São Paulo — InkDesign News —
O crescimento de técnicas em machine learning e deep learning tem suscitado discussões sobre a sua aplicabilidade e eficiência em diversos setores. Profissionais e acadêmicos estão cada vez mais atentos às metodologias e resultados obtidos por esses algoritmos.
Arquitetura de modelo
Um dos aspectos mais discutidos na implementação de projetos de machine learning é a arquitetura do modelo. As escolhas feitas na estrutura influenciam diretamente o desempenho do sistema. Modelos como redes neurais convolucionais (CNN) têm demonstrado sucesso em tarefas de classificação de imagens, enquanto redes neurais recorrentes (RNN) se destacam em processamento de linguagem natural. A seleção de modelos deve considerar a complexidade do problema e os dados disponíveis.
“Qualquer projeto impactante é pessoal para você, resolve um problema ou responde a uma pergunta que você quer saber.”
(“Any impactful project is personal to you, solves a problem or answers a question that you want to know.”)— Egor Howell, Data Scientist
Treinamento e otimização
A fase de treinamento e otimização é crucial para o sucesso do modelo. O uso de hyperparâmetros, como taxa de aprendizado e número de épocas, pode modificar a eficiência do treinamento. Pesquisas recentes têm se concentrado em técnicas como transfer learning, onde modelos pré-treinados são ajustados para novas tarefas, economizando tempo e recursos.
“A entrevista é uma habilidade e é muito diferente do que você faz no trabalho. Você tem que aprender a jogá-la.”
(“Interviewing is a skill and is very different from what you do on the job. You have to learn how to play it.”)— Egor Howell, Data Scientist
Resultados e métricas
Os acompanhamentos de resultados são indispensáveis para validar a eficácia do modelo. Métricas como precisão, recall e F1-score fornecem insights sobre o desempenho. Na prática, muitos projetos falham ao não dedicar atenção à validação de resultados em dados reais, o que pode levar a conclusões equivocadas sobre a eficácia do algoritmo.
“É mais sobre o esforço que as pessoas não querem colocar na maioria das vezes.”
(“It’s more about the effort people don’t want to put in most of the time.”)— Egor Howell, Data Scientist
As práticas de pesquisa e a aplicação de machine learning seguem sendo um campo promissor. Futuras investigações podem se concentrar em soluções mais sustentáveis e escaláveis, que utilizem os dados de maneira eficiente e criativa.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
