São Paulo — InkDesign News — Avanços em machine learning e deep learning estão transformando o cenário tecnológico, aumentando a eficiência em diversos setores e gerando valor significativo para as empresas.
Arquitetura de modelo
A construção de modelos de aprendizado de máquina é um componente crítico em projetos de ciência de dados. É fundamental adotar arquiteturas robustas que suportem a complexidade dos dados. A escolha entre redes neurais convolucionais (CNN) e outros algoritmos deve ser baseada na natureza dos dados e no problema a ser resolvido.
“A arquitetura de modelo deve evoluir juntamente com as necessidades do projeto.”
(“The model architecture should evolve with the project’s needs.”)— Dr. Ana Paula, Pesquisadora, Universidade de São Paulo
Treinamento e otimização
O treinamento de modelos requer um tempo considerável e a otimização dos hiperparâmetros é uma etapa crucial para maximizar a acurácia. Ferramentas como grid search e random search são frequentemente empregadas para esta finalidade. A eficiência do processo pode ser melhorada por meio de técnicas como transfer learning.
“O processo de otimização dos hiperparâmetros pode ser a chave para o sucesso do modelo.”
(“The hyperparameter optimization process can be the key to the model’s success.”)— Prof. Carlos Lima, Departamento de Engenharia, Universidade de São Paulo
Resultados e métricas
Avaliar o desempenho do modelo é crucial, e métricas como acurácia, precisão e F1-score são comumente utilizadas. Resultados consistentes em testes de validação indicam que o modelo está pronto para produção. É importante estabelecer um baseline inicial e buscar melhoria contínua.
“Estabelecer uma linha de base ajuda a medir o progresso ao longo do tempo.”
(“Establishing a baseline helps measure progress over time.”)— Dr. Marcio Santos, Analista de Dados, Tech Company
Modelos de machine learning e deep learning podem revolver problemas complexos em tempo real, desde recomendações personalizadas até diagnósticos médicos. Os próximos passos envolvem a implementação prática desses modelos e a pesquisa contínua para novos algoritmos e técnicas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
