Fique com este conceito, “machine learning”. Em português chama-se “aprendizagem de máquina”, porém trata-se de uma perna mais dentro da malha do campo da Inteligência Artificial. Esta obediência concentra-se em generalizar comportamentos a começar por uma detalhes fornecida em forma de exemplos pra que as máquinas possam tomar decisões por conta própria.
O faz por intermédio de testes anteriores, a observação de detalhes e estatística computacional. É uma área de busca que diversas corporações começaram a esticar e olhar de que maneira se integra dentro de alguns serviços e produtos que utilizam centenas de pessoas em todo o mundo.
o Google (imediatamente Alphabet) é um dos que mais interesse que está fazendo. Casado e com quarenta anos, apesar de não aparentar, Sergio Guadarrama bem entende como engenheiro português de software de TensorFlow, biblioteca de código aberto para o aprendizado automático do Google (neste momento Alphabet).
Uma das vantagens é, deixe-me dizer, a tua versatilidade, uma vez que é potencialmente aplicável a diversas áreas, como a eficiência energética, onde neste instante existem projetos para reduzir o consumo dos centros de detalhes. Mas o leque é muito amplo e o mais essencial, a título de exemplo, a esses programas de pc que começam a se abrir caminho para os dispositivos móveis, os assistentes virtuais.
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Mas estes avanços estão em uma fase muito incipiente e o estímulo, agora, é que as máquinas sejam um pouco menos tolas e pouco mais úteis. “Machine learning para todos”. Assim se intitula a tua palestra que foi oferecido em uma conferência no Google Campus.
Um conceito divertido. Conte-me um pouco a que se alega. É uma nova maneira de programar, de fazer algoritmos, que neste instante estão aplicando várias organizações, entre eles o Google. Baseia-Se em dar exemplos, ao invés programar com regras. O modelo muito claro é o e-mail listado como “spam”. Se contém esta expressão é “spam” se você não a tem, não é.
Mas, claro, nunca poderá agendar todas os fundamentos que você deve. Em vez disso você ensinar exemplos. Agora, o Google é capaz de ignorar o 99.9% do “spam”. Quais são os parâmetros utilizados para poder refinar o consequência? Estamos utilizando e que fornece bons resultados é “deep learning” -aprendizado profundo-. São redes neurais que tentam assimilar padrões sencillitos.