Multiplicação de matrizes impulsiona modelagem em deep learning

São Paulo — InkDesign News — Pesquisadores de universidades brasileiras têm explorado novas abordagens em machine learning e deep learning, utilizando matrizes para otimizar operações algébricas e transformações de dados, revelando potenciais aplicativos em inteligência artificial.

Arquitetura de modelo

Os modelos estudados frequentemente requerem uma arquitetura que favoreça a manipulação de matrizes. Neste contexto, as matrizes são essenciais em várias áreas, que vão desde a álgebra linear à machine learning. O uso de matrizes em algoritmos de aprendizado profundo se mostra eficaz na agregação dos dados de entrada, seja em uma rede neural convolucional ou na clássica rede neural densa.

“Nos modelos que analisamos, a interação entre matrizes e vetores oferece uma compreensão mais profunda das relações entre variáveis”.
(“In the models we analyzed, the interaction between matrices and vectors provides a deeper understanding of the relationships between variables.”)

— Dr. Tigran Hayrapetyan, Pesquisador, Universidade de São Paulo

Treinamento e otimização

A otimização durante o treinamento é crucial, especialmente ao lidar com redes neurais de múltiplas camadas. A aplicação de matrizes para calcular a retropropagação se torna mais clara ao entender como os valores de entrada afetam o resultado. A conexão entre os coeficientes em uma matriz e suas respectivas saídas gera uma cadeia de influências que melhora a precisão do modelo.

“A representação gráfica das matrizes ajuda a identificar e corrigir problemas de desempenho durante o treinamento”.
(“The graphical representation of matrices helps identify and correct performance issues during training.”)

— Maria Fernanda, Engenheira de Dados, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Resultados e métricas

As métricas de desempenho dos modelos variam conforme a arquitetura e a complexidade dos dados. Resultados obtidos em testes demonstram que a implementação correta das matrizes pode aumentar a acurácia em até 20% em tarefas de reconhecimento de padrões. Por exemplo, esportes e saúde se beneficiam de análises preditivas mais robustas por meio de matrizes bem estruturadas.

O uso de matrizes também se estende a técnicas de transfer learning, permitindo a reutilização de pesos de matrizes em diferentes contextos, economizando tempo e recursos computacionais. Com esses avanços, espera-se que os pesquisadores consigam elevar ainda mais a eficácia dos modelos de machine learning.

O impacto de matrizes é notável, não apenas na academia, mas também na indústria. A aplicação prática desses modelos em áreas como finanças e análise de dados promete revolucionar a forma como analisamos grandes volumes de informações.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)