Associe erros de ML aos seus tipos

É vital identificar quando a equipe de Machine Learning pode estar focada demais na metodologia ou apenas empolgada com a parte científica do projeto, enquanto o caso de negócio não é forte o suficiente, ou a empresa não está pronta para agir sobre as saídas do modelo de ML. Abaixo, você verá algumas situações e precisará identificar a qual tipo de erro de ML cada uma pertence.