São Paulo — InkDesign News — A crescente complexidade em machine learning e deep learning exige que os engenheiros adotem novas abordagens para o desenvolvimento de modelos. Este artigo analisa as camadas de uma aplicação de IA e a importância de avaliações robustas.
Arquitetura de modelo
Um aplicativo de IA pode ser visto como construído em três camadas: desenvolvimento de aplicações, desenvolvimento de modelos e infraestrutura. Muitas equipes iniciam pelo topo, focando no produto antes de explorar detalhes sobre modelos ou infraestrutura.
“A engenharia de IA é apenas engenharia de software com modelos de IA acrescentados à pilha.”
(“AI engineering is just software engineering with AI models thrown into the stack.”)— O’Reilly, Autor
A ideia é simples: com modelos poderosos disponíveis, é natural priorizar a construção do produto. No entanto, isso traz desafios na avaliação de desempenho e na manutenção da qualidade, refletindo a necessidade de métricas robustas.
Treinamento e otimização
Na engenharia de software, um desafio comum são as regressões. Ao lançar uma nova funcionalidade, uma parte do código pode ser acidentalmente quebrada, resultando em bugs que são difíceis de rastrear. A situação é similar no desenvolvimento de IA.
“Em muitos aspectos, as avaliações são para a IA o que os testes são para o software: elas detectam regressões cedo e dão aos engenheiros a confiança para avançar sem quebrar coisas.”
(“In many ways, evaluations are to AI what tests are to software: they catch regressions early and give engineers the confidence to move fast without breaking things.”)— Autor
As avaliações de IA incluem tanto métricas qualitativas quanto quantitativas. Enquanto as quantativas têm respostas claras, como em resolver problemas matemáticos, as qualitativas requerem interpretação, como ao avaliar a coerência de respostas geradas por um modelo.
Resultados e métricas
Os resultados precisam ser validáveis e frequentemente comparáveis a dados de referência. Apesar dos desafios, as métricas tornam-se essenciais para garantir que os modelos não apenas cumpram requisitos funcionais, mas também se comportem conforme esperado em condições variáveis.
Além disso, medidas de similaridade, como similaridade lexical e similaridade semântica, são utilizadas, cada uma com seus prós e contras. Modelos devem ser avaliados não apenas pela correção, mas pela eficiência e pelo impacto prático nas aplicações reais.
É vital que as avaliações sejam contínuas, incorporando práticas de CI/CD típicas de engenharia de software. Conforme a IA avança, a importância de avaliações robustas aumenta, permitindo que os engenheiros trabalhem com confiança.
O futuro do desenvolvimento de IA está ligado a um foco em avaliações que traduzam o sucesso em métricas e resultados tangíveis para os usuários, garantindo que os aplicativos de IA entreguem valor real.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
