Entregar o resultado de um projeto de Machine Learning envolve várias etapas que garantem que o modelo desenvolvido seja compreendido, avaliado e utilizado de maneira eficaz pelos stakeholders. Aqui estão os principais passos a serem considerados:
Documentação Completa: Inclua detalhes técnicos sobre como o modelo foi construído, os dados utilizados, a preparação dos dados, o algoritmo escolhido, os parâmetros ajustados e os resultados dos testes. Documente também qualquer pré-processamento de dados e escolhas de engenharia de atributos.
Avaliação do Modelo: Apresente uma avaliação detalhada do desempenho do modelo utilizando métricas relevantes (como precisão, recall, AUC-ROC, etc.). Use visualizações, como curvas ROC ou matrizes de confusão, para ilustrar os resultados de forma clara.
Relatório de Insights e Interpretações: Forneça insights sobre o que o modelo mostra, incluindo quais variáveis são mais importantes para as previsões e como as variáveis influenciam essas previsões. Ferramentas de interpretabilidade de modelo como SHAP ou LIME, podem ser úteis aqui.
Demonstração Prática: Se possível, crie uma demonstração ou protótipo que mostre como o modelo funciona em um ambiente operacional. Isso pode ser uma aplicação web, um Jupyter Notebook interativo ou até mesmo uma API que os stakeholders possam consultar para testar o modelo.
Manual do Usuário e Treinamento: Forneça um manual do usuário ou guias que expliquem como interagir com o modelo, incluindo como inserir dados, interpretar resultados e aplicar os resultados para tomada de decisão. Além disso, ofereça sessões de treinamento para os usuários finais que irão operar ou interagir regularmente com o modelo.
Plano de Implantação: Descreva como o modelo será implementado no ambiente de produção. Isso inclui detalhes técnicos sobre integração com sistemas existentes, requisitos de hardware/software e estratégias para atualizações e manutenção.
Plano de Monitoramento e Manutenção: Estabeleça um plano para monitorar o desempenho do modelo ao longo do tempo e identificar quando ele precisa ser recalibrado ou treinado com novos dados para manter sua precisão e relevância.
Feedback e Iteração: Inclua um mecanismo de feedback para coletar opiniões dos usuários sobre o desempenho do modelo e áreas para melhorias. Use essas informações para iterar sobre o modelo e melhorar continuamente sua precisão e usabilidade.
Ao seguir esses passos, você pode assegurar que o resultado do seu projeto de Machine Learning seja entregue de forma eficiente, compreensível e útil para todos os envolvidos.
David Matos
Referências:
Desenvolvimento e Deploy de Modelos de Machine Learning