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O aprendizado de máquina pode trazer resultados consideráveis para as tomadas de decisões corporativas. No entanto, é fundamental detectar os possíveis erros e repará-los.
Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é um método de análise de dados utilizado para automatizar a construção de modelos analíticos. Ele é baseado na ideia de que máquinas podem aprender sem serem programadas para realizar tarefas específicas.
Graças às novas tecnologias computacionais, as máquinas podem aprender com computações anteriores para fornecer decisões e resultados confiáveis. Assim, quando os modelos são expostos a novos dados, eles conseguem se adaptar independentemente.
Portanto, muitas empresas têm apostado nessa tendência, para que seus sistemas possam identificar padrões, tomar decisões e aprender por meio de dados e com o mínimo de intervenção humana.
Tudo isso permite que as organizações produzam modelos capazes de analisar dados maiores e mais complexas de forma rápida e automática, entregando resultados ágeis e mais assertivos. Desse modo, elas conquistam mais chances de identificar oportunidades lucrativas e com riscos reduzidos.
No entanto, para criar um bom sistema de machine learning é necessário contar com alguns recursos, como:
- Capacidade de data preparation;
- Algoritmos – básicos e avançados;
- Processos automatizados e iterativos;
- Escalabilidade;
- Modelagem conjunta.
O problema é que nem todas as empresas estão preparadas para lidar com esse modelo e acabam cometendo diversas falhas no uso do machine learning. Portanto, é necessário conhecer quais são esses erros e as melhores formas para evitá-los. Confira a seguir como fazer isso:
6 erros comuns no uso de machine learning
As empresas buscam utilizar o aprendizado de máquina quando precisam analisar grandes fluxos de dados. Quanto mais específica for a utilização dessa solução, mais precisos serão seus resultados.
No entanto, para que o processo seja bem-sucedido, é necessário evitar alguns erros comuns no uso de machine learning. Acompanhe:
1. Dados insuficientes para o treinamento do modelo
Para que o aprendizado aconteça, é necessário a aplicação de algoritmos em uma quantidade massiva de dados. Apenas assim será possível identificar os padrões usados no treinamento das aplicações.
No entanto, muitas vezes, as empresas não utilizam dados suficientes, o que prejudica o aprendizado. Portanto, é necessário preparar um ponto de partida em que haja dados suficientes para ensinar o sistema como pensar inicialmente.
2. Utilização desnecessária
Outra falha muito comum cometida pelas empresas é a utilização desnecessária. Diversas organizações utilizam machine learning em aplicativos sem nenhuma razão ou objetivo e acabam aumentando seus custos.
Quando isso acontece, os sistemas de aprendizado acabam por não oferecer nenhuma vantagem real para os negócios. Devido a isso, as empresas precisam entender que a utilização dessa solução deve ser voltada para aplicações realmente necessárias com uma intenção e objetivo. Assim, as bases de conhecimento serão realmente vantajosas.
3. Falta de conhecimento sobre o uso
Muitas vezes, incorporar sistemas machine learning em aplicativos errados pode trazer mais prejuízos do que vantagens para os negócios, como citamos acima.
Quando utilizado em aplicativos desnecessários, que não precisam do valor de aprendizado de máquina por falta de conhecimento sobre sua aplicação, pode acabar prejudicando o desempenho e atrapalhando a produtividade dos processo.
4. Ficar apenas na zona de conforto
A maioria dos desenvolvedores que trabalham com machine learning escolhem utilizar métodos e modelos que já estão familiarizados, ao invés de arriscar com outras alternativas desconhecidas, mas que se encaixariam melhor aos dados fornecidos.
Isso também pode prejudicar os resultados esperados. Portanto, é fundamental verificar quais modelos se apresentam como as melhores alternativas para cada processo.
5. Baixa qualidade dos dados
Além de dados insuficientes para o processo ser um problema comum, muitas empresas cometem o erro de lidar com dados de baixa qualidade, o que também pode atrapalhar o aprendizado de máquina.
Isso pode colocar em risco os esforços da análise e acarretar em resultados ruins, o que, consequentemente, pode prejudicar as tomadas de decisões da empresa. Dessa forma, os resultados dessas decisões acabarão prejudicando o desempenho dos negócios e dificultando que iniciativas futuras tenham apoio.
6. Falta de planejamento e governança
Por falta de prática, muitas organizações começam diversos projetos de machine learning, que depois perdem força e são deixados de lado. Isso, muitas vezes acontece, por falta de planejamento.
Quando iniciado de forma estruturada, o aprendizado de máquina é um processo interativo e contínuo. Ele pode precisar de modificações em seus modelos ao longo do tempo para suportar novos requisitos.
Portanto, para que os projetos não tenham resultados negativos e gastos desnecessários, é necessário monitorar os esforços do machine learning constantemente e garantir a governança do processo.
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