A implantação de uma solução de machine leaming tipicamente passa por 5 fases. Na fase inicial, deve-se ter clareza quanto à
pergunta ou problema para o qual se busca uma solução e quanto às informações que serão utilizadas, sejam elas de propriedade do interessado ou a serem adquiridas no mercado. As outras fases são:
I Treinar o modelo ajustando os atributos, parâmetros de treinamento e algoritmos até que o modelo produza os resultados
desejados. A validação é realizada comparando-se as predições com os resultados reais.
II Monitorar os resultados das predições para verificar se o modelo continua generalizando. Se houver uma diminuição
significativa na capacidade de predição do modelo, este deve ser treinado novamente com novos dados ou até mesmo os
algoritmos, atributos e parâmetros de treinamento devem ser ajustados.
III Definir o objetivo do aprendizado de máquina, estruturar o modelo que será o responsável por realizar as predições e
adequar os dados para os algoritmos selecionados.
IV Verificar se o modelo generaliza. No caso de o modelo não generalizar, deve-se retornar para as fases anteriores ou até
mesmo para a fase inicial. Se generalizar, o modelo já pode seguir para a produção.
A ordem
sequencial correta das outras fases é: