O machine learning pode funcionar de diferentes maneiras. Você pode aplicar um modelo de machine learning treinado a novos dados ou pode treinar um novo modelo do zero. A aplicação de um modelo de machine learning treinado a novos dados geralmente é um processo mais rápido e que consome menos recursos. Em vez de desenvolver parâmetros por meio de treinamento, você usa os parâmetros do modelo para fazer previsões sobre os dados de entrada, um processo chamado de inferência. Você também não precisa avaliar o desempenho, pois ele já foi avaliado durante a fase de treinamento. No entanto, ele exige que você prepare cuidadosamente os dados de entrada para garantir que estejam no mesmo formato dos dados usados para treinar o modelo. O treinamento de um novo modelo de machine learning envolve as seguintes etapas: Coleta de dados Comece escolhendo seus conjuntos de dados. Os dados podem vir de várias fontes, como logs do sistema, métricas e traces. Além de logs e métricas, vários outros tipos de dados de série temporal são importantes no treinamento de machine learning, como: Dados do mercado financeiro, como preços de ações, taxas de juros e taxas de câmbio. Esses dados geralmente são usados para criar modelos preditivos para fins de trading e investimento. Dados de série temporal de transporte, como volume de tráfego, velocidade e tempo de viagem. Esses dados podem ser usados para otimizar rotas e reduzir o congestionamento do tráfego. Dados de uso do produto, como tráfego do site e engajamento em redes sociais. Esses dados podem ajudar as empresas a entender o comportamento do cliente e identificar áreas de melhoria. Quaisquer que sejam os dados que você usar, eles devem ser relevantes para o problema que você está tentando resolver e devem ser representativos da população sobre a qual você deseja fazer previsões ou tomar decisões. Pré-processamento de dados Depois de coletar os dados, você precisa pré-processá-los para torná-los utilizáveis por um algoritmo de machine learning. Às vezes, isso envolve rotular os dados ou atribuir uma categoria ou valor específico a cada ponto de dados em um conjunto de dados, o que permite que um modelo de machine learning aprenda padrões e faça previsões. Além disso, pode envolver a remoção de valores ausentes, a transformação de dados de série temporal em um formato mais compacto com a aplicação de agregações e o redimensionamento dos dados para garantir que todos os recursos tenham intervalos semelhantes. Ter uma grande quantidade de dados de treinamento rotulados é um requisito para redes neurais profundas, como grandes modelos de linguagem (LLMs). Para os modelos supervisionados clássicos, você não precisa processar tanto. Seleção de recursos Algumas abordagens exigem que você selecione os recursos que serão usados pelo modelo. Essencialmente, você deve identificar as variáveis ou os atributos mais relevantes para o problema que está tentando resolver. As correlações são uma maneira básica de identificar os recursos. Para otimizar ainda mais, há métodos de seleção de recursos automatizados disponíveis que são aceitos por muitos frameworks de ML. Seleção de modelo Agora que você selecionou os recursos, precisa escolher um modelo de machine learning que seja adequado para o problema que está tentando resolver. Entre as opções, incluem-se os modelos de regressão, as árvores de decisão e as redes neurais. (Veja “Técnicas e algoritmos de machine learning” abaixo.) Treinamento Depois de escolher um modelo, você precisa treiná-lo usando os dados coletados e pré-processados. O treinamento é onde o algoritmo aprende a identificar padrões e relacionamentos nos dados e os codifica nos parâmetros do modelo. Para alcançar o desempenho ideal, o treinamento é um processo iterativo. Isso pode incluir o ajuste de hiperparâmetros do modelo e a melhoria do processamento de dados e da seleção de recursos. Teste Agora que o modelo foi treinado, você precisa testá-lo em novos dados que ele não viu antes e comparar seu desempenho com outros modelos. Você seleciona o modelo de melhor desempenho e avalia seu desempenho em dados de teste separados. Somente dados não utilizados anteriormente fornecerão uma boa estimativa de como seu modelo pode funcionar depois de implantado. Implantação do modelo Quando estiver satisfeito(a) com o desempenho do modelo, você poderá implantá-lo em um ambiente de produção onde ele pode fazer previsões ou tomar decisões em tempo real. Isso pode envolver a integração do modelo com outros sistemas ou aplicações de software. Frameworks de ML integrados a provedores de computação em nuvem conhecidos facilitam bastante a implantação do modelo na nuvem. Monitoramento e atualização Após a implantação do modelo, você precisará monitorar seu desempenho e atualizá-lo periodicamente conforme novos dados se tornarem disponíveis ou conforme o problema que você estiver tentando resolver for evoluindo com o tempo. Isso pode significar treinar novamente o modelo com novos dados, ajustar seus parâmetros ou escolher um algoritmo de ML totalmente diferente.