São Paulo — InkDesign News — Claudia Ng, especialista em machine learning e empreendedora na área de inteligência artificial, compartilha insights valiosos sobre sua recente experiência em uma competição que a premiou com US$ 10.000. A importância da experiência de domínio é um foco central em sua abordagem.
Arquitetura de modelo
Na competição, que envolveu a criação de um modelo de pontuação de crédito utilizando dados de Web3, Claudia enfatizou que o domínio do problema foi mais relevante do que a complexidade do algoritmo. Ela destaca que sua experiência de seis anos no setor financeiro foi crucial para entender as nuances do problema.
“Minha maior lição foi perceber que a expertise no domínio importa mais do que a complexidade algorítmica.
(“My biggest lesson was realizing that domain expertise matters more than algorithmic complexity.”)— Claudia Ng, AI Entrepreneur
Treinamento e otimização
Claudia investiu apenas 10 horas na criação de um modelo mínimo viável (MVP), em vez de se perder em otimizações excessivas. Este ponto se alinha à tendência crescente de priorizar protótipos funcionais sobre algoritmos complexos. Para o trabalho em produção, é essencial que soluções práticas sejam entregues rapidamente.
“Aprendi que é melhor ter algo entregue do que perfeito.
(“First, I learned that shipped is better than perfect.”)— Claudia Ng, AI Entrepreneur
Resultados e métricas
Além de diagnosticarem problemas operacionais, os projetos devem começar com métricas de sucesso bem definidas. Claudia explica que, sem métricas quantificáveis, as soluções podem ser ineficazes. Seu trabalho inclui identificar pontos de dor mensuráveis, como foi o caso de um cliente no setor de restaurantes.
“Precisamos identificar pontos de dor específicos com impacto mensurável.
(“We identify specific pain points with measurable impact.”)— Claudia Ng, AI Entrepreneur
Os desafios atuais incluem o desenvolvimento de soluções de inteligência artificial que respeitem as nuances culturais e promovam o aprendizado de idiomas. Isso não só demonstra a aplicabilidade prática da tecnologia, mas também abre um novo campo de pesquisa que pode impactar positivamente a preservação cultural.
Como os modelos de deep learning e as técnicas de transfer learning continuam a evoluir, a capacidade de desenvolver soluções específicas para problemas reais está crescendo. Esta nova fase promete avanços significativos na implementação de AI em diversas indústrias.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
