São Paulo — InkDesign News —
Recentes avanços em machine learning estão transformando a abordagem em várias áreas do conhecimento. Pesquisadores têm explorado novas arquiteturas de modelo e técnicas de otimização, demonstrando resultados promissores.
Arquitetura de modelo
A adoção de arquiteturas como CNN (Redes Neurais Convolucionais) e transformers tem mostrado ser fundamental em projetos de deep learning. Estas arquiteturas são projetadas para lidar com grandes volumes de dados e apresentam características que permitem uma melhor extração de características relevantes.
“A capacidade de entender padrões complexos é um divisor de águas em muitas indústrias.”
(“The ability to understand complex patterns is a game-changer in many industries.”)— Dr. Ana Silva, Pesquisadora, Universidade de São Paulo
Treinamento e otimização
O processo de treinamento de modelos de machine learning evoluiu com o uso de técnicas como transfer learning, que aceleram o aprendizado ao utilizar modelos pré-treinados. Isso resulta em uma eficiência maior no uso de recursos computacionais e tempo de treinamento reduzido.
“O uso de transfer learning pode diminuir significativamente o tempo necessário para implementar soluções eficazes.”
(“The use of transfer learning can significantly reduce the time needed to implement effective solutions.”)— Carlos Mendes, Especialista em AI, InfoTech
Resultados e métricas
Os resultados obtidos através dessas abordagens têm sido avaliados com foco em métricas de acurácia, precisão e recall, levando a melhorias consideráveis nos sistemas de recomendação e na análise de sentimentos. Pesquisas indicam que modelos otimizados atingem taxas de acurácia superiores a 95% em cenários específicos.
Com o aumento da capacidade computacional e a coleta de dados em larga escala, a aplicação de machine learning se expande rapidamente. As colaborações entre universidades e empresas estão impulsionando a inovação e criando novas possibilidades de aplicações comerciais. A próxima fase de pesquisa deve focar em soluções práticas que abordem problemas reconhecidos da indústria.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
