Os casos de uso de inteligência artificial estão aumentando excepcionalmente e os modelos de aprendizagem de máquina estão por toda a parte, no setor bancário, na educação, na saúde e nas nossas casas. Um dos maiores desafios que enfrentamos nesses projetos é a melhoria do modelo e uma questão-chave é o seu desempenho, uma vez que para vários cenários a implantação não faz sentido se o modelo não for preciso o suficiente.
A otimização de algoritmos de IA consiste em ajustar as configurações dos nossos modelos buscando a combinação ideal que minimize os erros e maximize a capacidade do algoritmo em fazer previsões mais precisas. Atualmente, diversas abordagens podem ser aplicadas no processo de otimização dos modelos e vamos falar de algumas das mais comuns:
- Algoritmos mais eficientes: A forma mais simples de tentar melhorar o desempenho de um modelo é substituí-lo por outro mais eficiente e que possa resolver a mesma tarefa. Isso significa, testar outras famílias de algoritmo em nosso problema e escolher aquele que apresenta melhores resultados.
- Pré-processamento e redução de dimensionalidade: A qualidade dos dados usados influenciam fortemente na precisão e na capacidade de generalização do modelo. A aplicação de técnicas de limpeza de dados, normalização, remoção de ruídos, dentre outras, pode melhorar a qualidade dos resultados obtidos pelo algoritmo. Além disso, a redução da dimensionalidade, pode diminuir a complexidade do problema, o que também irá ajudar na melhora do desempenho.
- Otimização de hiperparâmetros: Uma outra forma de obter a melhora do modelo é a busca pelos melhores hiperparâmetros, seja de forma manual ou através de técnicas de busca em grade ou otimização bayesiana. Os hiperparâmetros são as características dos algoritmos que definimos antes do treinamento e são muito importantes para a performance, por isso a escolha do melhor conjunto pode te levar ao melhor modelo.
- Gradiente descendente: Um algoritmo muito popular para otimização de modelo é o gradiente descendente, que consiste em encontrar de forma interativa os valores dos parâmetros que irão minimizar os erros do modelo.
- Algoritmos genéticos: O algoritmo genético é outra abordagem utilizada para a otimização de modelos. O princípio seria aplicar a teoria da evolução ao aprendizado de máquina, onde entre vários modelos “sobrevivem” aqueles que melhor se ajustarem ao nosso problema. E a partir desse grupo, podemos gerar uma segunda geração de modelos melhores.
- Aprendizado de transferência: Uma outra abordagem bem interessante é aproveitar o conhecimento adquirido por modelos já treinados em tarefas similares, ao invés de treinarmos um modelo do zero. Além de economizar tempo de treinamento, podemos melhorar o desempenho do algoritmo em novas tarefas.
Nesse post, citamos apenas algumas das técnicas que podemos usar na otimização de algoritmos de IA. Essa é uma tarefa complexa, contínua e que envolve a busca por melhores características, escolha inteligente dos algoritmos e é muito importante para a vida útil dos nossos modelos uma vez que está está diretamente relacionada ao desempenho, eficiência e precisão das aplicações que utilizam esses algoritmos.
