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 O treino de modelos de Machine & Deep Learning é essencial para projetos de IA.

Na Babel, temos a nossa própria metodologia utilizada nos processos de treino de Machine Learning a partir de dados estruturados, de forma a extrair conhecimento útil dos mesmos, bem como a utilização dos principais algoritmos e serviços de IA.

Os procedimentos a desenvolver para realizar esta extração de conhecimento dependerão em grande parte da natureza dos problemas colocados no modelo do cliente a ser treinado, bem como dos dados estruturados disponíveis.

Numa primeira fase, abordamos a definição do problema-alvo: o problema colocado pelo cliente. O primeiro passo centra-se na definição detalhada do problema a resolver com o cliente utilizando técnicas ágeis, bem como na sua categorização na taxonomia deste tipo de problemas.  Tanto o tipo de dados como o problema colocado obedecerão a uma destas categorias.

A chave do sucesso dos projectos de formação de modelos reside na aprendizagem e no treino com dados históricos para fazer inferências sobre os dados actuais e poder estimar previsões futuras aplicando diferentes técnicas.

Numa análise exploratória, é necessária uma análise estatística descritiva dos dados para compreender os mesmos e encontrar algumas indicações claras de relações causais entre as variáveis explicativas e a variável-alvo, quer a partir das características medidas, quer a partir da sua evolução temporal. Nesta primeira fase, será estudada a natureza das variáveis e a qualidade dos dados, e será feita uma primeira seleção das variáveis e dos dados de interesse.