Aprenda as 5 fases de um projeto de Inteligência Artificial com Alexandre Dietrich , Alexandre é Watson AI & Data Executive na IBM e cria aulas rápidas em vídeo para nos ensinar os aspectos desta no área do saber.
Fase de Design e Planejamento
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Fase de Design e Planejamento, a importância dos dados e escolha do caso de uso.
Fase de Dados
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Fase de Dados, dos aspectos de coleta e aquisição, da anotação e preparação dos dados e para servir de input para a próxima fase.
Fase de Treinamento
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Fase de Treinamento, da análise dos dados, da construção e treinamento dos modelos de machine learning e da análise da acuracidade dos modelos antes de levá-los para a fase de inferência que é o uso em ambiente real.
Fase de Inferência
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Fase de Inferência, que é quando um modelo é submetido para uso em ambiente real, recebendo dados de entrada e gerando um resultado (predição) para um aplicativo ou agente humano e colhendo o feedback sobre ser este resultado satisfatório ou não.
Fase de Evolucão
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Fase de Evolução, que é a etapa em que os dados coletados a partir do uso do modelo em produção (dados de entrada e feedback) são utilizados para re-treinar o modelo e assim, em um processo constante e cíclico, a acuracidade vai evoluindo até atingir os objetivos de negócio originalmente estabelecidos.