Fala galera!! Antes de sair testando modelos e jogando dados no algoritmo, é essencial entender uma coisa básica: qual problema você quer resolver, afinal?
Esse é o primeiro passo de qualquer projeto de aprendizado de máquina, e entender bem isso pode economizar MUITO tempo depois.
🧩 Etapa 1: O que é o problema mesmo?
🗣️ a) Explicando na moral
Imagina que você está explicando seu projeto pra um colega na fila da cantina. Como você descreveria o problema?
Exemplo:
“Quero criar um sistema que preveja se um cliente vai cancelar a assinatura do app no mês que vem.”
Nada de termos técnicos ainda, só a ideia central.
🧠 b) Agora vamos deixar mais técnico
Aí entra uma definição clássica de um pesquisador pioneiro em ML – Tom Mitchell, que a gente pode adaptar assim:
“Um modelo aprende com uma experiência (E), pra resolver uma tarefa (T), e a gente avalia se ele tá mandando bem por uma métrica (P).”
Vamos aplicar isso?
- Tarefa (T): Prever quem vai cancelar a assinatura.
- Experiência (E): Histórico de uso dos clientes.
- Métrica (P): Acurácia (ou outra medida tipo F1, precisão, etc).
💭 c) O que a gente tá assumindo?
A gente SEMPRE faz suposições sem perceber. Bora listar:
- Quem usa pouco o app provavelmente vai sair.
- Se o cliente acionou muito o suporte, talvez esteja insatisfeito.
- Dados de 6 meses atrás ainda são úteis?
Colocar isso no papel ajuda a pensar melhor no modelo.
🔍 d) Tem problema parecido por aí?
Ver o que outras pessoas já fizeram com problemas parecidos é um baita atalho.
Exemplo: Previsão de evasão escolar → também tenta prever quando alguém vai “largar”.
🎯 Etapa 2: Por que esse problema vale a pena?
🤔 a) Qual a motivação?
Seja sincero: por que você escolheu isso?
- Projeto da faculdade?
- Curiosidade mesmo? Demanda no trabalho?
- Algo que pode virar TCC?
Tudo vale, mas é bom ter claro.
💰 b) O que melhora se resolvermos isso?
Esse modelo vai:
- Ajudar uma empresa a economizar?
- Fazer a galera usar mais um app?
- Prever algo antes de acontecer?
Coloca os benefícios na mesa!
🛠️ c) E como isso vai ser usado?
Pensa no uso real da parada:
- Vai rodar todo dia?
- É só pra apresentar na aula?
- Precisa ser rápido ou só muito preciso?
Isso ajuda a escolher o modelo e o tipo de treino.
🧑🔧 Etapa 3: Como eu resolveria isso sem IA
🕵️♀️ a) Pensando como ser humano
Se você fosse resolver na mão, como faria?
Tipo: “Se o cliente não usou o app na última semana + abriu 5 chamados → deve estar pensando em sair.”
Esse tipo de raciocínio ajuda a criar boas “features”.
📊 b) Que dados eu precis
Lista tudo o que você precisa pra resolver isso. Exemplo:
- Tempo de uso do app;
- Última vez que logou;
- Reclamações no suporte;
- Tempo como cliente.
🚧 c) O que pode dar ruim?
Todo projeto tem suas tretas. Já pensa nisso:
- Dados incompletos?
- Pouca gente que realmente cancela (desequilíbrio)?
- Dados confidenciais que você não pode usar?
- Antecipar isso evita dor de cabeça.
✅ Fechando a ideia
Sair codando sem pensar direito no problema é receita pra frustração. Com uma definição clara desde o início, seu projeto de ML tem muito mais chance de dar certo.
Faltou alguma etapa? Tem um jeito mais fácil de explicar alguma dessas paradas?
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