Descubra como o Machine Learning Canvas pode simplificar o gerenciamento de projetos de Machine Learning, fornecendo uma visão 360° e alinhando expectativas entre equipes de dados, negócio e tecnologia.

Introdução ao Machine Learning Canvas

O Machine Learning Canvas (ML Canvas) é uma ferramenta visual criada para facilitar o entendimento e gerenciamento de projetos de Machine Learning. Ele foi desenvolvido por um PhD em Machine Learning e consiste em um template que mapeia todas as etapas necessárias para construir, treinar e implantar um modelo de Machine Learning. O objetivo do ML Canvas é ajudar as equipes a ter uma visão geral do projeto, entendendo de onde vem os dados, como o modelo será treinado, qual problema de negócio ele resolverá, como suas predições serão utilizadas e como seu desempenho será monitorado.

  • O ML Canvas é uma ferramenta visual que auxilia no entendimento e gerenciamento de projetos de Machine Learning
  • Foi desenvolvido por um PhD em Machine Learning e mapeia todas as etapas necessárias para construir, treinar e implantar um modelo de Machine Learning
  • O objetivo é fornecer uma visão geral do projeto, incluindo a origem dos dados, o processo de treinamento do modelo, a resolução de problemas de negócios, a utilização das predições e o monitoramento do desempenho

Visão Geral do Canvas

O ML Canvas é dividido em 5 grandes blocos, que incluem Proposta de Valor, Como Aprender, Como Prever, Quão Bem Funcionou e Quem se Beneficia. Cada bloco aborda aspectos específicos do projeto de Machine Learning, desde os objetivos gerais até os beneficiários das predições e resultados gerados pelo modelo.

  • O ML Canvas é dividido em 5 grandes blocos: Proposta de Valor, Como Aprender, Como Prever, Quão Bem Funcionou e Quem se Beneficia
  • Cada bloco aborda aspectos específicos do projeto de Machine Learning, incluindo objetivos gerais e beneficiários das predições e resultados gerados pelo modelo

Value Propositions

O centro do ML Canvas foca na proposta de valor do projeto, respondendo a três perguntas principais: O que estamos tentando fazer? Por que isso é valioso? Para quem isso é valioso? Essas perguntas visam definir o objetivo geral do modelo de Machine Learning e seu valor para os beneficiários das predições. Exemplos de objetivos incluem classificar transações como fraude ou não fraude, prever a inadimplência de clientes e recomendar produtos ou serviços.

  • O centro do ML Canvas foca na proposta de valor do projeto, respondendo a três perguntas principais
  • As perguntas visam definir o objetivo geral do modelo de Machine Learning e seu valor para os beneficiários das predições
  • Exemplos de objetivos incluem classificar transações como fraude ou não fraude, prever a inadimplência de clientes e recomendar produtos ou serviços

A importância dos produtos personalizados para usuários

A personalização de produtos é uma estratégia valiosa para resolver problemas de negócios e agregar valor. Reduzir perdas com fraudes, diminuir a taxa de inadimplência e aumentar vendas com recomendações assertivas são exemplos claros do valor agregado pela personalização de produtos.

  • Personalização de produtos como estratégia de resolução de problemas de negócios
  • Redução de perdas com fraudes
  • Diminuição da taxa de inadimplência
  • Aumento de vendas por meio de recomendações assertivas

Beneficiários da personalização de produtos

A personalização de produtos beneficia diversos setores e equipes dentro de uma organização. Operadores do time antifraude, equipe de concessão de crédito, gerentes de produto e marketing são alguns dos beneficiários das predições e resultados do modelo.

  • Beneficiários da personalização de produtos dentro de uma organização
  • Operadores do time antifraude
  • Equipe de concessão de crédito
  • Gerentes de produto e marketing

Aprendizado e fontes de dados

A qualidade dos dados é crucial para o sucesso da personalização de produtos. É importante considerar a origem dos dados, como serão coletados e quais características serão relevantes para o problema a ser resolvido.

