Medir o desempenho da IA para avaliar o impacto das tuas inovações

Já explorámos como a IA pode ser utilizada em diferentes setores, como saúde, indústria e turismo. Também analisámos como a IA pode melhorar as tarefas profissionais do dia a dia e debatemos ideias de negócio inovadoras com IA. Todas estas discussões conduzem inevitavelmente à mesma questão fundamental: como podemos medir o sucesso dessas implementações de IA? É uma questão importante, porque implementar simplesmente soluções de IA não é suficiente. Garantir que essas soluções estão realmente a produzir resultados é o que as torna revolucionárias.

Podemos medir métricas de desempenho de IA para determinar se um modelo de IA é realmente eficaz a tornar os processos mais eficientes, estimular a inovação ou resolver problemas. Ao concentrarmo-nos nos indicadores-chave de desempenho (KPIs) certos, podemos compreender o desempenho de uma solução de IA e identificar onde pode ser melhorada.

Neste artigo, veremos como medir o sucesso das implementações de IA utilizando os KPIs mais relevantes. Abordaremos as diferenças entre KPIs empresariais e KPIs de desempenho de IA, analisaremos métricas como precisão e revocação e ajudar-te-emos a escolher os melhores KPIs para as tuas soluções de IA específicas.

A diferença entre KPIs empresariais de IA e KPIs de desempenho de IA#

Fig. 1. Comparação entre KPIs empresariais de IA e KPIs de desempenho de IA.

Quando pensamos em KPIs, é natural assumir que estão todos relacionados com métricas empresariais, como o retorno do investimento (ROI), a redução de custos ou as receitas geradas — especialmente quando falamos de IA empresarial. Estes KPIs empresariais de IA medem o impacto da IA no sucesso geral de uma empresa e estão alinhados com os seus objetivos empresariais mais amplos.

No entanto, os KPIs de desempenho de IA concentram-se no funcionamento do próprio sistema de IA, utilizando métricas como exatidão, precisão e revocação. Explicaremos os detalhes destas métricas abaixo, mas, em essência, enquanto os KPIs empresariais evidenciam os benefícios financeiros e estratégicos da IA, os KPIs de desempenho garantem que um modelo de IA está a cumprir eficazmente a sua função.

Algumas métricas podem, na verdade, servir ambos os objetivos. Por exemplo, os ganhos de eficiência, como a redução do tempo ou dos recursos necessários para concluir uma tarefa, podem ser simultaneamente um KPI de desempenho (demonstrando o funcionamento da solução de IA) e um KPI empresarial (medindo a redução de custos e as melhorias de produtividade). A satisfação do cliente é outra métrica transversal. Pode refletir o sucesso de uma ferramenta de atendimento ao cliente baseada em IA, tanto em termos do seu desempenho técnico como do seu impacto nos objetivos empresariais gerais.

Compreender as principais métricas de desempenho de IA#

Existem algumas métricas comuns utilizadas para medir o desempenho de um modelo de IA. Primeiro, veremos a sua definição e como são calculadas. Depois, veremos como estas métricas podem ser monitorizadas.

Precisão#

A precisão é uma métrica que mede a exatidão com que um modelo de IA identifica verdadeiros positivos (casos em que o modelo identifica corretamente um objeto ou condição, conforme previsto). Por exemplo, num sistema de reconhecimento facial, ocorre um verdadeiro positivo quando o sistema reconhece e identifica corretamente o rosto de uma pessoa que foi treinado para detetar.

Para calcular a precisão, começa por contar o número de verdadeiros positivos. Depois, divide esse valor pelo número total de itens que o modelo classificou como positivos. Este total inclui tanto as identificações corretas como os erros, denominados falsos positivos. Essencialmente, a precisão indica-te com que frequência o modelo está correto quando afirma ter reconhecido algo.

Fig. 2. Compreender a precisão.

É particularmente importante em cenários onde as consequências dos falsos positivos podem ser dispendiosas ou perturbadoras. Por exemplo, na indústria automatizada, uma taxa de precisão elevada indica que o sistema consegue assinalar produtos defeituosos com maior exatidão e evitar o descarte ou reprocessamento desnecessário de itens em bom estado. Outro bom exemplo é a vigilância de segurança. Uma precisão elevada ajuda a minimizar falsos alarmes e a concentrar-se apenas em ameaças genuínas que exigem uma resposta de segurança.

Revocação#

A revocação ajuda a medir a capacidade de um modelo de IA para identificar todas as ocorrências relevantes, ou verdadeiros positivos, num conjunto de dados. Em termos simples, representa a eficácia com que um sistema de IA consegue capturar todos os casos reais de uma condição ou objeto que foi concebido para detetar. A revocação pode ser calculada dividindo o número de deteções corretas pelo número total de casos positivos que deveriam ter sido detetados (inclui tanto os casos que o modelo identificou corretamente como os que não detetou).

Considera um sistema de imagiologia médica com IA utilizado para detetar cancro. Neste contexto, a revocação reflete a percentagem de casos reais de cancro que o sistema identifica corretamente. Uma revocação elevada é essencial nestes cenários, porque não detetar um diagnóstico de cancro pode ter consequências graves para os cuidados prestados ao paciente.

Precisão versus revocação#

A precisão e a revocação são como duas faces da mesma moeda quando se trata de avaliar o desempenho de um modelo de IA, e muitas vezes é necessário encontrar um equilíbrio entre ambas. O desafio é que melhorar uma métrica pode frequentemente acontecer à custa da outra.

Imagina que tentas obter uma precisão mais elevada. O modelo pode tornar-se mais seletivo e conseguir identificar apenas os positivos dos quais tem muita certeza. Por outro lado, se o objetivo for melhorar a revocação, o modelo pode identificar mais positivos, mas isso pode incluir mais falsos positivos e acabar por reduzir a precisão.

