São Paulo — InkDesign News — Recentemente, a discussão sobre os desafios do machine learning e a importância de um bom desenho experimental ganharam destaque em conferências de tecnologia. Esses elementos têm moldado a pesquisa em deep learning e sua aplicação em diversas indústrias.
Arquitetura de modelo
A pesquisa em machine learning frequentemente começa com a escolha da arquitetura de modelo. Avaliações mostra que modelos como CNN e RNN têm se destacado em tarefas de classificação de imagens e processamento de linguagem natural. Porém, a eficácia de um modelo não está apenas em sua estrutura, mas também na forma como os dados são manipulado e experimentos são conduzidos.
“A estrutura do modelo é vital, mas sem os dados certos e uma execução rigorosa do experimento, os resultados podem ser enganosos.”
(“The model structure is vital, but without the right data and rigorous execution of the experiment, the results can be misleading.”)— Dr. Ana Silva, Pesquisadora, Universidade de São Paulo
Treinamento e otimização
O treinamento é um passo crucial que requer um que um bom conjunto de dados e a utilização de técnicas de otimização. Métodos como adam e momentum são comuns para melhorar a convergence durante o treinamento. É essencial garantir que o modelo não apenas aprenda, mas também generalize para novas amostras.
“Um modelo que funciona bem em um conjunto de dados de teste pode falhar quando exposto a novas variáveis.”
(“A model that performs well on a test dataset may fail when exposed to new variables.”)— Prof. João Almeida, Departamento de Computação, Universidade de Campinas
Resultados e métricas
A avaliação de um modelo deve ser feita com um conjunto de métricas adequadas, como acurácia, precisão, e recall. Estudos recentes indicam que a análise de resultados através de práticas experimentais rigorosas pode levar a descobertas mais robustas. Por exemplo, um projeto de pesquisa que testou diferentes algoritmos obteve resultados impressionantes em benchmark da indústria.
À medida que a pesquisa avança, uma maior compreensão de onde aplicar deep learning e como otimizar algoritmos se torna essencial. As aplicações práticas desses modelos se expandem, desde diagnósticos médicos até a automação industrial. Com a contínua evolução das técnicas de machine learning, os próximos passos apontam para um futuro em que a precisão e a rapidez dos modelos serão cada vez mais relevantes.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
