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Profissões e carreiras

Machine Learning: modelos, avaliação e implementação

O Machine Learning permite que um sistema aprenda relações a partir de exemplos para produzir uma previsão, uma classificação, uma pontuação ou uma segmentação. A competência profissional consiste sobretudo em enquadrar o problema, preparar os dados, construir uma linha de base e avaliar corretamente.

A quem se destina este artigo?

Os profissionais e os formandos que queiram compreender esta competência, as suas utilizações concretas e a progressão necessária antes de escolherem ou prosseguirem uma formação.

O que é necessário compreender

O Machine Learning permite que um sistema aprenda relações a partir de exemplos para produzir uma previsão, uma classificação, uma pontuação ou uma segmentação. A competência profissional consiste sobretudo em enquadrar o problema, preparar os dados, construir uma linha de base e avaliar corretamente.

A competência deve estar ligada a uma necessidade de negócio, a dados ou informações identificados, a um resultado esperado e a critérios de controlo. O domínio profissional não se mede pela quantidade de funcionalidades conhecidas, mas pela capacidade de produzir um resultado fiável e explicável.

Porque é que esta competência é importante hoje

Esta competência responde a necessidades crescentes de produtividade, qualidade dos dados, análise, automatização e transformação das profissões. O seu interesse, porém, depende do caso de uso e da capacidade de integração num processo real.

Para a empresa, o desafio é, portanto, formar no método, nos controlos e nas utilizações reais, e não apenas na descoberta da ferramenta.

O que se faz realmente com esta competência

Prever o valorEstimar um montante ou quantidade futuro — demanda, preço, prazo — A partir de variáveis explicativas e de um conjunto de avaliações separado.
ClassificarAtribuir uma classe ou um risco a uma observação, por exemplo fraude/não-fraude ou cliente em risco, com uma métrica adaptada ao custo dos erros.
SegmentaçãoAgrupar automaticamente perfis ou comportamentos semelhantes para explorar segmentos sem etiquetagem prévia.
Avaliação de um modeloComparar o modelo e a linha de base com as métricas adequadas, com validação cruzada ou temporal, e verificar a estabilidade e o viés.
Implementar e monitorizarDisponibilizar o modelo numa aplicação, registar as suas previsões e detetar desvios nos dados ou uma redução do desempenho.

Colocar a competência em situação

Um profissional tem de resolver uma tarefa repetitiva com um resultado controlável e transmissível.

Problema : Reduzir o tempo de tratamento sem perder a qualidade.

Contexto : Dados reais, restrições de trabalho e regras de validação.

Competências : Características, Alvo, Trem/Teste, Baseline, Classificação.

Exemplo : Predizer um valor num fluxo de trabalho definido.

Aplicação prática : Testar o resultado em vários casos, documentar os limites e manter a validação adequada.

Competências a dominar

A competência deve estar ligada a uma necessidade de negócio, a dados ou informações identificados, a um resultado esperado e a critérios de controlo. O domínio profissional não se mede pela quantidade de funcionalidades conhecidas, mas pela capacidade de produzir um resultado fiável e explicável.

InicianteCompreender os fundamentos, o vocabulário e o fluxo de trabalho principal.
IntermédioAplicar a competência a casos reais e combinar as ferramentas associadas.
Avançado / autonomiaConceber, controlar, documentar e melhorar o processo de forma autónoma.

Erros, limites e pontos de atenção

  • Começar com a ferramenta antes do problema.
  • Não verificar os resultados importantes.
  • Ignorar a qualidade dos dados ou os direitos de acesso.
  • Construir um processo não-reprodutível.
  • Não documentar hipóteses e limites.

Como progredir

InicianteCompreender os fundamentos, o vocabulário e o fluxo de trabalho principal.
IntermédioAplicar a competência a casos reais e combinar as ferramentas associadas.
Avançado / autonomiaConceber, controlar, documentar e melhorar o processo de forma autónoma.
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A Mandragore Learning Academy associa este tema a uma formação efetivamente presente no seu catálogo. Os cursos estão estruturados para conduzir o formando dos fundamentos a utilizações profissionais devidamente controladas.

A lógica mantém-se: compreender, ver um caso real, saber o que aprender e depois aplicar na prática no Learning Workspace.

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Percurso de formação associado

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Fontes e referências

Fonte Mandragore: os ficheiros config_ia.php, config_dev.php e config_microsoft.php continuam a ser a fonte de referência para as formações efetivamente propostas.