São Paulo — InkDesign News — A revolução em machine learning e deep learning tem transformado diversas indústrias, tornando os processos mais eficientes e ágeis. Este artigo explora a arquitetura por trás das tecnologias que permitem análises rápidas e precisas.
Arquitetura de modelo
A estrutura subjacente que impulsiona o machine learning moderno é a combinação de redes neurais profundas e algoritmos otimizados. Um exemplo notável é a utilização de transfer learning, onde modelos previamente treinados são adaptados para novas tarefas, reduzindo significativamente o tempo de treinamento e melhorando a acurácia em cenários com conjuntos de dados limitados.
“A utilização do transfer learning pode aumentar a precisão dos modelos ao reutilizar pesos de redes já treinadas, otimizando o tempo de desenvolvimento.”
(“The use of transfer learning can increase model accuracy by reusing weights from pre-trained networks, optimizing development time.”)— Ana Costa, Pesquisadora, Universidade de São Paulo
Treinamento e otimização
Os algoritmos de otimização, como o Adam e RMSprop, são cruciais para alcançar um treinamento eficiente em deep learning. Eles ajustam os pesos da rede neural adaptando a taxa de aprendizado durante o processo, resultando em uma convergência mais rápida. Em um estudo recente, o suporte a múltiplas GPUs demonstrou reduzir o tempo de treinamento em até 50%, aumentando a capacidade de lidar com grandes volumes de dados.
“O uso de múltiplas GPUs pode resultar em uma redução significativa no tempo de treinamento, permitindo a exploração de modelos maiores e mais complexos.”
(“The use of multiple GPUs can lead to significant reductions in training time, allowing exploration of larger and more complex models.”)— Lucas Almeida, Engenheiro de Dados, Tech Solutions
Resultados e métricas
As métricas de performance são fundamentais para avaliar a eficácia dos modelos desenvolvidos. Com base em testes realizados, modelos utilizando CNNs (Convolutional Neural Networks) alcançaram uma acurácia de até 98% em tarefas de classificação de imagens. A comparação com modelos mais simples demonstrou que as redes profundas têm um desempenho superior, especialmente em conjuntos de dados complexos.
“Modelos baseados em CNN têm se mostrado superiores em tarefas de visão computacional, principalmente quando treinados em grandes conjuntos de dados.”
(“Models based on CNNs have shown superiority in computer vision tasks, especially when trained on large datasets.”)— Beatriz Lima, Cientista de Dados, Data Innovations
A adoção de machine learning e deep learning em práticas comerciais está crescendo, com aplicações que vão desde reconhecimento de imagem até sistemas preditivos de manutenção. O futuro parece promissor, com novas pesquisas possibilitando avanços ainda maiores nas capacidades desses algoritmos, impulsionando a inovação em diversos setores.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
