O cientista angolano Arlindo Almada, participou do desafio de programação (hackathon) da Massachussets Institute of Technology nos Estados Unidos de América, onde ficou em primeiro lugar com a criação do modelo que ajudasse a prever a satisfação ou insatisfação dos utentes dos comboios de alta velocidade do Japão.
De acordo com Arlindo Almada, que falava em exclusivo ao Portal de T.I, o desafio foi a parte final do curso de “Data Science and Machine Learning Program”, leccionado durante três meses pelo MIT.
Cada um desses módulos, conforme explicado pelo cientista de dados, é subdividido em várias partes, tornando o programa formativo ainda mais desafiador. Ao término da formação, foi realizado um hackathon, no qual participaram até 41 equipes.
Seguindo as direCtrizes do programa do MIT, cada equipe poderia ter até 3 membros. No entanto, Arlindo Almada optou por trabalhar sozinho, formando sua própria equipe chamada “Angola”, representando seu país na competição.
“Este hackathon foi a etapa final do programa ‘Data Science and Machine Learning’ do MIT. Eu participei da competição durante uma viagem de Luanda a Londres, então praticamente não dormi por quase dois dias. Foram mais de 1.000 linhas de código e os outros participantes eram muito competitivos, mas eu também sou uma pessoa muito competitiva. Mesmo viajando, o sentimento era: eu tenho que vencer essa competição”, disse Almada ao Portal de T.I.
O cientista de dados compartilhou os desafios mais difíceis do hackathon, que incluíram a identificação de outliers, a análise exploratória de dados e a otimização dos hiperparâmetros dos modelos.
“As partes mais desafiadoras foram principalmente três: identificar os outliers em cada uma das variáveis dos dados que seriam processados para a avaliação final. Isso se refere ao tratamento das respostas extremas fornecidas pelos entrevistados/usuários do Shinkansen. Por exemplo, um entrevistado poderia responder apenas ‘sim’ ou ‘não’ para todas as perguntas, o que dificultaria o tratamento dos dados.
A segunda parte foi a análise exploratória de dados, referente ao processamento inicial ou conversão dos dados. E a terceira parte foi a otimização dos hiperparâmetros, ajustando o modelo de acordo com o conjunto de dados e procurando as melhores combinações de parâmetros do modelo de linguagem”, explicou.
Após vencer a maratona, Arlindo Almada expressou sua gratidão. Ele também destacou que, mais do que levar o nome de seu país à competição, escolheu o nome “Angola” para sua equipe como uma forma de transmitir aos angolanos a mensagem de que “é possível ir mais longe e que não precisamos nos limitar apenas às artes, música e dança, por exemplo”.
“Escolhi o nome ‘Angola’ para minha equipe porque Angola é conhecida no resto do mundo principalmente pela dança, música e artes em geral, não pela ciência. Faltam-nos referências na ciência, por isso, a sensação é, acima de tudo, de gratidão. Isso também transmite uma mensagem aos angolanos de que é possível, podemos ir mais longe e, para isso, não devemos apenas tentar, mas realmente fazer. Se apenas tentarmos, quando as coisas ficarem realmente difíceis, a tendência será desistir, então vamos fazer acontecer”, afirmou.
Arlindo Almada possui doutorado em Data Science e Inteligência Artificial pela London Metropolitan University, com especialização em Processamento de Linguagem Natural (NLP) aplicado à Educação.
Fonte Portal do T.I
