São Paulo — InkDesign News —
A pesquisa em “machine learning” (aprendizado de máquina) e inteligência artificial (AI) continua a avançar, com novas abordagens sendo testadas em diversas instituições. Um recente estudo revelou insights sobre o uso de modelos de aprendizado profundo para otimizar a aplicação de algoritmos em várias áreas de conhecimento.
Contexto da pesquisa
A equipe de pesquisadores da Universidade de São Paulo investigou métodos inovadores para melhorar a precisão de sistemas de AI. A ideia central é desenvolver modelos que possam aprender com menos dados, utilizando técnicas avançadas de transferência de aprendizado.
Método proposto
O estudo focou na utilização de Redes Neurais Convolucionais (CNN) para classificação de imagens e Redes Neurais Recorrentes (RNN) para análise de sequências temporais. Foram testados diversos datasets, incluindo o ImageNet e o CIFAR-10, com benchmarks que mostraram uma acurácia de até 95% em tarefas específicas, superando os modelos anteriores.
“O uso de técnicas de transferência de aprendizado permitiu que reduzíssemos a quantidade de dados necessários para treinamento, aumentando a eficiência do processo.”
(“The use of transfer learning techniques allowed us to reduce the amount of data needed for training, increasing the efficiency of the process.”)— Dr. Carlos Silva, Pesquisador, Universidade de São Paulo
Resultados e impacto
Os resultados indicam um avanço significativo na forma como os modelos de AI podem ser usados em aplicações do mundo real, especialmente em setores como saúde e tecnologia financeira. Com uma acurácia elevada, os sistemas podem prever resultados com maior precisão, impactando diretamente a tomada de decisão.
“As implicações desta pesquisa podem transformar a forma como as empresas utilizam AI, permitindo uma integração mais eficaz nos processos de negócio.”
(“The implications of this research could transform how companies use AI, enabling more effective integration into business processes.”)— Ana Lima, Professora, Universidade de São Paulo
Os próximos passos incluem a aplicação dessas técnicas em novos setores, com o objetivo de expandir o alcance da AI a ambientes que atualmente carecem de soluções baseadas em dados. A colaboração entre universidades e empresas é vista como essencial para a evolução contínua da pesquisa em AI.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
