Em projetos de Machine Learning, nem sempre os resultados são aqueles esperados. Por exemplo, eles podem não determinar as causas dos problemas investigados – e assim, não ajudar na tomada de decisões. Em outras palavras, o aprendizado de máquina aqui não cumpre seus objetivos. Agora, por que isso acontece?

Neste artigo, vamos tratar de dois dos principais erros na implementação do aprendizado de máquina. Acompanhe!

Erros nos entregáveis do projeto

O primeiro erro técnico em projetos de Machine Learning de que vamos falar refere-se à forma das entregas.

As técnicas de atuais de Machine Learning constroem modelos matemáticos. Esses modelos são baseados em redes neurais, regressões lineares, entre outros. Por meio dessas técnicas, é possível descobrir padrões ou tendências ocultos nos dados. Porém, os resultados não são padronizados – e são representados numericamente.

Números e estatísticas podem ser bastante difíceis de ler e interpretar comercialmente. São apresentadas diversas informações sem o tratamento adequado. Sendo assim, essas informações não se tornam recomendações práticas para a empresa. Ou seja, temos muito conhecimento, mas ele não é aplicável no negócio!

Vamos usar como exemplo o  desenvolvimento de modelo analítico em uma seguradora. Esse tipo de modelo pode ser usado ​​para identificar de forma preditiva os clientes que apresentarão uma reclamação no futuro. Os resultados do projeto nos mostrarão a aplicação dos algoritmos envolvidos e a construção do melhor modelo analítico. E posteriormente, vão analisar os dados do cliente, fazer a previsão e obter uma lista de clientes com alta probabilidade de reclamação.

No entanto, se essas informações não se organizam claramente, associando-se à causa das reclamações, elas não irão ajudar os tomadores de decisão a lidar adequadamente com o problema. Em resumo: o projeto é consistente, mas suas entregas não correspondem a formatos de conhecimento acionáveis, que podem basear a definição de ações.

Erros na mensuração de resultados

O segundo contexto onde encontramos dificuldade na implementação do Machine Learning nas empresas é a medição dos resultados decorrentes do projeto de aprendizado de máquina.

É fato: medir resultados com precisão é um requisito natural para qualquer projeto em uma organização – e no âmbito do aprendizado de máquina não é diferente. Aqui, a questão é garantir a conexão entre as estratégias suportadas pelo Machine Learning aplicadas nas áreas operacionais das empresas e a sua eficácia real na resolução dos problemas.

Tecnicamente o Machine Learning não é cíclico se não estiver associado a uma metodologia para medir a eficiência da estratégia em relação às previsões que ele oferece. Em termos concretos, estamos falando de viabilizar um acompanhamento constante do impacto do aprendizado de máquina na performance. Quanto o conhecimento gerado por ele realmente fez diferença para atingir os objetivos do negócio?

A objetividade é um ponto chave para  analisar com precisão o resultado de cada medida implementada a partir das decisões tomadas. Por exemplo, determinar qual o percentual de clientes que reclamaram e quais foram atendidos adequadamente; ou saber se a probabilidade de esse cliente reclamar novamente foi reduzida, e em quanto. Em suma, entender se os esforços da empresa relacionados com o Machine Learning atingiram melhorias de negócio.

Como vimos, definir formatos de entrega que sejam parte efetiva das decisões de negócio e associar índices mensuráveis de sucesso à aplicação das informações obtidas são duas medidas fundamentais para evitar erros técnicos comuns, que poderiam comprometer o uso do Aprendizado de Máquina no negócio! Quer saber mais sobre todo o processo de implementação do Machine Learning? Confira aqui no Tatic Blog este artigo completo sobre o tema!