São Paulo — InkDesign News — Em um cenário em constante evolução, o domínio de machine learning e deep learning se torna cada vez mais crucial, apresentando oportunidades e desafios para profissionais da área. Este artigo explora as principais funções nesse campo e suas respectivas responsabilidades.
Arquitetura de modelo
A arquitetura de modelos em machine learning é fundamental para o desempenho de sistemas inteligentes. Geralmente, utiliza-se uma variedade de algoritmos como redes neurais profundas, modelos de regressão e máquinas de vetores de suporte para gerar previsões e insights. Os engenheiros frequentemente revisitam e ajustam essas arquiteturas para otimizar a eficiência e a acurácia do modelo.
A meta da ciência de dados é “gerar insights para os negócios”, enquanto a meta da engenharia de machine learning é “transformar dados em produtos”.
(“The goal of data science is to generate business insights, whereas the goal of ML engineering is to turn data into products.”)— Chip Huyen, Especialista em AI/ML
Treinamento e otimização
O processo de treinamento exige grandes conjuntos de dados e robustas tecnologias de computação, incluindo cloud computing. Ferramentas como AWS, Azure e GCP são frequentemente utilizadas para escalar modelos e aprimorar seu desempenho. Isso pode resultar em uma significativa melhoria da eficiência operacional.
A integração de técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado durante os períodos de treinamento gera especificações detalhadas que podem facilitar decisões empresariais. As métricas de desempenho, incluindo acurácia e recall, ajudam a validar a eficácia dos modelos em ambientes reais.
Resultados e métricas
A mensuração dos resultados obtidos a partir de algoritmos de machine learning baniu insights valiosos para diferentes indústrias. As métricas de sucesso, como a taxa de erro e o tempo de resposta, são essenciais para entender a viabilidade de implementar esses modelos.
“Recomendo verificar o acompanhamento dos engenheiros de AI, pois eles muitas vezes definem a direção para futuros desenvolvimentos.”
(“I recommend you check the AI engineer tracking as they often set the direction for future developments.”)— Especialista em AI
O futuro do machine learning envolve não apenas a otimização de modelos, mas também a adaptação e implementação em soluções práticas que podem revolucionar setores como saúde, logística e finanças. A pesquisa contínua será instrumental para estiver mais próximo de soluções que se integrem a necessidades reais.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
