Melhores práticas para um modelo de ML que prevê a demanda de frete

Seguindo essas melhores práticas, você pode aprimorar a precisão, a confiabilidade e a interpretabilidade do seu modelo de aprendizado de máquina para prever a demanda de frete, levando a uma melhor tomada de decisão e eficiência operacional:

• Qualidade e pré-processamento de dados — Certifique-se de que os dados usados para treinar o modelo sejam de alta qualidade e livres de erros, valores faltantes e inconsistências. As etapas de pré-processamento de dados, como tratamento de valores ausentes, detecção de valores discrepantes e engenharia de recursos, desempenham um papel crucial na melhoria da precisão do modelo.

• Dados históricos suficientes — Ter dados históricos suficientes é essencial para capturar padrões, tendências e sazonalidade. No entanto, também é importante considerar a relevância e a atualidade dos dados históricos. Se houve mudanças significativas no mercado, nas operações comerciais ou em fatores externos, os dados mais antigos podem não ser representativos do cenário atual. Nessa situação, dê maior peso aos dados mais recentes.

• Seleção e engenharia de recursos — Identificar recursos relevantes e criar novos recursos a partir de dados existentes pode melhorar significativamente o desempenho do modelo. Colabore estreitamente com especialistas do domínio para usar seus conhecimentos e insights ao selecionar os recursos apropriados. Além disso, considere realizar uma análise da importância dos recursos para identificar os recursos mais influentes e, potencialmente, remover recursos redundantes ou irrelevantes.

• Modelos de conjunto — Em vez de confiar em um único modelo, considere usar técnicas de conjunto que combinem as previsões de vários modelos. Os modelos de conjunto podem superar os modelos individuais e fornecer previsões mais robustas e precisas.

• Avaliação e validação do modelo — Avalie e valide regularmente o desempenho do modelo usando métricas apropriadas, como erro quadrático médio (MSE), erro percentual absoluto médio (MAPE) ou qualquer outra métrica específica do domínio. Use validação cruzada ou validação de retenção para avaliar os recursos de generalização do modelo.

• Monitoramento e reciclagem contínuos — Os padrões de demanda de frete podem mudar com o tempo devido a vários fatores, como condições econômicas, dinâmica do mercado ou mudanças nas operações comerciais. Monitore continuamente o desempenho do modelo e treine-o periodicamente com os dados mais recentes para melhorar sua precisão e relevância.

• IA explicável — Os modelos de previsão de demanda devem ser interpretáveis e explicáveis, especialmente nos casos em que as partes interessadas precisam entender o raciocínio por trás das previsões. Técnicas como análise de importância de características, gráficos de dependência parcial e explicações aditivas de Shapley (SHAP) podem ajudar a explicar as decisões do modelo.

• Incorpore o conhecimento do domínio — Colabore estreitamente com especialistas do domínio e partes interessadas da empresa para incorporar seus conhecimentos e insights ao processo de modelagem. Sua experiência no domínio pode ajudar a identificar possíveis vieses, interpretar resultados e tomar decisões informadas com base nas previsões.

• Análise de cenários e simulações hipotéticas — incorpore a capacidade de realizar análises de cenários e simulações hipotéticas à solução de previsão. Isso permite que as partes interessadas explorem o efeito de diferentes decisões de negócios ou fatores externos na previsão da demanda, permitindo uma tomada de decisão mais informada.

• Pipeline automatizado e escalável — Crie um pipeline automatizado e escalável para ingestão de dados, pré-processamento, treinamento de modelos e implantação. Isso executa o processo de previsão de forma consistente e eficiente, especialmente ao lidar com vários produtos ou regiões.