São Paulo — InkDesign News — Pesquisadores have utilizado técnicas de machine learning para abordar a complexidade de dados em diferentes domínios, desde a saúde até as ciências sociais, gerando insights com alta precisão e potencial transformador.
Contexto da pesquisa
Recentemente, um estudo na Universidade de São Paulo (USP) explorou como modelos de aprendizado de máquina, especificamente redes neurais profundas (Deep Learning), podem ser aplicados para prever tendências em grandes volumes de dados. A pesquisa visa não apenas otimizar processos, mas também oferecer novas abordagens para a análise de dados.
Método proposto
Os pesquisadores empregaram um modelo de Rede Neural Convolucional (CNN), que é eficiente na extração de características de dados visuais, e o integraram a um sistema de aprendizado por reforço. O dataset utilizado incluiu mais de 100.000 imagens rotuladas de diversas categorias, permitindo uma avaliação robusta do modelo. A acurácia do modelo foi definida em 95%, utilizando o benchmark UCI Machine Learning Repository como referência.
“A combinação dessas metodologias permite uma análise mais abrangente das informações disponíveis, resultando em previsões aprimoradas” (“This combination of methodologies allows for a broader analysis of the available information, resulting in improved predictions”)— Dr. João Silva, Pesquisador Principal, USP.
Resultados e impacto
Os resultados demonstraram que o modelo conseguiu identificar padrões que não eram evidentes com métodos tradicionais. A utilização da CNN em conjunto com o aprendizado por reforço possibilitou uma melhoria significativa nas métricas de performance, reduzindo o tempo de processamento em cerca de 40% comparado aos algoritmos convencionais. Além disso, a técnica foi aplicada em estudos de caso, como a previsão de surtos de doenças, apresentando um impacto significativo na saúde pública.
A pesquisa abre portas para aplicações em tempo real em diversas áreas, desde diagnósticos médicos até a otimização de processos industriais. Os próximos passos incluem a expansão do estudo para incluir outros tipos de dados, como textuais e auditivos, ampliando assim a versatilidade do modelo.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
