São Paulo — InkDesign News — A aplicação de machine learning e deep learning está revolucionando setores, possibilitando a análise de grandes volumes de dados de forma eficiente e precisa, como demonstrado em recentes estudos acadêmicos.
Arquitetura de modelo
Para otimizar o desempenho em tarefas de classificação, a arquitetura escolhida baseou-se em redes neurais convolucionais (CNN), que se destacam pelo processamento eficaz de dados visuais. Este modelo utiliza várias camadas de convolução e pooling, resultando em uma extração de características robusta. Estudos mostram que as CNNs superam outras arquiteturas em muitos benchmarks de visão computacional.
“Redes neurais convolucionais provaram ser essenciais na análise de imagens, oferecendo melhor desempenho em comparação a métodos anteriores”
(“Convolutional neural networks have proven essential in image analysis, offering better performance compared to previous methods.”)— Dr. Ana Oliveira, Professora, Universidade de São Paulo
Treinamento e otimização
O treinamento do modelo foi realizado utilizando um conjunto de dados de 100.000 imagens, com taxas de aprendizado ajustadas e técnicas de regularização para evitar overfitting. Através de grid search, a melhor configuração de hiperparâmetros foi identificada, resultando em uma acurácia de 95% no conjunto de validação.
A otimização do aprendizado foi alcançada por meio de transfer learning, onde pesos de um modelo pré-treinado foram utilizados como ponto de partida. Isso reduziu significativamente o tempo total de treinamento, que foi de aproximadamente 5 horas em um ambiente de GPU.
“A utilização de transfer learning nos permitiu não apenas acelerar o processo de treinamento, mas também melhorar a acurácia geral do modelo.”
(“Using transfer learning allowed us to not only speed up the training process but also improve the overall model accuracy.”)— Lucas Santos, Pesquisador, Instituto de Tecnologia de São Paulo
Resultados e métricas
Os resultados obtidos foram benchmarkeados contra modelos tradicionais, mostrando um aumento significativo na capacidade preditiva. O modelo não apenas se destacou em termos de acurácia, mas também em métricas como precisão e revocação, que atingiram taxas de 93% e 90%, respectivamente.
Esses resultados sublinham a potencial aplicação do modelo em setores como segurança e saúde, onde a análise rápida e precisa de dados é crucial.
A próxima fase envolve a implementação deste modelo em um cenário real, visando monitorar sua eficácia em tempo real e adaptá-lo conforme necessário.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
