São Paulo — InkDesign News — A pesquisa em machine learning está em constante evolução, com novos algoritmos e abordagens surgindo diariamente. Este artigo examina algumas lições cruciais que podem suavizar a jornada de quem ingressa nesse campo dinâmico.
Arquitetura de modelo
Ao desenvolver algoritmos de machine learning, é essencial entender que nem todo código é igual. O código de pesquisa serve a um propósito distinto, focando em eficiência em vez de manutenção a longo prazo. “O código de pesquisa tem um objetivo diferente. Não precisa ser limpo ou modularizado profundamente”
(“Research code has a different goal. It doesn’t need to be cleanly abstracted, deeply modularized, or prepared for long-term maintenance.”)— Autor Desconhecido, Pesquisa em ML
A complexidade da construção de modelos pode levar à degradação das métricas de desempenho se não forem definidos limites adequados de atuação. O gerenciamento eficaz de projetos garante que a qualidade do modelo não seja comprometida por refatorações desnecessárias.
Treinamento e otimização
A velocidade do avanço em ML pode ser avassaladora, tornando impossível acompanhar tudo. “Se você tentar acompanhar tudo, acabará não acompanhando nada”
(“if you try to keep up with everything, you’ll end up keeping up with nothing.”)— Autor Desconhecido, Pesquisa em ML
Com a publicação das últimas pesquisas, como por exemplo em aprendizado contínuo, a flexibilidade nos limites de pesquisa é crucial. Somente com um foco claro em domínios específicos, pesquisadores podem extrair insights valiosos sem se perder em um mar de informações.
Resultados e métricas
No cenário atual, a quantidade de publicações em ML cresce exponencialmente, o que pode complicar a compreensão profunda dos conceitos. “É compreensível querer estar na vanguarda, mas a definição de vanguarda é uma área em constante movimento”
(“It’s understandable to want to stay on the cutting edge. But, the definition of cutting edge is per sé a constantly moving area.”)— Autor Desconhecido, Pesquisa em ML
Assim, os pesquisadores devem encontrar um equilíbrio entre a leitura aprofundada em sua área principal e a exploração de campos adjacentes, como otimização e adaptação a novos domínios. Esse equilíbrio pode resultar em um melhor entendimento e aplicação dos conceitos estudados.
O campo de machine learning não se limita apenas à pesquisa acadêmica, mas também é encontrado em diversas aplicações práticas. Nos próximos passos, a pesquisa poderá se concentrar mais em como implementar soluções escaláveis e eficientes que possam ser aplicadas em diferentes setores.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