  • Importância da qualidade dos dados para o sucesso da personalização de produtos
  • Considerações sobre a origem dos dados
  • Processo de coleta de dados
  • Identificação das características relevantes para o problema a ser resolvido

Construção de modelos e sua relevância

A construção e avaliação periódica dos modelos de personalização de produtos são essenciais, uma vez que os modelos de Machine Learning ‘envelhecem’ com o tempo. A revisão do desempenho do modelo em dados mais recentes e a reconstrução, se necessário, são passos fundamentais para manter a eficácia do modelo.

  • Importância da construção e avaliação periódica dos modelos de personalização de produtos
  • Necessidade de revisão do desempenho do modelo em dados recentes
  • Reconstrução do modelo quando necessário

Utilização das predições da personalização de produtos

Após a coleta de dados e o treinamento do modelo, é crucial definir como as predições serão utilizadas. Identificar a tarefa realizada pelo modelo, como classificação, regressão ou recomendação, é essencial para garantir que as predições sejam aplicadas de forma eficaz.

  • Definição de como as predições serão utilizadas
  • Identificação da tarefa realizada pelo modelo
  • Garantia da aplicação eficaz das predições

Impacto das Predições no Negócio

Como as predições e insights gerados pelo modelo serão utilizados para impactar decisões no negócio? Por exemplo, as predições de risco de um cliente podem afetar: Aprovação ou não de um empréstimo, Limite de crédito concedido, Oferta de produtos específicos.

  • As predições de risco de clientes podem influenciar diretamente na aprovação ou negação de empréstimos
  • Os limites de crédito concedidos podem ser determinados com base nas predições do modelo
  • Ofertas de produtos específicos podem ser direcionadas com base nas predições geradas

Avaliação Offline

Quais métricas de negócio serão utilizadas para determinar se o modelo está performando bem ou não? Métricas comuns: Acurácia, Precision e Recall, Curva ROC, RMSE ou outras métricas de erro. Porém também podem ser usadas métricas customizadas, que meçam especificamente o impacto de negócio.

  • Métricas comuns incluem acurácia, precision, recall, curva ROC e RMSE
  • Métricas customizadas podem ser utilizadas para medir o impacto específico no negócio
  • As métricas de negócio são essenciais para avaliar o desempenho do modelo

Fazendo Predições

Com que frequência o modelo será executado em produção para fazer predições em tempo real? Rodando diariamente em batch para atualizar as predições? Chamadas em tempo real para predizer no momento que um cliente acessa o site? Predições embedadas em tempo real direto no sistema transacional?

  • É importante determinar a frequência de execução do modelo em produção
  • A atualização das predições pode ocorrer diariamente em batch
  • As predições em tempo real podem ser feitas no momento em que um cliente acessa o site
  • As predições podem ser incorporadas diretamente no sistema transacional em tempo real

Monitoramento e Avaliação

Como garantir que o modelo continue performando bem após ser colocado em produção? Algumas estratégias: Monitoramento com dashboards em tempo real, Alertas quando métricas-chave de performance piorarem, Reavaliação periódica do modelo com dados recentes, A/B testing contra modelos alternativos. O objetivo aqui é detectar rapidamente se o desempenho do modelo piorou no mundo real, para que ele possa ser reconstruído e melhorado.

  • O monitoramento em tempo real é essencial para garantir o bom desempenho do modelo
  • Alertas devem ser configurados para indicar quando métricas-chave de performance piorarem
  • A reavaliação periódica do modelo com dados recentes é fundamental para manter a precisão das predições
  • A realização de A/B testing contra modelos alternativos pode ajudar a identificar melhorias

Conclusão

O Machine Learning Canvas é uma ferramenta valiosa para simplificar a comunicação de projetos complexos, alinhar equipes e garantir que nenhum ponto importante seja deixado de lado.