São Paulo — InkDesign News — Um novo agente de inteligência artificial (IA) desenvolvido com o LangGraph promete otimizar o desempenho de modelos de machine learning por meio de sugestões de melhorias baseadas em análise de métricas de desempenho.
Arquitetura de modelo
O projeto utiliza uma arquitetura de graph notation para construir um agente multiplataforma que pode avaliar e sugerir ajustes em modelos de machine learning. Este agente é ativado por meio de um interface de usuário criada com o Streamlit.
Treinamento e otimização
O agente processa o tipo de modelo, seja classificação ou regressão, e coleta métricas de desempenho, como precisão e RMSE. Com a ajuda do Google Gemini 2.0 Flash, ele analisa os dados para oferecer sugestões práticas.
“Dê-me sugestões acionáveis na forma de bullet points.”
(“Give me actionable suggestions in the form of bullet points.”)— Autor Desconhecido, Projeto LangGraph
Resultados e métricas
Os resultados mostram que o agente consegue fornecer recomendações valiosas que podem levar a melhorias significativas em modelos de machine learning. Por exemplo, um modelo de regressão obteve uma melhora de R² de 0.44 para 0.55 após aplicar as sugestões do agente.
“Um agente que ajuda com sugestões de ajuste de modelo é muito valioso e facilita nosso trabalho.”
(“An agent that helps with model tuning suggestions is very valuable and makes our job easier.”)— Autor Desconhecido, Projeto LangGraph
Com a contínua evolução da IA, esse tipo de ferramenta pode ser crucial para desenvolvedores que buscam otimizar seus modelos. O futuro promete avanços ainda maiores nas técnicas de tuning e análise de desempenho, permitindo que os agentes aprendam e se adaptam às necessidades dos usuários.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
