São Paulo — InkDesign News — Um novo estudo sobre deep learning e machine learning revela avanços significativos na arquitetura de redes neurais, destacando melhorias em acurácia e eficiência em tarefas complexas de classificação e previsão.
Arquitetura de modelo
Recentemente, pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) implementaram uma abordagem inovadora que combina redes neurais convolucionais (CNN) e técnicas de transfer learning. Essa combinação permite que modelos previamente treinados em grandes bases de dados possam ser ajustados para tarefas específicas, reduzindo significativamente o tempo de treinamento. “Usar transfer learning nos ajudou a aumentar a eficiência do modelo e reduzir o tempo de desenvolvimento” — Maria Silva, Pesquisadora, USP.
O modelo foi estruturado em várias camadas, permitindo que ele extraia características de alto nível dos dados de entrada enquanto mantém uma arquitetura leve e otimizada para desempenho.
Treinamento e otimização
O treinamento foi realizado em uma base de dados com mais de um milhão de imagens, utilizando batch normalization e dropout para prevenir overfitting. A equipe obteve uma acurácia de 95% em tarefas de classificação após 50 épocas de treinamento, com tempos de treinamento reduzidos em até 40% em comparação com modelos tradicionais.
“Os resultados mostraram que a combinação de diferentes técnicas de otimização pode produzir melhorias notáveis nas métricas de desempenho” — João Fernandes, Engenheiro de Dados, USP.
Além disso, a implementação de técnicas de data augmentation aumentou ainda mais a robustez do modelo, permitindo que ele generalizasse melhor em dados não vistos.
Resultados e métricas
Os resultados foram animadores. A equipe analisou a eficácia de diferentes hiperparâmetros e encontrou um equilíbrio ideal que maximizou a acurácia e minimizou o tempo de treinamento. Durante os testes, o modelo alcançou uma precisão de 97,5% em um subconjunto de validação, superando benchmarks passados.
As métricas de F1 também melhoraram, refletindo um aumento significativo na capacidade do modelo de lidar com classes desbalanceadas. “Esses resultados indicam que nossa abordagem pode ser aplicada em diversos cenários do mundo real, onde precisão e eficiência são cruciais” — Carla Mendes, Professora, USP.
Concluindo, as descobertas estabelecem um caminho promissor para novas aplicações práticas em áreas como reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural. Os pesquisadores planejam explorar o potencial do modelo em cenários industriais e acadêmicos, visando otimizar ainda mais a performance e a aplicabilidade das técnicas de machine learning.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
