modelo

Deve-se evitar a reutilização de dados que já foram usados ​​para testar o modelo. Portanto repito, tais erros devem ser evitados. 

Por exemplo, se alguém já aprendeu algo e aplicou esse conhecimento em sua área de trabalho; usar o mesmo aprendizado em outra área de trabalho pode fazer com que alguém seja tendencioso e repetitivo na inferência.

Da mesma forma, no aprendizado de máquina, a mesma lógica se aplica, a IA pode aprender com a maioria dos conjuntos de dados para prever as respostas com precisão. Usar os mesmos dados de treinamento em modelos ou aplicativos baseados em IA pode levar o modelo a ser tendencioso e derivar resultados resultantes de seu aprendizado anterior. 

Dica: Ao testar os recursos do seu modelo de IA, é muito importante testar usando os novos conjuntos de dados que não foram usados ​​anteriormente para treinamento de aprendizado de máquina.

3 – Uso de conjuntos de dados de treinamento insuficientes

Para tornar seu modelo de IA bem-sucedido, você precisa usar os dados de treinamento corretos para que ele possa prever com o mais alto nível de precisão. A falta de dados suficientes para o treinamento é um dos principais motivos do fracasso do modelo.

No entanto, dependendo do tipo de modelo de IA ou indústrias, os campos de exigência dos dados de treinamento são variados. 

Dica: Para o aprendizado profundo, você precisa de conjuntos de dados mais quantitativos e qualitativos para garantir que funcione com alta precisão.

4 – Certificando-se de que seu modelo de IA é imparcial

Não é possível desenvolver um modelo de IA que possa fornecer resultados 100% precisos em vários cenários. Assim como os humanos, as máquinas também podem ser influenciadas por vários fatores, como idade, sexo, orientação e nível de renda, etc., que podem afetar os resultados de uma forma ou de outra. 

Dica: Você precisa minimizar isso usando análise estatística para descobrir como cada fator pessoal está afetando os dados e os dados de treinamento de IA em processo. 

5 – Confiar no modelo de aprendizagem de IA de forma independente

Se você estiver usando uma grande quantidade de dados durante o treinamento, você precisa observar os resultados para treinar seu modelo de aprendizagem de máquina. Mas se a IA está usando o processo de aprendizado de máquina repetitivo, isso precisa ser considerado durante o treinamento de tais modelos.

Dica: você precisa ter certeza de que seu modelo de IA está aprendendo com a estratégia certa. Para garantir isso, você deve verificar frequentemente o processo de treinamento de IA e seus resultados em intervalos regulares para obter os melhores resultados.

No entanto, ao desenvolver a IA de aprendizado de máquina, você precisa continuar se perguntando coisas importantes, como: seus dados são provenientes de uma fonte confiável e confiável? A sua IA cobre um amplo grupo demográfico e há algo mais afetando os resultados?

6 – Não usar os conjuntos de dados devidamente rotulados

Modelo de Aprendizado de Máquina

Para ter sucesso ao desenvolver um modelo de aprendizagem de máquina, você precisa de uma estratégia bem definida. Isso não só o ajudará a obter os melhores resultados, mas também a tornar os modelos de aprendizado de máquina mais confiáveis ​​entre os usuários finais.

Dica: se seus dados não estiverem devidamente rotulados, isso afetará o desempenho do modelo, revise cada processo antes de concluir. 

Conclusão

Os pontos chaves mencionados acima são os que você precisa manter em mente ao treinar seu modelo. Mas, treinar dados com precisão com o mais alto nível de precisão é altamente crucial para tornar a IA bem sucedida e trabalhar com o melhor nível de precisão em vários cenários. 

Se o seu modelo de aprendizado de máquina for orientado à visão computacional, para obter os dados de treinamento corretos, a anotação de imagem é a técnica necessária para criar esses conjuntos de dados. 

Obter os dados rotulados corretos é outro desafio para as empresas de IA durante o treinamento do modelo. Mas existem muitas empresas que oferecem rotulagem de dados para aprendizado de máquina e IA. O segredo para projetos de sucesso é fazer testes e sempre fazer uma análise de dados detalhada. Se tiver dificuldades com seu modelo de IA, fique sempre atento aos novos conteúdo aqui do nosso blog e aprimore sesu conhecimentos sobre ciência de dados.

Até a próxima!

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