São Paulo — InkDesign News —
O crescimento exponencial do machine learning tem levado desenvolvedores a implementarem redes neurais cada vez mais complexas. O foco em deep learning vem gerando novas abordagens para garantir a segurança e a eficácia dos sistemas.
Arquitetura do modelo
A arquitetura de um modelo de machine learning deve incluir “guarda-chuvas” pertinentes para um funcionamento adequado. Estes “guarda-chuvas” funcionam como diretrizes tanto legais quanto técnicas. O EU AI Act define os limites do uso aceitável da inteligência artificial, enquanto diretrizes internas de empresas especificam situações éticas e de segurança.
“O primeiro passo é garantir que todos os dados sensíveis não sejam alimentados nos modelos.”
(“The first step is ensuring that no sensitive data is fed into the models.”)— Autoridade Reguladora, Instituição Qualquer
Treinamento e otimização
Uma vez aprovado o uso do modelo, os engenheiros implementam controles técnicos adicionais. É necessário validar e sanitizar os dados de entrada, evitando que informações imprecisas ou prejudiciais afetem a precisão do modelo. Isso é feito através de funções SQL que checam padrões e detecção de linguagem ofensiva.
“A validação de dados é crucial para manter a integridade dos sistemas.”
(“Data validation is crucial to maintaining system integrity.”)— Especialista em Dados, Empresa X
Resultados e métricas
Após a implementação, os resultados obtidos precisam ser monitorados continuamente. A acurácia do modelo é analisada através de métricas como o Brier score, que avalia a precisão das previsões feitas pelo modelo. Sistemas de alerta também são fundamentais para detectar erros ou saídas inesperadas.
A presença de um modelo de machine learning bem ajustado representa uma vantagem competitiva, mas seu sucesso a longo prazo depende da capacidade de refinar constantemente suas operações por meio de aprendizados em tempo real e feedback humano.
Com a adoção de redes neurais modernas e técnicas de validação robustas, as empresas estão cada vez mais preparadas para enfrentar os desafios impostos pela automação inteligente e asseguram sua relevância no mercado.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
