A Model Curation & Improvement é vital para garantir que as tecnologias de AI e ML continuem a prover insights valiosos e suportar tomadas de decisões informadas.
Sua abordagem proativa de monitoramento e ajustes garante que os modelos permaneçam na vanguarda da eficácia, adaptando-se às mudanças dinâmicas do ambiente de negócios.
Conceitos
· Inteligência Artificial (AI): Refere-se à capacidade de uma máquina ou sistema realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como aprendizado, raciocínio e tomada de decisões.
· Machine Learning (ML): É uma subárea da AI que se concentra em desenvolver algoritmos e modelos que permitem que as máquinas aprendam com dados e melhorem seu desempenho ao longo do tempo.
· Model Curation: Envolve a seleção e manutenção cuidadosa dos modelos de AI e ML, garantindo que eles atendam aos objetivos e padrões de desempenho estabelecidos.
· Continuous Improvement: Refere-se à prática de avaliar e aprimorar constantemente os modelos para otimizar sua eficácia e precisão.
Características
- Monitoramento Ativo: A capability realiza monitoramento constante dos modelos em uso, avaliando seu desempenho em tempo real.
- Ajustes Contextuais: Compreende a capacidade de ajustar os modelos de acordo com as mudanças nas condições de negócios e dados, garantindo sua relevância contínua.
- Otimização de Algoritmos: Envolve a otimização dos algoritmos subjacentes para melhorar a eficácia e a precisão dos modelos.
- Feedback Iterativo: Incorpora feedback dos usuários e dos processos para refinamento contínuo.
- Alinhamento com Objetivos de Negócios: Assegura que os modelos estejam alinhados com os objetivos estratégicos da organização.
