Machine learning para PMEs: casos de uso e simulações

1

Antes de modelar, avalie volume, qualidade e acessibilidade dos dados; sem isso o projeto trava.

2

Previsão de demanda, segmentação de clientes e detecção de fraudes em notas fiscais são casos de uso acessíveis para PMEs.

3

Defina a métrica de sucesso ligada ao negócio, como a taxa de ruptura, antes de abrir o notebook.

4

Divida os dados em treino, validação e teste e compare o modelo com uma referência simples, como a média móvel.

Pergunta

Machine learning é viável para uma PME?

Sim, quando há dados organizados e um problema com métrica clara. Começar por um caso de uso pequeno, como previsão de demanda semanal, costuma ser mais seguro que um projeto grande de…

Pergunta

Quanto de dados eu preciso para começar?

Depende do caso. Para previsão de demanda, séries mensais de pelo menos um a dois anos já permitem testar modelos simples; para classificação, como detecção de fraudes, é preciso um volume…

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