📈1. Sumário Executivo
Este relatório apresenta os resultados do treinamento de um modelo de Inteligência Artificial (IA), arquitetura ViT (Vision Transformer), para a tarefa de classificação de superfícies em três categorias: asfalto, tijolo e grama. O objetivo do treinamento foi desenvolver um modelo capaz de identificar com alta precisão o tipo de superfície a partir de imagens.
📦2. Visão Geral do Conjunto de Dados
O treinamento foi realizado com um total de 7,551 imagens, distribuídas de forma balanceada entre as três classes. O conjunto de dados foi dividido em três partes para garantir uma avaliação rigorosa e imparcial do modelo:
- Treino (70%): 5,285 imagens usadas para ensinar o modelo.
- Validação (15%): 1,133 imagens usadas para ajustar os parâmetros do modelo durante o treinamento.
- Teste (15%): 1,133 imagens usadas para a avaliação final do modelo, com dados nunca antes vistos por ele.
| Divisão do Dataset | Número de Imagens | Percentual |
|---|---|---|
| Treino | 5,285 | 70% |
| Validação | 1,133 | 15% |
| Teste | 1,133 | 15% |
| Total | 7,551 | 100% |
🎓3. Desempenho Durante o Treinamento
O modelo foi treinado ao longo de 20 épocas (ciclos de treinamento). A cada época, a sua performance foi medida para garantir que o aprendizado estava ocorrendo de forma eficiente. Os gráficos abaixo ilustram a evolução da acurácia (percentual de acertos) e da loss (margem de erro).
Evolução da Acurácia
O gráfico demonstra um aumento consistente da acurácia, tanto nos dados de treino quanto nos de validação, estabilizando-se em um patamar próximo a 100%, o que indica um aprendizado bem-sucedido.
Evolução da Loss (Erro)
De forma complementar, a margem de erro (loss) diminuiu progressivamente ao longo do treinamento, aproximando-se de zero. Isso confirma que o modelo se tornou cada vez mais confiante e preciso em suas previsões.
🏆4. Resultados Finais
Após a conclusão do treinamento, o modelo foi avaliado em um conjunto de dados de teste, que ele nunca havia visto antes. Os resultados confirmam a sua alta performance e capacidade de generalização para novos dados.
Métricas de Desempenho (Conjunto de Teste)
| Métrica | Resultado (%) |
|---|---|
| Acurácia | 99.74% |
| Precisão | 99.75% |
| Revocação | 99.72% |
| F1-Score | 99.73% |
- Acurácia: Percentual de classificações corretas. 99.74% significa que, a cada 1000 imagens, o modelo acerta, em média, 997.
- Precisão: Das classificações que o modelo fez para uma classe, quantas estavam corretas.
- Revocação (Recall): De todas as imagens que realmente pertenciam a uma classe, quantas o modelo conseguiu identificar.
- F1-Score: Média harmônica entre precisão e revocação, fornecendo uma métrica única de performance.
Comparativo: Validação vs. Teste
O desempenho do modelo foi consistente entre os conjuntos de validação e teste, o que demonstra que ele não apenas memorizou os dados de treino, mas aprendeu a generalizar o conhecimento para novas situações. Esta é uma característica crucial para um modelo de IA robusto e confiável.
✅5. Conclusão
O treinamento do modelo de classificação de superfícies foi um sucesso absoluto. O modelo alcançou um nível de acurácia de 99.74%, demonstrando alta confiabilidade e precisão.
Com base nestes resultados, o modelo está apto para ser implementado em ambiente de produção, onde se espera que ele execute a tarefa de classificação de imagens com um desempenho excelente e consistente. A robustez demonstrada nos testes indica um baixo risco de falhas e uma alta taxa de acerto em cenários do mundo real.
Recomendações
- ✓ Implementar o modelo em ambiente de produção com confiança
- ✓ Monitorar continuamente o desempenho em dados reais
- ✓ Realizar atualizações periódicas com novos dados para manter a performance
- ✓ Documentar o modelo para facilitar manutenção futura