Qual é o pipeline completo de treino do modelo?

O pipeline completo de treino de um modelo de aprendizagem automática inclui várias etapas-chave:

1. Coleta de dados — obtenção e agregação dos dados necessários de várias fontes.
2. Pré-processamento de dados — limpeza, normalização, tratamento de valores ausentes, codificação de características categóricas.
3. Divisão de dados — em conjuntos de treino, validação e teste.
4. Seleção e ajuste do modelo — escolha do algoritmo e dos hiperparâmetros.
5. Treino do modelo — processo de otimização dos parâmetros do modelo com os dados de treino.
6. Validação do modelo — avaliação da qualidade no conjunto de validação, ajuste de hiperparâmetros.
7. Teste do modelo — verificação final da qualidade nos dados de teste.
8. Implantação — integração do modelo num ambiente de produção.
9. Monitorização e atualização — acompanhamento do desempenho do modelo e atualização se necessário.

Exemplo de um pipeline simples em Python usando scikit-learn:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 1. Coleta de dados
X, y = load_data()

# 2. Pré-processamento
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 3. Divisão
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2)

# 4. Seleção do modelo
model = LogisticRegression()

# 5. Treino
model.fit(X_train, y_train)

# 6. Validação (aqui, pode-se usar validação cruzada)

# 7. Teste
preds = model.predict(X_test)
print("Acurácia:", accuracy_score(y_test, preds))

# 8. Implantação e 9. Monitorização — dependem da infraestrutura