Etapas do desenvolvimento de aplicações IA
Neste fluxo bem simplificado, apresentamos uma visão de criação de uma IA.
Na primeira etapa, escolhemos os dados e entendemos a qualidade e características desses dados.
Em projetos de IA, nem sempre temos prontos os dados, muitas vezes precisamos preparar e coletar tais dados.
Em um segundo faz a preparação dos dados, acertando problemas e ajustando os dados. Na vida real, é praticamente impossível pegar bases prontas de clientes. Muitas vezes as bases de clientes, exigem uma analise e pré processamento, para realizar ajustes ou cortes. Necessários para obter dados coerentes com que queremos analisar.
A próxima etapa é separar dados em treinamento e testes. Onde usa-se o bom senso para avaliar as escolhas dos dados. Sendo uma referencia 70 /30% , onde 70 % dos itens serão utilizados para treinamento e os demais, serão usados para teste. Levando sempre em consideração a diversidade dos dados tanto para testes, como para treinamentos. A escolha aleatória dos 30% garante uma melhor probabilidade de sucesso, pois evita selecionar modelos com caracteristicas próximas , que podem iludir ou derrubar as estatísticas dos resultados.
Treinamento
O treinamento consiste em pegar os dados e aplicar a um modelo de IA conhecido, podendo ser NLP , redes convulocionais, ou outros tipos como Grafos.
Nesta etapa cria-se as estruturas e linguagem necessária para gerar a rede treinada.
Testes ou Validação
Nesta etapa usa-se os dados para gerar as informações separadas para validar a rede criada.
Analisando os resultados a partir de respostas conhecidas.
Melhoria ou Validação
A partir da analise dos resultados, são de fato, avaliados duas decisões:
Finalização do projeto ou etapa
Retorno a etapa de codificação, ajustando técnicas ou processos para corrigir problemas identificados.