Dicas para a construção de modelos implementáveis para análise preditiva
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A fim de garantir uma implantação bem-sucedida do modelo preditivo que você está construindo, você precisa pensar sobre a implantação muito cedo. As partes interessadas no negócio deve ter uma palavra a dizer no que o modelo final se parece. Assim, no início do projeto, certifique-se de sua equipe discute a precisão requerida do modelo pretendido e a melhor forma de interpretar seus resultados.
modeladores de dados deve compreender os objetivos de negócios o modelo está tentando alcançar, e todos os membros da equipe devem estar familiarizados com as métricas contra as quais o modelo será julgado. A idéia é ter certeza de que todos estão na mesma página, trabalhando para alcançar os mesmos objetivos, e usando as mesmas métricas para avaliar os benefícios do modelo.
Tenha em mente que o ambiente operacional do modelo provavelmente será diferente do ambiente de desenvolvimento. As diferenças podem ser significativas, a partir das configurações de hardware e software, a natureza dos dados, para a pegada do próprio modelo. Os modeladores tem que saber todos os requisitos necessários para uma implantação bem-sucedida na produção antes que eles possam construir um modelo que realmente vai trabalhar sobre os sistemas de produção. dificuldades de implementação podem se tornar obstáculos que surgem entre o modelo e sua implantação.
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Compreender as limitações do seu modelo também é fundamental para garantir o seu sucesso. Preste atenção especial a essas limitações típicas:
- O tempo que o modelo leva para executar
- Os dados do modelo necessidades- fontes, tipos e volumes
- A plataforma em que o modelo reside
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Idealmente, o modelo tem uma maior chance de ficar implantado quando
- Ele revela alguns padrões dentro dos dados que eram desconhecidas.
- Ele pode ser facilmente interpretado como parte das empresas interessadas.
- Os padrões recém-descoberto realmente faz sentido businesswise e oferecer uma vantagem operacional.