AutoKeras e Keras Tuner simplificam modelagem em deep learning

São Paulo — InkDesign News — A automação no campo do deep learning está transformando a forma como modelos de machine learning são construídos e otimizados. Ferramentas como AutoKeras e Keras Tuner estão simplificando esse processo, permitindo que usuários se concentrem na interpretação dos resultados, em vez de se perder em complexidades técnicas.

Arquitetura de modelo

A construção de modelos de deep learning pode ser uma tarefa demorada e cheia de tentativas e erros. Ferramentas que automatizam esse processo são vitais. O AutoKeras, por exemplo, utiliza técnicas de Neural Architecture Search (NAS), que testam diferentes configurações de arquitetura para encontrar a mais eficaz.

“A automação permite que as equipes se concentrem em entender seus dados e interpretar resultados, que é onde está o verdadeiro valor.”
(“Automating parts of deep learning frees you up to focus on understanding your data and interpreting results, which is where the real value lies.”)

— Autor, Artigo

Treinamento e otimização

Com o Keras Tuner, as equipes podem realizar a otimização de hiperparâmetros, onde são definidos espaços de busca como número de camadas e unidades. Usando algoritmos de otimização, é possível identificar rapidamente a melhor configuração para um modelo. Por exemplo, ao treinar um classificador de imagens com o conjunto de dados MNIST, os resultados podem apresentar uma acurácia superior a 97% em questão de minutos.

“Vemos claramente no resultado que o teste 21 completou em 22 segundos com uma acurácia de validação de ~97,29%.”
(“So, in the output, we can clearly see that trial 21 completed in 22 seconds with a validation accuracy of ~97.29%.”)

— Autor, Artigo

Resultados e métricas

As ferramentas AutoKeras e Keras Tuner demonstram significativa eficácia em reduzir o tempo necessário para modelagem e otimização. Um exemplo prático é o da equipe de ciência de dados de uma empresa de telecomunicações, que utilizou AutoKeras para um treinamento inicial e, em seguida, implementou o Keras Tuner para ajustar o modelo com base em conhecimento específico do domínio.

Além disso, os modelos gerados durante esses processos apresentam métricas robustas, permitindo que as organizações tomem decisões embasadas com base em dados. Essa combinação não só economiza tempo, mas também potencializa o desempenho do modelo em aplicações complexas.

As ferramentas de automação em deep learning estão em constante evolução. Com o aumento de dados disponíveis e a necessidade crescente de insights rápidos, a integração dessas tecnologias se torna cada vez mais essencial para empresas que desejam se destacar em suas áreas.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)