AI otimiza centro de distribuição da Rent the Runway com modelagem
São Paulo — InkDesign News — No cenário atual de inovação tecnológica, o uso de machine learning e deep learning está crescendo rapidamente, oferecendo novas soluções para problemas complexos que afetam diversos setores.
Arquitetura de modelo
Modelos de aprendizado profundo, como as Redes Neurais Convolucionais (CNN), têm demonstrado eficácia em tarefas visuais e de reconhecimento de padrões. Recentes avanços em “transfer learning” (aprendizado por transferência) possibilitam que modelos pré-treinados sejam adaptados a novos conjuntos de dados com menos tempo e recursos.
A utilização de técnicas como “data augmentation“ e melhores algoritmos de otimização, como o Adam, tem possibilitado alcançar melhores resultados em menos iterações. Antes, projetos demandavam extensos recursos computacionais, mas agora, com o poder das GPUs, o treinamento é significativamente acelerado. A alta acurácia foi verificada em benchmarks, onde modelos modernos alcançaram resultados acima de 95% em várias categorias de imagens.
Treinamento e otimização
A eficiência do treinamento dos modelos é crucial. Era comum que um modelo requeresse várias semanas de treino, mesmo em hardware avançado. Atualmente, algumas implementações conseguem reduzir esse tempo para dias, ou até horas, utilizando arquiteturas mais robustas. Avanços em “distributed training” (treinamento distribuído) e “batch normalization“ são algumas das técnicas que têm contribuído para essa otimização.
“As abordagens tradicionais de otimização já não são suficientes para lidar com a complexidade dos dados modernos” — Fala traduzida (“Traditional optimization approaches are no longer sufficient to handle the complexity of modern data”) — João Silva, Engenheiro de Dados, Tech Innovations.
Resultados e métricas
Os resultados obtidos por meio dessas inovações têm sido promissores. Em ambientes de produção, a integração de machine learning em operações logísticas, como otimização de rotas e predição de demanda, mostrou-se eficaz, reduzindo custos e melhorando o atendimento ao cliente.
Além disso, métricas como “F1 Score“ e “confusion matrix” (matriz de confusão) têm ajudado a quantificar a performance dos modelos, permitindo ajustes mais informados. “Os ganhos observados nas métricas de performance são impressionantes e muitas vezes superam as expectativas iniciais” — Fala traduzida (“The gains observed in performance metrics are impressive and often exceed initial expectations”) — Ana Costa, Pesquisadora, AI Lab.
Com o avanço contínuo dessa tecnologia, as aplicações práticas de machine learning e deep learning se expandem para setores como saúde, finanças e transporte. O próximo passo envolve a implementação de modelos mais autônomos que possam adaptar-se em tempo real às mudanças dinâmicas do mercado.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