A chave está em encontrar o equilíbrio certo entre precisão e revocação com base nas necessidades específicas da tua aplicação. Uma ferramenta útil para isso é a curva Precisão-Revocação, que mostra a relação entre as duas métricas em diferentes limiares. Ao analisar esta curva, podes determinar o ponto ideal em que o modelo apresenta o melhor desempenho para o teu caso de utilização específico. Compreender este compromisso ajuda a ajustar modelos de IA para terem um desempenho ideal nos seus casos de utilização previstos.

Fig. 3. Exemplo de uma curva Precisão-Revocação.

Precisão média (mAP)#

A Precisão Média (mAP) é uma métrica utilizada para avaliar o desempenho de modelos de IA em tarefas como a deteção de objetos, nas quais o modelo precisa de identificar e classificar vários objetos numa imagem. A mAP fornece uma única pontuação que mostra o desempenho do modelo em todas as diferentes categorias que foi treinado para reconhecer. Vejamos como é calculada.

A área sob uma curva Precisão-Revocação fornece a Precisão Média (AP) dessa classe. A AP mede a exatidão com que o modelo faz previsões para uma classe específica, considerando a precisão e a revocação em vários níveis de confiança (os níveis de confiança referem-se ao grau de certeza do modelo nas suas previsões). Depois de calcular a AP para cada classe, a mAP é determinada calculando a média desses valores de AP em todas as classes.

Fig. 4. A precisão média de várias classes.

A mAP é útil em aplicações como a condução autónoma, onde é necessário detetar simultaneamente vários objetos, como peões, veículos e sinais de trânsito. Uma pontuação mAP elevada significa que o modelo apresenta um bom desempenho consistente em todas as categorias, sendo fiável e preciso numa ampla variedade de cenários.

Calcula métricas de desempenho sem esforço#

As fórmulas e os métodos para calcular as principais métricas de desempenho de IA podem parecer intimidantes. No entanto, ferramentas como o pacote Ultralytics podem tornar o processo simples e rápido. Quer estejas a trabalhar em tarefas de deteção de objetos, segmentação ou classificação, a Ultralytics fornece os utilitários necessários para calcular rapidamente métricas importantes, como precisão, revocação e precisão média (mAP).

Para começares a calcular métricas de desempenho com a Ultralytics, podes instalar o pacote Ultralytics conforme mostrado abaixo.

Neste exemplo, vamos carregar um modelo YOLOv8 pré-treinado e utilizá-lo para validar as métricas de desempenho, mas podes carregar qualquer um dos modelos suportados fornecidos pela Ultralytics. Vê como podes fazê-lo:

Depois de carregares o modelo, podes executar a validação no teu conjunto de dados. O seguinte excerto de código ajudar-te-á a calcular várias métricas de desempenho, incluindo precisão, revocação e mAP:

A utilização de ferramentas como a Ultralytics torna o cálculo das métricas de desempenho muito mais fácil, permitindo-te dedicar mais tempo a melhorar o teu modelo e menos tempo a preocupar-te com os detalhes do processo de avaliação.

Como é medido o desempenho da IA após a implementação?#

Ao desenvolveres o teu modelo de IA, é fácil testar o seu desempenho num ambiente controlado. No entanto, depois de o modelo ser implementado, as coisas podem tornar-se mais complexas. Felizmente, existem ferramentas e boas práticas que podem ajudar-te a monitorizar a tua solução de IA após a implementação.

Ferramentas como Prometheus, Grafana e Evidently AI foram concebidas para monitorizar continuamente o desempenho do teu modelo. Podem fornecer informações em tempo real, detetar anomalias e alertar-te para quaisquer potenciais problemas. Estas ferramentas vão além da monitorização tradicional, oferecendo soluções automatizadas e escaláveis que se adaptam à natureza dinâmica dos modelos de IA em produção.

Para medir o sucesso do teu modelo de IA após a implementação, seguem-se algumas boas práticas:

• Define métricas de desempenho claras: Decide quais são as métricas principais, como exatidão, precisão e tempo de resposta, para verificares regularmente o desempenho do teu modelo.
• Verifica regularmente a deriva dos dados: Mantém-te atento às alterações nos dados processados pelo teu modelo, pois estas podem afetar as suas previsões se não forem geridas corretamente.
• Realiza testes A/B: Utiliza testes A/B para comparar o desempenho do teu modelo atual com novas versões ou alterações. Isto permitir-te-á avaliar quantitativamente melhorias ou regressões no comportamento do modelo.
• Documenta e audita o desempenho: Mantém registos detalhados das métricas de desempenho e das alterações efetuadas ao teu sistema de IA. Isto é essencial para auditorias, conformidade e melhoria contínua da arquitetura do teu modelo.

Selecionar os KPIs de IA ideais é apenas o início#

Implementar e gerir uma solução de IA com sucesso depende da escolha dos KPIs certos e da sua atualização contínua. De modo geral, é essencial escolher métricas que evidenciem o desempenho técnico da solução de IA e o seu impacto empresarial. À medida que as coisas mudam, seja devido a avanços tecnológicos ou a alterações na estratégia da tua empresa, é importante rever e ajustar estes KPIs.

Ao manteres as tuas avaliações de desempenho dinâmicas, podes manter o teu sistema de IA relevante e eficaz. Ao acompanhares atentamente estas métricas, obterás informações valiosas que ajudam a melhorar as tuas operações. Uma abordagem proativa garante que os teus esforços de IA são verdadeiramente valiosos e ajudam a impulsionar o teu negócio!

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