Relatórios de IA · MIT FutureTech · 2026-10-17 · Artigo de pesquisa
Tendências de Computação nas Três Eras do Aprendizado de Máquina. Computação e avanços em dados impulsionam o progresso do ML. A computação de treinamento dobrava a cada 20 meses antes de 2010 e acelerou para a cada 6 meses com o Deep Learning
Título original: Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning Compute and data advances drive ML progress. Training compute doubled every 20 months before 2010, accelerated to every 6 months with Deep Learning
A computação de treinamento para aprendizado de máquina dobrava aproximadamente a cada 20 meses antes de 2010 e passou a dobrar a cada 6 meses, aproximadamente, depois que o aprendizado profundo surgiu no início da década de 2010. Com base nessas tendências, os autores dividem a história da computação de ML em três eras: Pré-Aprendizado Profundo, Aprendizado Profundo e Larga Escala. O trabalho destaca a rapidez com que cresce a computação necessária para treinar sistemas avançados de ML.