Pesquisa da indústria de aprendizado de máquina versus academia

<h2>Introdução <p>O aprendizado de máquina é uma disciplina em rápida expansão que tem ajudado muito a pesquisa acadêmica e industrial. O aprendizado de máquina é agora considerado tão importante que pode mudar completamente uma variedade de setores e disciplinas acadêmicas. Neste artigo, contrastaremos as distinções entre a pesquisa da indústria de aprendizado de máquina e a pesquisa acadêmica, destacando seus paralelos, divergências e maneiras pelas quais elas se apoiam.

Pesquisa da indústria versus academia.

Aprendizado de máquina na indústria

Finanças, saúde, marketing e comércio eletrónico são apenas alguns dos setores onde a aprendizagem automática teve um impacto substancial. As empresas têm conseguido simplificar processos, melhorar a tomada de decisões e melhorar a experiência do cliente graças à aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina em diversos setores. A ênfase no resultado distingue o aprendizado de máquina na indústria daquele na pesquisa de uma das maneiras mais significativas.

No mundo dos negócios, alcançar um determinado resultado, como aumentar as vendas ou reduzir custos, é o objetivo principal. Os modelos de aprendizado de máquina são criados para responder a determinados problemas e são desenvolvidos para funcionar em um ambiente de negócios específico. Para que os sistemas existentes sejam mais facilmente implementados e utilizados, a investigação da indústria implica a criação de modelos que possam ser integrados nos mesmos. Muitas equipes, incluindo cientistas de dados, engenheiros de software e gerentes de produtos, colaboram em projetos de aprendizado de máquina no mundo dos negócios.

A disponibilidade e a qualidade dos dados são dois problemas que o aprendizado de máquina enfrenta na indústria. Para que os modelos de aprendizado de máquina sejam bem-sucedidos, as empresas devem garantir que os dados coletados sejam confiáveis, pertinentes e oportunos. Como resultado da exigência de que as empresas protejam os dados dos clientes e respeitem a conformidade legal, a privacidade e a segurança dos dados também são fatores cruciais.

Aprendizado de máquina na academia

O objetivo da pesquisa em aprendizado de máquina na academia é melhorar o estado da arte, criando novos algoritmos e aprimorando os antigos. Os objetivos principais são compreender as tecnologias de aprendizado de máquina de forma mais completa e desenvolver abordagens inovadoras para lidar com questões desafiadoras. A colaboração também ocorre na pesquisa acadêmica, mas geralmente é mais multidisciplinar e envolve acadêmicos de diversas disciplinas, incluindo ciência da computação, matemática e engenharia.

O objetivo da pesquisa acadêmica em aprendizado de máquina é criar novas teorias, abordagens e algoritmos que possam ser aplicados para lidar com questões desafiadoras. Modelos de aprendizado de máquina que podem generalizar para novos dados e aprender com grandes conjuntos de dados são de interesse dos pesquisadores. Este estudo frequentemente envolve a criação de novos modelos, o teste de novos algoritmos e a avaliação do desempenho desses modelos.

A ausência de conjuntos de dados enormes e de primeira linha é um dos principais obstáculos enfrentados pela pesquisa acadêmica em aprendizado de máquina. Freqüentemente, são necessários conjuntos de dados públicos ou os pesquisadores devem criar os seus próprios, o que pode consumir tempo e dinheiro. Outra dificuldade é que a investigação em aprendizagem automática exige um elevado nível de especialização, o que torna difícil para os investigadores trabalharem em conjunto em todas as disciplinas.

Pesquisa da indústria versus academia: diferenças

Metas e objetivos - As metas e objetivos do aprendizado de máquina na pesquisa do setor frequentemente se concentram em resultados financeiros, como aumento da produtividade, corte de despesas ou aumento de receitas. O objetivo principal é produzir resultados concretos ao mesmo tempo em que resolve um problema de negócios específico. Além disso, a pesquisa em aprendizado de máquina na academia concentra-se em aprimorar o estado da arte, compreender os algoritmos subjacentes e criar novas abordagens para resolver problemas desafiadores.

Cronograma - A pesquisa industrial é geralmente orientada por prazos e metas de curto prazo, com ênfase no fornecimento rápido de resultados. A pesquisa acadêmica normalmente adota uma abordagem mais completa e concentra-se no desenvolvimento de novas técnicas e algoritmos.

Recursos - Os modelos de aprendizado de máquina são frequentemente criados e avaliados com base em dados do mundo real em pesquisas industriais para garantir sua utilidade. Antes de testar os novos algoritmos e abordagens em dados reais, os pesquisadores acadêmicos frequentemente os verificam usando dados simulados ou conjuntos de dados disponíveis publicamente.

Colaboração interdisciplinar − Embora a colaboração entre várias equipas de investigadores seja essencial tanto para a investigação académica como para a investigação industrial, a forma de colaboração varia. Embora a pesquisa acadêmica frequentemente envolva a colaboração interdisciplinar entre acadêmicos de diferentes disciplinas, como ciência da computação, matemática e engenharia, a pesquisa industrial frequentemente envolve a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros de software e gerentes de produto.

Propriedade intelectual - A pesquisa industrial utiliza frequentemente dados e modelos exclusivos criados para questões da empresa. Patentes, direitos autorais e segredos comerciais são alguns exemplos de considerações de propriedade intelectual. A pesquisa acadêmica, por outro lado, frequentemente se concentra na divulgação de artigos de pesquisa e na disponibilização gratuita de novas técnicas e algoritmos para a comunidade de pesquisa.

Considerações éticas - As considerações éticas fundamentais que devem ser consideradas na pesquisa do setor incluem privacidade, segurança e preconceito de dados. Os investigadores académicos devem considerar as consequências éticas do seu trabalho, embora possam ter mais liberdade do que os investigadores industriais para investigar tópicos que não estejam imediatamente ligados a um desafio comercial específico.

Validação e testes - Na pesquisa do setor, os modelos de aprendizado de máquina são frequentemente desenvolvidos e testados em dados do mundo real para validar sua eficácia. Na academia, os pesquisadores costumam usar dados simulados ou conjuntos de dados públicos para validar novos algoritmos e métodos antes de testá-los em dados do mundo real.

Conclusão