São Paulo — InkDesign News — A era do *machine learning* está redefinindo o papel dos profissionais de dados, exigindo competências multifuncionais em vez de especializações tradicionais. A crescente complexidade das demandas do setor reflete uma transformação no modo como as tecnologias de dados são implementadas.
Arquitetura de modelo
Os avanços em arquiteturas de modelos têm sido significativos, com destaque para as Redes Neurais Convolucionais (*CNN*) e o *transfer learning*, que possibilitam a reutilização de conhecimentos adquiridos em tarefas anteriores. Esses conceitos são cruciais para otimizar o desempenho em tarefas relacionadas ao reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural.
“O entendimento da arquitetura de todo o pipeline de dados é fundamental para garantir um desempenho ideal dos modelos.”
(“Understanding the architecture of the entire data pipeline is essential for ensuring optimal model performance.”)— Especialista em IA, Universidade de São Paulo
Treinamento e otimização
O tempo de treinamento e a eficiência se tornaram métricas essenciais no desenvolvimento de modelos. Ferramentas modernas, como plataformas de *cloud computing*, têm facilitado esse processo ao fornecer recursos escaláveis que podem ser alocados dinamicamente. Com isso, as equipes conseguem reduzir significativamente o tempo de treinamento, permitindo uma iteração mais rápida.
“A utilização de serviços em nuvem tem otimizado o fluxo de trabalho, permitindo acesso a recursos avançados sem a necessidade de uma infraestrutura complexa.”
(“The use of cloud services has optimized workflows, allowing access to advanced resources without needing complex infrastructure.”)— Engenheiro de Dados, Empresa de Tecnologia
Resultados e métricas
Ao aplicar técnicas de *deep learning*, os resultados têm mostrado uma precisão impressionante em diversas aplicações, como previsões de vendas e detecção de fraudes. Estudos recentes indicam que a implementação de métricas de desempenho bem definidas é vital para avaliar a eficácia de modelos, destacando a importância do monitoramento contínuo.
Os resultados reforçam que um profissional de dados deve ser capaz de manobrar por diferentes áreas, integrando conhecimentos de engenharia de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina. A demanda por uma abordagem mais generalista é evidente, essencial para navegar na complexidade do cenário atual.
Os próximos passos envolvem a exploração de práticas inovadoras para potencializar a implementação de modelos em produção, além de uma contínua adaptação às novas ferramentas de IA que emergem diariamente.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
