São Paulo — InkDesign News — A exploração de machine learning e deep learning tem avançado rapidamente, com especialistas propondo arquiteturas mais eficientes e métodos inovadores de treinamento. Um exemplo notável é a abordagem “do zero” adotada por experts na área, enfatizando a importância da personalização e do controle de dados.
Arquitetura de modelo
A escolha da arquitetura do modelo é crucial para o sucesso em projetos de inteligência artificial. Modelos de agentes únicos têm se mostrado mais próximos de uma aplicação prática do que sistemas de multi-agentes. Isso ocorre porque agentes únicos são mais simples de projetar e manter.
“Os agentes únicos são melhores que sistemas multi-agentes quando o domínio de uso está bem definido”
(“Single Agents are better than multi-agent systems when the use-case domain is well defined”).— Mauro Di Pietro, Data Scientist
Treinamento e otimização
Treinamento de modelos em ambientes de produção requer atenção a diversos fatores, como a qualidade dos dados e a arquitetura escolhida. A abordagem do “do zero” também oferece vantagens no que diz respeito à segurança, pois evita a dependência de serviços pagos, garantindo maior controle sobre dados sensíveis.
“O uso de ferramentas open-source para construir do zero é uma escolha melhor”
(“Leveraging open-source tools to build from scratch is a better choice”).— Mauro Di Pietro, Data Scientist
Resultados e métricas
A implementação de modelos de machine learning deve sempre ser validada pelo seu desempenho em um mundo real. Fatores como ruído, incerteza e infraestrutura orçamentária podem impactar diretamente os resultados. Portanto, conhecer as métricas e fazer ajustes baseados na prática é essencial.
Com as tecnologias de processamento de linguagem natural e visão computacional em rápida evolução, as aplicações futuras para agentes de IA parecem promissoras. Ao integrar esses agentes em tarefas cotidianas, fomentar sua evolução em assistentes pessoais se torna uma perspectiva tangível e atraente.
Portanto, o futuro da inteligência artificial pode trazer cada vez mais oportunidades para substituição de tarefas rotineiras, alavancando a eficiência e a praticidade em diversas áreas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
