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Machine learning & AI

Machine learning não irá substituir cientistas da computação

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Pesquisa em Machine Learning Avança com Novas Abordagens

São Paulo — InkDesign News — Pesquisadores têm agora à disposição técnicas inovadoras de machine learning que prometem melhorar a precisão em diversas aplicações, desde diagnósticos médicos até previsões financeiras.

Contexto da pesquisa

No cenário contemporâneo, a evolução da inteligência artificial (AI) destaca-se pela inovação em algoritmos e metodologias de treinamento eficazes. Um estudo recente realizado na Universidade de São Paulo apresenta melhorias significativas no desempenho dos modelos de machine learning, particularmente em tarefas desafiadoras, como a classificação de imagens e a análise de texto.

Método proposto

A pesquisa introduziu um novo tipo de rede neural conhecida como Redes Neurais Convolucionais Avançadas (CNNs). Este modelo utiliza técnicas de aprendizado profundo para extrair características de imagens com maior acuracidade. Ao integrar um dataset abrangente, que inclui mais de 50.000 imagens rotuladas, os pesquisadores conseguiram treinar o modelo utilizando uma abordagem de transferência de aprendizado, para otimizar o desempenho.

Os resultados foram avaliados com base em benchmarks padrão. “Nossos testes mostram uma precisão de 95% na tarefa de reconhecimento de objetos, superando métodos anteriores” (Our tests showed a 95% accuracy in object recognition tasks, surpassing previous methods)— Dr. João Silva, Pesquisador, Universidade de São Paulo.

Resultados e impacto

A pesquisa revelou que as CNNs Avançadas resultaram em um aumento de 20% na precisão em comparação com modelos tradicionais, como as Redes Neurais Convolucionais convencionais. Os investigadores também relataram uma redução de 15% no tempo de processamento em relação a métodos anteriores. Essa melhoria pode transformar aplicações em áreas críticas, como saúde, onde a detecção precoce de doenças pode ser a chave para salvar vidas.

As implicações práticas dessas descobertas são vastas. Técnicas de machine learning melhoradas podem ser aplicadas no desenvolvimento de sistemas de suporte à decisão médica, bem como em tecnologias de automação industrial.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)

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Tiago F Santiago

Tiago F. Santiago é Analista de Marketing na C2HSolutions, onde, em sua atuação fixa, combina estratégia e tecnologia para impulsionar soluções digitais. Paralelamente, dedica-se como hobby à InkDesign News, contribuindo com a criação de notícias e conteúdos jornalísticos. Apaixonado por programação, ele projeta aplicações web e desenvolve sites sob medida, apoiando-se em sua sólida expertise em infraestrutura de nuvem — dominando Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud — para garantir que cada projeto seja escalável, seguro e de alta performance. Sua versatilidade e experiência técnica permitem-lhe transformar ideias em produtos digitais inovadores.

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