São Paulo — InkDesign News — Um novo estudo examina a eficácia de diferentes arquiteturas em aplicações de machine learning, com foco na rapidez e na precisão do treinamento e na implementação de resultados no mundo real.
Arquitetura de modelo
O uso de modelos de aprendizado profundo (deep learning) tem se tornado cada vez mais comum em diversas áreas, desde a visão computacional até o processamento de linguagem natural. A pesquisa avaliou diferentes arquiteturas, incluindo Redes Neurais Convolucionais (CNN) e arquiteturas baseadas em Transformers, para determinar qual delas oferece melhor desempenho em termos de acurácia e tempo de treinamento.
“Devemos procurar a arquitetura que maximiza a eficiência sem comprometer a precisã”
(“We should seek the architecture that maximizes efficiency without sacrificing accuracy”)— Dr. Ana Souza, Pesquisadora, Universidade de São Paulo
Treinamento e otimização
No que diz respeito ao treinamento, a equipe utilizou técnicas como transfer learning e a otimização de hiperparâmetros para melhorar a eficácia dos modelos. O tempo de treinamento foi reduzido em até 30% através da implementação de técnicas avançadas de paralelização.
“A aplicação de técnicas de otimização é crucial para acelerar o tempo de treinamento e aumentar a eficiência geral do modelo”
(“The application of optimization techniques is crucial to accelerate training time and increase overall model efficiency”)— Carlos Mendes, Engenheiro de Dados, Instituto de Tecnologia de São Paulo
Resultados e métricas
Os resultados demonstraram que a arquitetura baseada em Transformers superou as CNNs em tarefas de classificação, alcançando uma acurácia média de 92%, enquanto as CNNs ficaram em torno de 85%. Esses dados indicam um avanço substancial na capacidade de modelagem de dados complexos.
Com a utilização de novos benchmarks, os pesquisadores também conseguiram definir padrões que esclareceram o desempenho de modelos em diferentes cenários, proporcionando uma base sólida para futuras melhorias.
A pesquisa destaca a importância de selecionar adequadamente as arquiteturas de machine learning para aplicações práticas. As implicações dessas descobertas podem levar ao desenvolvimento de sistemas mais eficientes e adaptáveis em setores como saúde, transporte e entretenimento. Estudos futuros serão essenciais para explorar novas técnicas e suas aplicações em ambientes industriais.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
