São Paulo — InkDesign News — Os avanços em machine learning têm demandado uma atenção crescente para a seleção e otimização de hiperparâmetros, fator crucial para aumentar a precisão dos modelos.
Arquitetura de modelo
A escolha da arquitetura do modelo é um aspecto fundamental no desenvolvimento de sistemas de deep learning. O uso de técnicas como Support Vector Machines (SVM) e redes neurais convolucionais (CNNs) demonstra a versatilidade e eficácia desses métodos. No contexto de SVM, a seleção do hiperparâmetro “kernel” pode determinar se a classificação será linear ou não. Um exemplo comum é:
from sklearn.svm import SVC
clf_1 = SVC(kernel='linear')
clf_2 = SVC(C, kernel='poly', degree=3)“A seleção do hiperparâmetro ‘kernel’ pode determinar se a classificação será linear ou não.”
(“The selection of the ‘kernel’ hyperparameter can determine whether the classification will be linear or not.”)— Especialista em IA, Universidade de São Paulo
Treinamento e otimização
O processo de treinamento e otimização é essencial para garantir que o modelo não apenas memorize os dados de treinamento, mas sim aprenda e possa generalizar com novos dados. Isso envolve um processo conhecido como “ajuste de hiperparâmetros”, que pode ser feito de maneira manual, por grade ou de forma aleatória. O ajuste não deve resultar em overfitting, um problema comum em modelos complexos.
“É necessário encontrar os valores ótimos para os hiperparâmetros.”
(“It is necessary to find the optimal values for hyperparameters.”)— Professor de Ciência da Computação, Universidade Federal de São Paulo
Resultados e métricas
Ao avaliar a eficácia de um modelo, as métricas de desempenho, como a acurácia e o tempo de treinamento, se tornam decisivas. Métodos como grid search e random search são frequentemente utilizados para explorar o espaço de hiperparâmetros disponíveis, sendo que o primeiro tende a ser mais exaustivo e o segundo mais eficiente em termos computacionais.
“O grid search pode ser computacionalmente intenso, especialmente com um número crescente de hiperparâmetros.”
(“Grid search can be computationally intensive, especially with an increasing number of hyperparameters.”)— Engenheiro de Dados, Empresa TechBrasil
Essas tecnologias têm uma gama de aplicações em diversas áreas, como finanças, saúde e marketing, sinalizando um futuro promissor. A pesquisa em machine learning e deep learning continua a se expandir, prometendo melhorias significativas na performance e eficiência de modelos.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
