Criando um modelo de aprendizado de máquina: um detalhamento visual

A criação de um modelo de aprendizado de máquina é um processo iterativo que geralmente envolve as seguintes etapas:

• Coleta inicial de dados: Reúna os dados brutos que serão usados para treinar o modelo a partir de fontes confiáveis.
• Compreensão de dados: Explore os dados para identificar problemas de qualidade de dados, entender distribuições e relações entre variáveis.
• Preparação de dados: Limpe os dados para lidar com valores ausentes, duplicatas, erros, etc. Transforme ou projete recursos conforme necessário.
• Divisão de dados: Dividir os dados pré-processados em conjuntos de treinamento, validação e teste. O conjunto de treinamento é usado para ajustar os modelos, o conjunto de validação para ajustar os hiperparâmetros e o conjunto de testes para avaliar o desempenho final do modelo.
• Treinamento de modelos: Treine vários modelos de aprendizado de máquina nos dados de treinamento, experimentando diferentes algoritmos e hiperparâmetros.
• Avaliação do modelo: Avaliar os modelos treinados no conjunto de validação para selecionar o melhor modelo. As métricas dependem da tarefa – para problemas de classificação, precisão, AUC-ROC, etc. são usados.
• Ajuste de hiperparâmetros: Ajuste os hiperparâmetros do melhor modelo para melhorar o desempenho da validação.
• Avaliação final: Avalie o modelo final no conjunto de testes para obter uma estimativa imparcial de seu desempenho no mundo real.
• Implantação do modelo: Implantar o modelo final na produção para fazer previsões sobre novos dados. Monitore seu desempenho para detectar possíveis desvios.

O processo se concentra em analisar, preparar e dividir os dados adequadamente para o desenvolvimento e avaliação robustos do modelo. Iterar na modelagem, avaliação e ajuste é fundamental para maximizar o desempenho preditivo.

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André Cardia