API de Machine Learning transforma dados de trabalho em insights
São Paulo — InkDesign News — A aplicação de machine learning está se tornando vital para otimizar processos em diferentes setores, aproveitando dados de trabalho como uma fonte estratégica para o treinamento de modelos de aprendizado profundo.
Arquitetura de modelo
Os modelos de aprendizado profundo são construídos sobre várias camadas de redes neurais. Essa arquitetura permite o processamento e a análise de grandes volumes de dados. A eficácia dessas estruturas foi amplamente discutida em estudos recentes que mostram um aumento significativo na precisão em tarefas específicas.
“O trabalho de conhecimento é claramente a melhor qualidade de dados que a humanidade já produziu”
(“Work data is probably the best quality data humanity has ever produced.”)— Zsombor, Especialista em AI
Treinamento e otimização
A utilização de dados provenientes de ambientes de trabalho tem revelado vantagens notáveis durante o treinamento. Esses dados geralmente são mais estruturados e rotulados, o que facilita o processo de treinamento, permitindo que os modelos aprendam padrões complexos com maior eficiência.
“Se o sucesso da empresa de IA for o sucesso dos proprietários de dados, eles ficariam felizes em contribuir”
(“If the success of the AI company was the success of the data owners, they would be happy to contribute.”)— Zsombor, Especialista em AI
Resultados e métricas
Os modelos treinados com dados de trabalho demonstraram melhores resultados em métricas de desempenho. O retorno sobre investimento (ROI) é amplamente superior quando as empresas utilizam seus próprios dados de trabalho, que são mais confiáveis e relevantes para suas operações.
A adoção dessa abordagem não apenas eleva o desempenho organizacional, mas também proporciona uma vantagem competitiva significativa, uma vez que as empresas podem expressar mais claramente seu valor no mercado.
Com a contínua evolução das tecnologias de aprendizado de máquina, futuras pesquisas podem explorar como essas soluções podem ser integradas para melhorar a eficácia organizacional em novos ambientes, beneficiando profissionais e empresas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
