O processo de treinamento de um modelo de IA

Embora cada projeto tenha seus próprios desafios e exigências, o processo geral de treinamento de um modelo de inteligência artificial (IA) é geralmente o mesmo.

Estes cinco passos compõem uma visão geral do processo de treinamento de IA:

1. Preparação dos dados:
Um treinamento bem-sucedido começa com dados de alta qualidade, que devem representar com precisão e consistência situações reais. Sem esses dados, os resultados futuros serão irrelevantes. A equipe do projeto precisa selecionar cuidadosamente as fontes de dados, construir processos e infraestrutura (manuais e automáticos) de coleta de dados e definir processos adequados de limpeza e transformação.

2. Escolha do modelo de treinamento:
Se a preparação dos dados estabelece a base do projeto, a escolha do modelo define toda a sua estrutura. Os fatores a considerar incluem os parâmetros e objetivos do projeto, a arquitetura e os algoritmos a serem utilizados. Como cada modelo exige diferentes recursos, é necessário equilibrar essas necessidades com prazos, custos, complexidade e capacidade computacional disponível.

3. Treinamento inicial:
Assim como ensinar uma criança a distinguir entre cães e gatos, o treinamento de IA começa com o básico. Usar um conjunto de dados muito amplo, um algoritmo excessivamente complexo ou o tipo errado de modelo pode impedir o aprendizado. Durante o treinamento inicial, os cientistas de dados devem se concentrar em obter resultados que atendam aos parâmetros esperados e estar atentos a erros críticos no algoritmo. Com um treinamento progressivo e controlado, o modelo pode se aperfeiçoar de forma confiável.

4. Validação do treinamento:
Após a fase inicial, o modelo pode gerar resultados com base em critérios-chave. A fase de validação envolve a aplicação de conjuntos de dados diferentes — geralmente mais amplos e complexos — para testar o desempenho do modelo e identificar falhas, surpresas ou lacunas.

Os cientistas de dados avaliam o desempenho com base em métricas como precisão (porcentagem de acertos) e recall (capacidade de identificar corretamente a classe). Em alguns casos, utiliza-se o F1 Score, que equilibra os falsos positivos e falsos negativos para oferecer uma métrica mais completa da eficácia do modelo.

5. Testes do modelo:
Depois de validado, o modelo é testado com dados reais, retirados de cenários práticos. Essa etapa é conhecida como "sem rodinhas", pois o modelo precisa funcionar de forma autônoma. Se os resultados forem precisos e atenderem às expectativas, o modelo está pronto para ser lançado. Caso contrário, será necessário refazer o treinamento até que os padrões de desempenho sejam alcançados.

Apesar do lançamento ser um marco, ele não marca o fim do processo. Cada novo dado pode representar uma nova lição para o sistema, que deve ser constantemente monitorado. Se surgirem erros, mesmo que raros, o modelo pode precisar ser ajustado para manter a qualidade das futuras previsões.