A criação de um modelo de Inteligência Artificial é uma jornada complexa que envolve várias etapas, desde a definição do problema até a implementação e manutenção contínua do modelo. Sua eficácia depende diretamente da qualidade dos dados e do método utilizado para treiná-lo.

Dados como combustível para a IA

Os dados são o combustível para o desenvolvimento e aprimoramento de modelos de IA. Sua interação com algoritmos permite identificar padrões, fazer previsões e adaptar-se a novas informações. A qualidade dos dados coletados tem um impacto direto na eficácia do produto final, sendo fundamentais para o processo de treinamento do modelo. Dados precisos, diversos e bem-preparados podem melhorar significativamente a precisão do modelo.

Passo a passo:

Definição do objetivo do modelo
O primeiro passo essencial é definir claramente qual é o problema de negócio que o modelo de IA visa resolver. Entender a pergunta que se busca responder guiará todas as etapas subsequentes do processo.

Coleta e conexão dos dados
Reúna dados de diversas fontes, como sistemas internos, bases de dados estruturadas e não estruturadas, e dados externos. Você deve mapear e conectar esses dados para entender como eles se relacionam entre si, garantindo que estejam integrados de maneira coesa antes de serem carregados no modelo.

Análise exploratória de dados
Realize uma análise exploratória inicial para entender o comportamento geral dos dados, identificando padrões, anomalias e insights preliminares que podem influenciar como os dados serão preparados e utilizados.

Limpeza e transformação dos dados
Limpe os dados eliminando duplicatas, removendo "pontos fora da curva" e tratando variáveis com muitos valores nulos. Aplique padronizações ou normalizações conforme necessário para otimizar os dados para modelagem.

Divisão dos dados
Divida os dados em conjuntos de treinamento, validação e teste. Essa prática é fundamental para avaliar a performance do modelo de forma justa, assegurando que ele possa generalizar bem para novos dados não vistos durante o treinamento.

Seleção do modelo
Escolha o tipo de modelo ou algoritmo a ser utilizado, baseando-se nos dados disponíveis e no objetivo definido. Cada modelo tem suas peculiaridades, vantagens e limitações, portanto, é preciso selecionar o modelo adequado para a sua finalidade.

Avaliação da precisão do modelo
Após treinar o modelo com o conjunto de dados designado, avalie sua precisão utilizando métricas apropriadas, como precisão, F1 score, Mean Squared Error (MSE) e R². Esta etapa mede a eficácia do modelo.

Teste com dados novos
Teste o modelo treinado com um conjunto de dados novos para verificar sua eficácia e capacidade de generalização, assegurando que ele mantenha sua precisão fora do ambiente de treinamento.

Implementação do modelo
Uma vez validado, o modelo está pronto para ser implementado e utilizado nas operações do dia a dia. O modelo pode ser integrado a sistemas existentes ou utilizado de forma independente para apoiar decisões de negócio.

Manutenção e melhoria contínua
O ambiente de dados e as condições de negócio estão sempre evoluindo, exigindo atualizações e otimizações constantes do modelo. Reavalie o desempenho periodicamente, realize novos treinamentos com dados atualizados e ajuste o modelo conforme necessário para manter sua relevância e precisão.

Fundamentos de algoritmos de IA

• Algoritmos supervisionados utilizam dados rotulados para fazer previsões futuras, sendo comuns em diagnósticos médicos;
• Algoritmos não supervisionados buscam padrões em dados complexos, utilizados frequentemente em e-commerce para análise de padrões de compra;
• Algoritmos de classificação determinam categorias de novos dados, como identificação de e-mails de spam;
• Algoritmos de aprendizagem por reforço aprendem através da interação com o ambiente, personalizando recomendações com base em feedbacks, como na Netflix e YouTube.

Mineração de dados: CRISP-DM

O CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) é uma metodologia desenvolvida em 1996 que segue relevante devido a sua abordagem estruturada para extrair conhecimento de grandes volumes de dados. As etapas do CRISP-DM incluem:

1. Entendimento do negócio: Definir claramente os objetivos e requisitos do projeto de mineração de dados.
2. Entendimento dos dados: Coletar e avaliar a qualidade dos dados, realizando uma análise exploratória inicial.
3. Preparação dos dados: Limpar e otimizar o conjunto final de dados para a modelagem.
4. Modelagem: Selecionar e testar técnicas de modelagem, aplicando a que obtiver sucesso.
5. Avaliação: Avaliar o modelo com critérios definidos inicialmente e refinar conforme necessário.
6. Implantação: Implementar o modelo em um ambiente de produção, com planos de monitoramento e manutenção para garantir sua precisão e relevância.

É muito importante que o modelo seja bem estruturado desde o início, de forma que seja escolhida um tipo de modelo adequado às suas necessidades.