São Paulo — InkDesign News —
O avanço em machine learning e deep learning traz desafios e aprendizagens significativas, principalmente para aqueles que iniciam a jornada nesse campo complexo. Este artigo explora experiências e dicas valiosas que podem facilitar o percurso de profissionais e acadêmicos.
Arquitetura de modelo
Preparar dados adequadamente é um passo essencial antes de qualquer implementação de modelos. A experiência mostra que “fazer machine learning geralmente significa preparar dados” (“doing ML mostly means preparing data”). Esta etapa pode demorar e muitas vezes é considerada a parte menos interessante do processo. No entanto, ela é crucial para garantir que a modelagem seja efetiva.
Para ilustrar, imagine um projeto que utiliza dados de satélites para prever a densidade de vegetação. Um pequeno erro na alinhamento da resolução pode causar resultados inesperados, como “o modelo achou que a Terra estava de cabeça para baixo” (“the model thought Earth was upside down”). Isso demonstra que em projetos do mundo real, é vital lidar com conjuntos de dados complexos e muitas vezes bagunçados.
Treinamento e otimização
Um dos caminhos mais comuns é “encontrar uma implementação existente e adaptar” (“find an existing implementation and adapt it”), ao invés de começar do zero. Essa abordagem, embora prática, frequentemente resulta em a necessidade de solucionar bugs, adaptar dataloaders e ajustar as condições de entrada do modelo.
Como aponta um especialista, “depender de implementações externas geralmente traz desafios adicionais, como diferentes ambientes computacionais e suposições sobre formatos de entrada” (“depending on external implementations often brings additional challenges such as different compute environments and assumptions about input shapes”). Esses desafios fazem parte da rotina de quem trabalha com modelos complexos.
Resultados e métricas
A expectativa de que cada projeto resultará em um avanço significativo pode levar a decepções. “Estatisticamente, provavelmente não serei eu a escrever o próximo artigo transformador” (“statistically, it probably won’t be me”) é uma reflexão válida entre pesquisadores. Na realidade, muitos trabalhos são reconhecidos apenas em nichos específicos e não alcançam o impacto esperado.
Os desafios que permeiam o campo de machine learning vão desde a manipulação de dados sujos até a reescrita contínua de artigos para publicações. É importante lembrar que “todos os dias podem se tornar uma série interminável de depuração” (“your day can become an endless series of debugging”), mas isso faz parte do processo de aprendizado e descoberta.
Por fim, espera-se que as próximas aplicações em deep learning possam abordar problemas reais e contribuir de forma significativa para o avanço da pesquisa e da aplicação prática da tecnologia.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
