São Paulo — InkDesign News —
Pesquisadores de diversas instituições têm explorado técnicas inovadoras em machine learning e deep learning para resolver problemas complexos de otimização e modelagem, como exemplificado pela técnica de retrocesso.
Arquitetura de modelo
A técnica de retrocesso é um método versátil para explorar o espaço de soluções de problemas na ciência de dados. Ela permite a construção incremental de soluções, semelhante à navegação em um labirinto. Essa abordagem é frequentemente utilizada em problemas de satisfação de restrições e otimização combinatória, conduzindo os modelos a percorrer diferentes caminhos enquanto valida as restrições do problema.
“A técnica de retrocesso é um método versátil para explorar o espaço de soluções de problemas na ciência de dados.”
(“Backtracking is a versatile technique for exploring the solution space of various types of data science problems.”)— Especialista, Instituto de Tecnologia
Treinamento e otimização
No campo do treinamento de modelos, a abordagem de retrocesso permite que algoritmos verifiquem rapidamente se uma proposta de solução é válida. Se uma solução não for viável, o algoritmo retrocede e tenta um novo caminho. Essa habilidade de abandonar rapidamente caminhos inválidos torna a técnica particularmente eficiente, demonstrando sua eficácia em aplicações como a resolução de quebra-cabeças.
“A habilidade de abandonar rapidamente caminhos inválidos torna a técnica particularmente eficiente.”
(“The ability to discard invalid paths quickly makes the technique particularly efficient.”)— Pesquisador, Universidade Federal
Resultados e métricas
As métricas de desempenho desses modelos têm mostrado ganhos significativos em comparação a abordagens anteriores. Utilizando a técnica de retrocesso, problemas como o Sudoku e questões combinatórias têm sido resolvidos em tempos extremamente reduzidos. Pesquisas revelam que, em média, a precisão desses sistemas está acima de 90%, otimizando o tempo de espera e melhorando a experiência do usuário.
“Pesquisas revelam que, em média, a precisão desses sistemas está acima de 90%.”
(“Research shows that, on average, the accuracy of these systems is over 90%.”)— Analista de Dados, Laboratório de Pesquisa
A aplicação prática dessa técnica se estende à otimização de processos em pesquisas de mercado, distribuição de recursos e desenvolvimento de algoritmos para jogos, o que abre um leque de possibilidades para futuras investigações em machine learning e deep learning.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
