MÉTODO E SISTEMA PARA OTIMIZAR AUTOMATICAMENTE UMA VARIEDADE DE PRINCÍPIOS DE PROJETO DE REDE NEURAL EM AMBIENTES DE PRODUÇÃO

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Abstract

MÉTODO E SISTEMA PARA OTIMIZAR AUTOMATICAMENTE UMA VARIEDADE DE PRINCÍPIOS DE PROJETO DE REDE NEURAL EM AMBIENTES DE PRODUÇÃO. A presente invenção refere-se à adaptação automática de redes neurais profundas para alteração de dados e/ou conceitos a partir de um método que: revela uma variedade de princípios de projeto (por exemplo, interconexão de blocos de aprendizado, tamanho da rede, etc.) de redes neurais profundas para uma variedade de tarefas de aprendizado (por exemplo, processamento de imagens e linguagem); desenvolve redes neurais limitadas por princípios de projeto descobertos; treina e valida redes neurais; hospeda um ambiente de produção onde redes neurais validadas podem operar em dados de produção; monitora dados de produção e desempenho da rede; relata diversos sinais de obsolescência; e responde a sinais de obsolescência retreinando redes neurais com dados de produção recentes, substituindo redes neurais profundas obsoletas por novos modelos projetados por busca de arquitetura neural e/ou descobrindo novos princípios de projeto para refatorar toda a estrutura, o que melhora significativamente a robustez das operações de aprendizado de máquina em ambientes de produção.