São Paulo — InkDesign News — A complexidade no desenvolvimento de produtos de machine learning (ML) tem se mostrado um desafio significativo. Estruturas robustas são necessárias para evitar o fracasso de iniciativas que utilizam inteligência artificial.
Arquitetura de modelo
A arquitetura de modelos de “deep learning“ precisa ser cuidadosamente projetada. Muitas vezes, empresas optam por soluções pré-construídas, mas essas podem não atender às suas necessidades específicas. É fundamental fazer uma avaliação abrangente dos problemas a serem resolvidos antes de selecionar a tecnologia a ser utilizada.
De acordo com especialistas, mais de 70% dos projetos de IA falham em razão da escolha de problemas inadequados. “Precisamos garantir que a aplicação de IA aborde questões relevantes e impactantes.” (“We need to ensure that AI application tackles relevant and impactful issues.”) — Ana Sousa, Pesquisadora, Universidade de São Paulo.
Treinamento e otimização
Optar pela automação e inteligência pode acelerar processos, mas a coleta e preparação de dados continuam sendo etapas críticas. Em projetos de IA, o treinamento de modelos requer uma quantidade massiva de dados de qualidade. O tempo de treinamento pode variar consideravelmente dependendo da complexidade do modelo e da capacidade computacional disponível.
<p“O tempo dedicado à preparação dos dados é muitas vezes negligenciado, mas é o que realmente determina o sucesso do projeto.” (“The time spent on data preparation is often overlooked, but it is what really determines the success of the project.”) — Marcos Almeida, Engenheiro de Dados, Tech Solutions.
Resultados e métricas
A mensuração dos resultados deve ser focada em métricas concretas, como acurácia, precisão e recall. Números que demonstram o desempenho do modelo são essenciais para construir confiança nas soluções propostas. Muitos projetos falham por não atentar para esses índices; portanto, a aplicação prática de métricas pode transformar insights em ações efetivas.
“É preciso ir além da acurácia e considerar a robustez das soluções. Somente assim podemos alavancar a confiança no uso de IA.” (“We need to go beyond accuracy and consider the robustness of solutions. Only then can we leverage trust in the use of AI.”) — Lucas Ferreira, Analista de Produtos, AI Innovations.
À medida que as empresas continuam explorando aplicações práticas de IA, a importância de um processo de descoberta sólido se torna cada vez mais evidente. Pesquisas em andamento buscam aperfeiçoar modelos existentes e desenvolver novas abordagens que podem aumentar a eficácia das soluções de IA em diversas indústrias.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
