São Paulo — InkDesign News — Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) avançam na utilização de machine learning como ferramenta para otimização de sistemas em diversas áreas, destacando-se pela inovação na modelagem preditiva e automação de processos.
Arquitetura de modelo
A estrutura escolhida para este projeto envolve redes neurais profundas, especialmente otimizadas para a análise de grandes volumes de dados. Utilizando abordagens como transfer learning, os modelos não apenas aprendem padrões complexos, mas também se adaptam rapidamente a novas tarefas com mínimas alterações nos dados. Os pesquisadores implementaram uma rede neural convolucional (CNN) que é capaz de classificar diferentes tipos de dados com elevada acurácia.
“A abordagem com transfer learning permite que nosso modelo aprenda rapidamente novas características, o que é crucial para ambientes dinâmicos.”
(“The approach with transfer learning allows our model to quickly learn new features, which is crucial for dynamic environments.”)— Dr. João Silva, Professor, USP
Treinamento e otimização
O treinamento foi realizado utilizando um conjunto de dados extenso, dividido em treinamento e validação, garantindo um balanceamento eficiente. Com o uso de técnicas como data augmentation e regularização, a equipe conseguiu minimizar overfitting e aumentar a robustez do modelo. A equipe reportou tempos de treinamento que variam entre 72 e 96 horas, dependendo da complexidade do modelo e da infraestrutura utilizada.
“Investimos tempo significativo em otimização, e os resultados mostraram que tanto a acurácia quanto a eficiência operativa melhoraram substancialmente.”
(“We invested significant time in optimization, and the results showed that both accuracy and operational efficiency improved substantially.”)— Ana Costa, Engenheira de Dados, USP
Resultados e métricas
Ao final do processo, os testes mostraram uma precisão superior a 95% na classificação dos dados, uma métrica que valida a eficiência do modelo para as aplicações propostas. Outro indicador importante foi a redução do tempo de processamento em 40%, permitindo uma resposta mais ágil e precisa em sistemas de informação.
“Os dados obtidos demonstram a eficácia do nosso modelo e seu potencial para aplicações práticas em tempo real.”
(“The obtained data demonstrates the effectiveness of our model and its potential for real-time practical applications.”)— Dr. Pedro Lima, Cientista de Dados, USP
Com essas inovações, as aplicações práticas do projeto se estendem a setores como saúde, finanças e comércio, onde a análise preditiva e automação são essenciais. Os próximos passos envolvem a continuação dos testes em ambientes reais e a exploração de novas arquiteturas de rede neural.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
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