São Paulo — InkDesign News — A utilização de técnicas de machine learning em projetos de ciência de dados tem evoluído rapidamente, com foco em práticas que melhoram a legibilidade e manutenção do código. A herança, um conceito fundamental da programação orientada a objetos, se mostra uma solução eficiente para esse desafio.
Arquitetura de modelo
A arquitetura de um modelo de deep learning deve ser cuidadosamente planejada. Neste contexto, o conceito de **herança** facilita a construção de classes que podem ser reutilizadas para diferentes fontes de dados. Essa abordagem reduz a complexidade, permitindo que os cientistas de dados foquem na lógica específica de limpeza de dados, enquanto o tratamento comum é gerido em uma classe base.
“Qualquer colega que precisar reexecutar esse código precisará apenas rodar a função main().”
(“Any colleague who needs to re-run this code will only need to run the main() function.”)— Autor, Cargo, Empresa
Treinamento e otimização
O treinamento de modelos em diferentes conjuntos de dados pode ser iterativo e dispendioso. Com o uso da herança, as etapas comuns, como a validação da estrutura dos dados, são implementadas apenas uma vez. Esse método não só economiza tempo, mas também minimiza o risco de erros comuns durante o treinamento.
“Você deve ser capaz de confiar no seu trabalho e executá-lo.”
(“They should be able to trust your work and run it.”)— Autor, Cargo, Empresa
Resultados e métricas
O impacto positivo na legibilidade e na manutenção do código pode ser medido através da redução de erros e melhoria na eficiência do processamento. Ao aplicar técnicas de **deep learning**, as métricas de desempenho mostraram um aumento significativo na acurácia dos modelos. Além disso, a capacidade de extender funcionalidades se torna mais fácil, permitindo que novas funcionalidades sejam incorporadas sem reescrever todo o código.
“Construir modelos é a parte fácil, enquanto manter o que foi construído é a parte difícil.”
(“building models is the easy part whilst maintaining what we have built is the hard part.”)— Autor, Cargo, Empresa
Este novo paradigma apresenta não apenas uma evolução no desenvolvimento, mas também abre espaço para a adoção de melhores práticas na programação em machine learning e deep learning. Com as melhores práticas emergindo, é fundamental que os cientistas de dados acompanhem essas inovações para manter a competitividade no setor.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
