São Paulo — InkDesign News — A evolução da inteligência artificial na forma de machine learning e deep learning está mudando o cenário para muitas indústrias. A recente discussão em torno do papel da IA na automação e seu impacto no mercado de trabalho é um tópico crucial para profissionais de tecnologia.
Arquitetura de modelo
Os modelos de machine learning são fundamentados em arquiteturas complexas que vão além da simples ativação da função de custo. As recentes tecnologias têm mostrado que, ao implementar redes neurais convolucionais (CNN) e transfer learning, os resultados em tarefas específicas, como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural, têm melhorado significativamente. Os algoritmos estão se tornando mais robustos, permitindo que as máquinas realizem tarefas que antes requeriam um engenheiro humano para serem executadas.
A tecnologia não estava suficientemente madura para gerenciar os aspectos mais complexos e técnicos de muitos trabalhos. Pelo menos, não até os recentes avanços da IA.
(“The technology itself wasn’t sufficiently mature to manage the more complex and technical aspects of many jobs. At least, not until recent AI advancements.”)— Autor, Artigo do NYT
Treinamento e otimização
O tempo de treinamento é um fator determinante no desenvolvimento de modelos de IA. Modelos que incorporam deep learning exigem grandes volumes de dados e poder computacional consistente. A utilização de GPU e técnicas de paralelização têm sido essenciais para otimizar o tempo de treinamento, permitindo a rápida iteração e ajustes nos modelos. Baseando-se em métricas como acurácia e perda, os engenheiros podem avaliar a eficácia dos modelos e ajustá-los de acordo.
“A implementação deve ser aprovada pela equipe jurídica e de segurança.”
(“Is the change approved by the legal and security team?”)— Profissional Técnico
Resultados e métricas
Os benchmarks em machine learning têm mostrado uma evolução massiva. Modelos que utilizam técnicas de ajuste fino demonstraram acurácias superiores a 95% em tarefas específicas. Contudo, a parte mais desafiadora é garantir que os modelos não apenas "funcionem", mas que também criem valor em um nível prático. O impacto financeiro das decisões tomadas com base nesses modelos ainda precisa ser claramente definido, o que levanta questões sobre sustentabilidade técnica e integralidade.
“O que estamos enfrentando é a herança de dívidas técnicas acumuladas ao longo de 10 a 20 anos.”
(“The challenges I’ve seen and faced involved inheriting 10–20 years of accumulated technical debt.”)— Experiência de Engenheiro de Software
A aplicação de machine learning e deep learning não se limita a ambientes corporativos. A capacidade de gerar soluções de IA que atendam necessidades específicas de diversas indústrias traz novas oportunidades. A continuidade da pesquisa nessa área deverá focar em tornar esses modelos ainda mais adaptáveis e completos, visando impactos positivos em várias esferas econômicas.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
