São Paulo — InkDesign News — A jornada no campo do machine learning envolve diversas etapas, desde a fundação teórica até práticas aplicadas, necessárias para assegurar a competitividade no mercado. Vamos explorar esses processos cruciais.
Arquitetura de modelo
A arquitetura de um modelo de machine learning é fundamental para seu desempenho. Modelos como CNN para classificação de imagens e redes neuronais são amplamente utilizados. A escolha da estrutura adequada pode influenciar diretamente a acurácia dos resultados. Um estudo recente mostrou que a seleção de hyperparâmetros pode aumentar a precisão em até 15% em tarefas específicas.
“Esse cara disse que não tinha formação em Ciência da Computação, mas fez um mestrado em Física, que diabos.”
(“This guy said he had no CS background but did a master’s in physics, what the hell.”)— Autor Desconhecido
Treinamento e otimização
O processo de treinamento e otimização do modelo é outra etapa crítica. Técnicas como transfer learning têm revolucionado a forma como os modelos são treinados, permitindo utilizar redes pré-treinadas e adaptá-las para tarefas específicas com menor tempo de treinamento. O tempo gasto em treinamento pode ser reduzido em até 60% por meio do uso de GPUs e técnicas de paralelização.
“Com tudo isso dito, o principal que aprendi no meu curso relevante para o meu cargo atual de engenheiro de machine learning foram as habilidades matemáticas.”
(“With all that said, the main things I learned in my degree that are relevant to my current machine learning engineer job were the maths skills.”)— Egor Howell, Engenheiro de Machine Learning
Resultados e métricas
A avaliação do modelo é baseada em métricas como precisão, recall e F1-score. Resultados consistentes em benchmarks são essenciais para validar a eficácia do modelo. Especialistas recomendam a utilização de técnicas de validação cruzada para assegurar a robustez nos resultados obtidos.
Por exemplo, em aplicações práticas, o uso de deep learning em diagnósticos médicos tem mostrado resultados promissores, destacando a relevância de seguir adequadamente essas diretrizes de treinamento e avaliação.
Com o avanço contínuo em machine learning e deep learning, as futuras pesquisas devem focar em melhoria da eficiência dos algoritmos e na explicabilidade dos modelos para maior aceitação em diversas indústrias.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
