Artigos sobre aprendizado de máquina

Dado rotulado é um dado bruto que recebeu rótulos para adicionar contexto ou significado e é usado para treinar modelos de machine learning em aprendizado supervisionado.

LaMDA: a família de modelos de linguagem conversacionais do Google para interações naturais e intuitivas, baseada na arquitetura Transformer.

Entenda como funciona a inferência em machine learning, como ela se diferencia do treinamento tradicional e conheça as abordagens, benefícios, desafios e aplicações.

Enquanto humanos contam com anos de experiência e contexto, as máquinas precisam de grandes volumes de dados e treinamento para "ouvir".

Percepção de máquina é a capacidade de máquinas interpretarem e darem sentido a informações sensoriais do ambiente.

Narrow AI se refere a sistemas de inteligência artificial projetados para executar tarefas específicas e operar sob limitações definidas.

Entenda as causas e os efeitos do overfitting em machine learning e como evitá-lo para criar modelos que generalizam bem para novos dados.

Entenda a complexidade amostral em machine learning e como avaliar a eficiência de um algoritmo de aprendizado para determinar a quantidade de dados necessária para um objetivo específico.

Enquanto o aprendizado supervisionado tradicional foca em prever rótulos com base nos dados de entrada e o aprendizado não supervisionado busca estruturas ocultas nos dados, o similarity learning fica em um meio-termo.

Dado sintético é um dado gerado artificialmente que imita as características de dados do mundo real sem conter nenhuma informação real.

No universo de machine learning, dados não rotulados são usados principalmente em modelos de aprendizado não supervisionado.

MLOps é o que transforma um modelo que funciona no notebook em um sistema que continua funcionando em produção — com deploy, monitoramento, drift e retreinamento. O MLOps Concepts, da DataCamp, é o melhor ponto de partida — confira o ranking completo dos melhores cursos de MLOps para começar ainda este ano.