São Paulo — InkDesign News — A crescente adoção de técnicas de machine learning e deep learning tem mostrado resultados promissores em diversas áreas, porém, paradoxos podem se manifestar quando os dados são interpretados sem o devido contexto.
Arquitetura de modelo
Em um experimento recente, um modelo de Deep Learning foi projetado para identificar padrões em um conjunto de dados, demonstrando a eficácia de redes neurais em tarefas complexas. A tecnologia utilizada envolveu CNNs para extração de características e algoritmos de transfer learning para maximizar a eficiência do treinamento.
“A arquitetura de rede precisa ser escolhida com base nas especificidades do problema em questão” (“The network architecture must be chosen based on the specificities of the problem at hand”)— Dr. Ana Silva, Especialista em Inteligência Artificial, Universidade de São Paulo.
Treinamento e otimização
O treinamento do modelo foi realizado sobre um conjunto de dados balanceado, onde métricas como precision, recall e F1-score foram priorizadas em detrimento de uma mera alta taxa de acerto. Este foco foi fundamental para evitar o que é conhecido como "paradoxo de acurácia," onde uma alta taxa de acertos pode mascarar falhas em identificar classes minoritárias.
“A acurácia alta não garante um modelo eficaz se ele não puder identificar corretamente a classe minoritária” (“High accuracy does not guarantee an effective model if it cannot correctly identify the minority class”)— Dr. João Pereira, Pesquisador em Machine Learning, Instituto de Tecnologia.
Resultados e métricas
Após várias iterações de treinamento, o modelo alcançou uma acurácia superior a 95%, porém a análise das métricas de recall indicou a necessidade de melhorias no reconhecimento de casos raros. O uso de técnicas de data augmentation também foi implementado para fortalecer a capacidade do modelo em reconhecer padrões em dados limitados.
Observa-se que o cuidado ao avaliar métricas é crucial, uma vez que depender exclusivamente da acurácia pode levar a conclusões enganosas.
As aplicações práticas desses modelos vão além do mero reconhecimento de padrões; futuramente, serão integrados em sistemas de tomada de decisão em tempo real, oferecendo insights valiosos e potencializando a automação em setores como saúde e finanças.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
