São Paulo — InkDesign News — O avanço em machine learning e deep learning está transformando a maneira como os cientistas de dados abordam problemáticas de negócios. Com o surgimento de soluções baseadas em inteligência artificial, a maneira de gerar valor através de análises tem mudado significativamente.
Arquitetura de modelo
Modelos como redes neurais profundas têm sido amplamente adotados. Esses modelos são projetados para aprender representações complexas de dados. Um exemplo são as CNNs utilizadas em tarefas de visão computacional, que têm mostrado desempenho superior em relação a abordagens tradicionais. A arquitetura do modelo deve ser cuidadosamente escolhida para maximizar a eficiência e a capacidade preditiva.
“As técnicas de aprendizagem profunda oferecem uma nova forma de capturar padrões em dados complexos, permitindo acurácias superiores nas previsões.”
(“Deep learning techniques offer a new way to capture patterns in complex data, enabling superior accuracies in predictions.”)— Dr. Ana Lima, Pesquisadora, Universidade de São Paulo
Treinamento e otimização
O processo de treinamento desses modelos envolve grandes volumes de dados e tempo computacional significativo. Técnicas como transfer learning são utilizadas para acelerar o processo, aproveitando modelos pré-treinados. A otimização de hiperparâmetros é outra etapa crucial, sendo vital para garantir que o modelo atinja seu desempenho máximo.
“É fundamental alinhar o treinamento com os objetivos de negócio, garantindo que cada iteração traga resultados relevantes.”
(“It is crucial to align training with business objectives, ensuring that each iteration yields relevant results.”)— Carlos Mendes, Engenheiro de Dados, TechCorp
Resultados e métricas
Os resultados são frequentemente medidos em termos de acurácia e tempo de resposta. É importante ressaltar que uma alta acurácia não é suficiente se o tempo de execução não atender às exigências do mercado. Métricas como F1-score e AUC-ROC se tornam valiosas para avaliar a eficácia dos modelos. As empresas precisam priorizar decisões baseadas em dados que gerem impacto real sobre seus objetivos estratégicos.
À medida que a pesquisa em inteligência artificial avança, as aplicações práticas dessas tecnologias se expandem. Dominar a relação entre eficiência computacional e resultados de negócios será essencial para os profissionais que desejam se destacar nesta nova era impulsionada por machine learning e deep learning.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
