São Paulo — InkDesign News — O uso de técnicas de machine learning e deep learning tem avançado consideravelmente, especialmente em áreas como reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural. A recente pesquisa realizada na Universidade de São Paulo (USP) explora novas abordagens para otimizar algoritmos, resultando em desempenhos superiores em benchmarks estabelecidos.
Arquitetura de modelo
A equipe de pesquisa projetou um modelo híbrido que combina redes neurais convolucionais (CNN) com transfer learning. Esta arquitetura é especialmente eficaz em tarefas de classificação de imagens, onde extrai características de grandes conjuntos de dados pré-treinados. A combinação de essas abordagens permitiu uma análise mais eficiente dos dados de entrada.
Treinamento e otimização
O modelo foi treinado utilizando o conjunto de dados ImageNet, com uma abordagem de otimização baseada em Adam. O tempo de treinamento foi reduzido em 30%, alcançando uma taxa de convergência mais rápida e eficaz. Esses métodos de otimização têm se mostrado essenciais para melhorar a acurácia nas previsões.
“A redução no tempo de treinamento e a melhora na performance do modelo facilitam a aplicação em cenários do mundo real” ( “The reduction in training time and the improvement in model performance make it easier to apply in real-world scenarios”)— Dr. Maria Silva, Professora, USP.
Resultados e métricas
Os resultados preliminares indicam uma acurácia de 95% no conjunto de validação, superando os modelos anteriores que alcançavam no máximo 90%. As métricas de desempenho mostram que o novo modelo não apenas melhora a classificação, mas também tem um desempenho significativamente melhor em tarefas de object detection.
“Estamos entusiasmados com as implicações práticas dessa pesquisa, que pode impactar diversas áreas, desde a segurança até o atendimento ao cliente” ( “We are excited about the practical implications of this research, which can impact various areas, from security to customer service”)— Dr. João Pereira, Pesquisador, USP.
Com a constante evolução nas técnicas de machine learning, as possibilidades de aplicação dessa pesquisa são vastas, incluindo automação industrial e análise preditiva. Próximos passos incluem a avaliação da aplicabilidade em dados não estruturados e o ajuste fino para cenários específicos.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
