São Paulo — InkDesign News — Pesquisadores no Brasil estão explorando técnicas de machine learning para melhorar a análise de grandes volumes de dados. A utilização de modelos de deep learning permite a extração automatizada de insights a partir de datasets complexos, algo fundamental em um cenário empresarial cada vez mais orientado por dados.
Arquitetura de modelo
A pesquisa foca no uso de redes neurais convolucionais (CNN) e modelos de linguagem para processar informações não estruturadas. Os pesquisadores implementaram uma arquitetura que combina CNNs com técnicas de “transfer learning”, permitindo que o modelo aproveite conhecimentos pré-existentes de datasets amplos e complexos.
Treinamento e otimização
O treinamento do modelo foi realizado em um ambiente de computação em nuvem, utilizando GPUs de alta performance, resultando em tempos de processamento significativamente otimizados. “Os resultados foram consistentes com nossas expectativas e indicam que a combinação de CNN com técnicas de aprendizado profundo pode adicionar valor a nossa análise de dados.” (Os dados mostraram que o treinamento reduziu o tempo de processamento em 30% em comparação a métodos tradicionais) — Dr. João Silva, Pesquisador, Universidade de São Paulo.
Resultados e métricas
Os primeiros testes mostraram uma acurácia de 87% na classificação de dados. A equipe alcançou métricas superiores em comparação com abordagens clássicas de machine learning, validando a eficácia do modelo. O benchmark empregado foi o dataset do Kaggle, que apresentava desafios diversos como a presença de dados faltantes e desbalanceamento nas classes.
As aplicações práticas dessa pesquisa incluem a automação de relatórios gerenciais e a melhoria no processo de tomada de decisões estratégicas em empresas. “Estamos apenas arranhando a superfície do que pode ser feito; tecnologias emergentes prometem revolucionar a forma como analisamos dados e tiramos conclusões a partir deles.” (Muitas dessas inovações estão por vir) — Prof. Ana Costa, Diretora de Pesquisa, Instituto de Tecnologia de São Paulo.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
