São Paulo — InkDesign News — O desenvolvimento em machine learning tem trazido lições importantes para pesquisadores, destacando a simplicidade e eficácia na experimentação. Este artigo explora três aprendizados práticos recentemente identificados por um especialista na área.
Arquitetura de modelo
No âmbito da machine learning, a escolha das ferramentas de logging é crucial. Um ex-usuário do Weights & Biases (W&B) percebeu que o sistema era excessivo para suas necessidades. Ele compartilhou:
Mantive a integração do W&B apenas quando necessário, já que, para muitos dos meus projetos, era desnecessário.
(“I realized that for most of my research projects, W&B was overkill.”)— Pesquisador em ML
Ao optar por uma configuração simples, o especialista começou a registrar métricas selecionadas em arquivos CSV e texto, utilizando ferramentas mais enxutas e eficazes para suas análises.
Treinamento e otimização
O uso de notebooks experimentais demonstra a importância da documentação em machine learning. O pesquisador manteve um registro claro das experimentações, anotando os testes realizados e suas motivações.
Essa prática simplifica a interpretação de falhas e facilita a replicação de sucessos.
(“…these dedicated experiments become part of a documented feedback loop.”)— Pesquisador em ML
Dessa forma, ele observa um aumento na eficiência, permitindo um acesso mais rápido aos resultados e uma interpretação mais clara dos dados coletados.
Resultados e métricas
Uma observação interessante foi a utilização eficaz do tempo noturno para o treinamento de modelos. Ao fazer experimentos durante a noite, ele garantiu que os recursos computacionais fossem melhor aproveitados.
Se não temos um experimento rodando enquanto dormimos, estamos efetivamente desperdiçando ciclos de computação.
(“If we don’t have an experiment running while we sleep, we’re effectively wasting free compute cycles.”)— Pesquisador em ML
Essa estratégia não apenas assegura resultados para o dia seguinte, mas também contribui para um ciclo contínuo de avaliações e melhorias nas abordagens utilizadas.
As lições extraídas dessas experiências práticas podem ser aplicadas em diversas áreas dentro da inteligência artificial, e abre portas para novas pesquisas e inovações no campo. À medida que a comunidade de machine learning continua a evoluir, práticas de documentação e gestão do tempo prometem desempenhar um papel vital em pesquisas futuras.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
