São Paulo — InkDesign News — Com o aumento da popularidade de aplicações de machine learning e deep learning, pesquisadores estão explorando novas abordagens para otimizar modelos e melhorar a precisão das previsões.
Arquitetura de modelo
Os modelos de deep learning frequentemente utilizam arquiteturas como Redes Neurais Convolucionais (CNN) e Redes Neurais Recorrentes (RNN). Essas estruturas são projetadas para reconhecer padrões complexos em grandes volumes de dados. Estudos recentes sugerem que a calibração dessas arquiteturas pode resultar em melhorias significativas em termos de eficiência e acurácia na previsão de dados.
“Utilizar uma arquitetura otimizada pode reduzir drasticamente o tempo de inferência,” ( “Using an optimized architecture can drastically reduce inference time,” ) — João da Silva, Pesquisador, Universidade de São Paulo.
Treinamento e otimização
O treinamento de modelos exige não apenas grandes conjuntos de dados, mas também a aplicação de técnicas de otimização
São Paulo — InkDesign News — Com o aumento da popularidade de aplicações de machine learning e deep learning, pesquisadores estão explorando novas abordagens para otimizar modelos e melhorar a precisão das previsões.
Arquitetura de modelo
Os modelos de deep learning frequentemente utilizam arquiteturas como Redes Neurais Convolucionais (CNN) e Redes Neurais Recorrentes (RNN). Essas estruturas são projetadas para reconhecer padrões complexos em grandes volumes de dados. Estudos recentes sugerem que a calibração dessas arquiteturas pode resultar em melhorias significativas em termos de eficiência e acurácia na previsão de dados.
“Utilizar uma arquitetura otimizada pode reduzir drasticamente o tempo de inferência,” ( “Using an optimized architecture can drastically reduce inference time,” ) — João da Silva, Pesquisador, Universidade de São Paulo.
Treinamento e otimização
O treinamento de modelos exige não apenas grandes conjuntos de dados, mas também a aplicação de técnicas de otimização eficazes. Métodos como transfer learning têm sido muito discutidos, permitindo que modelos pré-treinados em grandes bases de dados sejam ajustados para tarefas específicas com menos dados. Além disso, a aplicação de regularização e ajustes nos hiperparâmetros são fundamentais para evitar overfitting e garantir que o modelo generalize bem.
“A combinação de transfer learning com técnicas de regularização pode levar a resultados impressionantes,” ( “Combining transfer learning with regularization techniques can lead to impressive results,” ) — Ana Maria, Cientista de Dados, Instituto de Tecnologia.
Resultados e métricas
Os resultados obtidos com essas abordagens estão sendo avaliados com base em métricas como F1-score, precisão e recall. Estudos mostram que a utilização de modelos otimizados não apenas melhora a acurácia, mas também reduz o tempo de treinamento. Isso se traduz diretamente em um ciclo de desenvolvimento de modelos mais ágil e eficiente.
“Os benchmarks obtidos com esse processo mostram uma redução de até 30% no tempo necessário para alcançar a mesma acurácia,” ( “The benchmarks achieved with this process show a reduction of up to 30% in the time needed to achieve the same accuracy,” ) — Carlos Eduardo, Engenheiro de Algoritmos, Tech Lab.
As aplicações práticas dessas pesquisas são vastas, incluindo áreas como saúde, finanças e automação industrial. Avançar na otimização de modelos pode abrir caminho para inovações que mudem a forma como interagimos com a tecnologia.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
