São Paulo — InkDesign News — O uso de machine learning e deep learning têm revolucionado a indústria de tecnologia, oferecendo soluções inovadoras em diversas áreas. Um exemplo real vem de um profissional que, após décadas de experiência, finalmente alcançou seu sonho de se tornar um desenvolvedor de inteligência artificial.
Arquitetura de modelo
O projeto inicial envolveu a criação de um modelo de classificação de imagens, atendendo às necessidades do departamento de atendimento ao consumidor de uma empresa. Utilizando uma arquitetura de redes neurais convolucionais (CNN), o profissional foi capaz de agrupar imagens de produtos, facilitando o processo de suporte técnico.
“Um treinamento eficiente do modelo permite que imagens sejam reconhecidas e categorizadas de maneira automática”
(“An efficient model training allows images to be recognized and categorized automatically.”)— Profissional de AI, Empresa X
Treinamento e otimização
O treinamento do modelo foi realizado em um ambiente de nuvem utilizando GPU, o que otimizou significativamente o tempo de processamento. O uso de AutoML permitiu a identificação da melhor abordagem para o problema, enquanto técnicas interpretáveis como SHAP foram aplicadas para gerar explicações sobre as previsões do modelo.
As iterações durante o treinamento possibilitaram atingir métricas de acurácia superiores a 90%, demonstrando a eficácia da abordagem em situações práticas.
“Ao implementar um servidor web, a acessibilidade do modelo aumentou, permitindo que usuários interajam com a AI de forma intuitiva e eficiente”
(“By implementing a web server, the model’s accessibility increased, allowing users to interact with the AI intuitively and efficiently.”)— Profissional de AI, Empresa X
Resultados e métricas
Os resultados do projeto foram notáveis: o modelo não apenas reduziu o tempo necessário para identificar produtos, mas também melhorou a satisfação dos clientes devido à rapidez no atendimento. A adaptação do modelo às necessidades da empresa resultou em um aumento significativo na eficiência operacional.
Além disso, o profissional foi reconhecido com prêmios por suas contribuições. A combinação de conhecimento prático e acadêmico foi crucial para o sucesso do projeto.
O futuro promete ser promissor. Esse tipo de aplicação prática pode ser ampliado para outras áreas, como análise preditiva e automação de processos. A pesquisa e o desenvolvimento em machine learning continuarão a expandir suas fronteiras, oferecendo soluções cada vez mais sofisticadas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
