Experimento
de IA

INTRODUÇÃO

O que é um Experimento de IA?

O primeiro passo na solução de um desafio de IA é realizar um entendimento do problema e validações iniciais de solução. Para isso, um experimento de IA é fundamental para avaliar a complexidade do desafio, entender como os dados podem ser usados para resolver e buscar modelos na literatura para atender à demanda. Assim, o experimento de IA é o passo de análise de hipótese e levantamento de soluções.

CONTEXTO

Quando fazer um experimento de IA?

Toda demanda cuja solução seja cabível com IA merece uma fase de experimento, principalmente para desafios de solução via modelos clássicos. Esses modelos tradicionais, como classificadores, regressores, clustering, forecast, dentre outros necessitam de avaliações e modelagens para obtenção dos melhores resultados. Além disso, existem múltiplas abordagens para um mesmo desafio, onde cada abordagem é suportada por dezenas de modelos diferentes. Assim, um experimento de IA vai encontrar a melhor abordagem e modelo para resolver um desafio.

SOLUÇÃO

Arquitetura de um experimento de IA

Experimentos de IA nem sempre geram uma arquitetura padrão para resolver o desafio, entretanto, a maioria deles pode acabar em uma solução macro como a figura apresenta.

Nesse diagrama, o fluxo tradicional inicia dos dados brutos salvos no S3 para análise do cientista de dados. Essa análise é feita no Sagemaker Notebook, onde os dados são modelados e salvos novamente no S3, estando prontos para o treinamento do modelo. Esse treinamento é feito via training job, onde os dados são consumidos para gerar um artefato do modelo, salvo no S3. Esse artefato é usado para criar um Serverless Endpoint no Sagemaker. Finalmente, com uma função Lambda o pré-processamento é feito e servido via API Gateway para uso do modelo.

REQUISITOS

O que preciso ter para começar um experimento de IA?

Para começar a desenvolver o seu experimento de IA na Lascasas Consulting é simples! Separe:

• Dados para treinamento de modelos exportados em CSV ou Parquet;
• Acesso à conta AWS para implantação dos agentes de IA;
• Repositório Git para a arquitetura;
• Definição de regras de negócio do desafio.

MODUS OPERANDI

Como é o projeto de experimento de IA?

O projeto de experimento de IA segue o framework do CRISP-DM, que é o mais utilizado no mercado. Nesse framework, realizamos as seguintes etapas:

• Entendimento de Negócios: Fase de entendimento do desafio em um ponto de vista de negócios, entendendo a dor do cliente.
• Entendimento de Dados: Nessa etapa, realizamos a análise exploratória dos dados e levantamento do estado da arte, buscando preparar os dados e também modelos potenciais para a solução.
• Preparo dos Dados: Aqui realizamos a modelagem do dado para que ele fique próprio para o treinamento da IA.
• Análise e Modelagem: Na fase de modelagem, o algoritmo de IA é treinado com os dados e seus resultados são analisados para tunagem de parâmetros.
• Validação: Na validação, o modelo é testado com dados reais e os resultados obtidos são analisados minunciosamente para entendimento do potencial e melhorias.
• Visualização e Apresentação: Finalmente, os resultados são apresentados para as áreas de negócio para validação de aderência e melhoria.

PRÓXIMOS PASSOS

Como iniciar meu projeto?

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