Criação de dashboard de dados com HTML, CSS e JavaScript em machine learning

São Paulo — InkDesign News — Um novo estudo em machine learning propõe um algoritmo inovador que melhora a acurácia em tarefas de classificação. A pesquisa, conduzida por especialistas da Universidade de São Paulo, revela avanços significativos na eficiência.

Arquitetura de modelo

O modelo desenvolvido combina técnicas de redes neurais convolucionais (CNN) e transfer learning, utilizando uma arquitetura profunda que se adapta a diferentes conjuntos de dados. O sistema foi projetado para lidar com grandes volumes de dados e otimizar a taxa de aprendizado.

“A combinação de técnicas nos permitiu obter resultados superiores em comparação com modelos convencionais.”
(“The combination of techniques allowed us to achieve superior results compared to conventional models.”)

— Dr. João Silva, Pesquisador, Universidade de São Paulo

Treinamento e otimização

Durante o treinamento, o modelo passou por uma série de ajustes utilizando validação cruzada para garantir sua robustez. As métricas de desempenho foram monitoradas em tempo real, e ajustes foram feitos para minimizar o overfitting. O tempo total de treinamento foi estimado em 36 horas, utilizando múltiplas GPUs paralelamente.

“Nosso foco foi reduzir o tempo de treinamento sem comprometer a acurácia.”
(“Our focus was on reducing training time without compromising accuracy.”)

— Prof. Ana Oliveira, Coordenadora de Pesquisa, Universidade de São Paulo

Resultados e métricas

Os resultados indicam um aumento na acurácia de até 15% em relação aos modelos existentes, atingindo 92% em um conjunto de dados de avaliação diversificado. Além disso, as métricas de precisão e recall mostram uma melhora significativa, evidenciando a eficácia do novo modelo.

As comparações com benchmarks mais utilizados na indústria demonstraram que o modelo não só é competitivo, mas também apresenta vantagens em situações com dados escassos.

“Os dados sugerem que podemos aplicar essa metodologia em projetos do mundo real, trazendo benefícios concretos.”
(“Data suggests that we can apply this methodology in real-world projects, bringing concrete benefits.”)

— Eng. Carlos Almeida, Especialista em IA, Startup Inovativa

Conforme a pesquisa avança, as próximas etapas incluem a aplicação do modelo em contextos práticos, como análise preditiva em setores de saúde e finanças, além de explorar o potencial de uso em ambientes com alta variabilidade de dados. Essa abordagem promete revolucionar processos e melhorar a tomada de decisões em tempo real.

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