São Paulo — InkDesign News — Um novo estudo em machine learning está desvendando possíveis melhorias na maneira como os algoritmos aprendem a partir de dados complexos. Pesquisadores têm explorado novas arquiteturas que prometem aumentar a eficiência no processamento de informações.
Arquitetura de modelo
A arquitetura criativa, conhecida como CNN (Redes Neurais Convolucionais), tem sido fundamental em tarefas de visão computacional. “A aplicação dessa arquitetura permite a extração de características relevantes de imagens”
(“The application of this architecture allows for the extraction of relevant features from images”) — Dr. Ana Silva, Pesquisadora, Universidade de São Paulo.
As CNNs têm se mostrado eficazes na identificação de padrões, mas seu desempenho varia com a complexidade dos dados. Assim, pesquisadores têm testado mớimadan e adaptado modelos para melhor desempenho, levando a benchmarks mais elevados.
Treinamento e otimização
O treinamento dos modelos é outro foco. Durante a pesquisa, foi observado que a combinação de técnicas como transfer learning com estratégias de otimização traz ganhos significativos. “As abordagens hibridas melhoram a acurácia e reduzem o tempo de treinamento”
(“Hybrid approaches improve accuracy and reduce training time”) — Dr. Marco Freitas, Professor, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação.
Os pesquisadores realizaram experimentos que revelaram uma redução de até 30% no tempo de treinamento ao usar pré-treinamento em modelos de grande escala. Isso demonstra o potencial das redes com múltiplas camadas para capturar informações complexas de maneira eficiente.
Resultados e métricas
Resultados preliminares indicam um aumento na acurácia dos modelos ao longo de vários benchmarks, com alguns alcançando até 98% de precisão em tarefas específicas. A pesquisa continha uma gama de métricas que demonstraram como as novas abordagens podem ser aplicadas em diferentes domínios.
“Estamos apenas começando a arranhar a superfície das otimizações que podemos alcançar com essas novas técnicas”
(“We are only just beginning to scratch the surface of the optimizations we can achieve with these new techniques”)— Dr. Renata Lima, Coordenadora de Pesquisa, Laboratório de Inovação em IA
À medida que mais avanços são feitos, o foco fica claro: a aplicação prática em indústrias, incluindo saúde, automotiva e financeira, que estão cada vez mais dependentes de machine learning. Pesquisas futuras devem investigar a generalização desses modelos em dados do mundo real e a resistência a ruídos externos.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
