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Analisando e prevenindo o preconceito inconsciente em Machine Learning
Este artigo é baseado na palestra de Rachel Thomas, “Analisando e Prevenindo o preconceito Inconsciente na Aprendizagem de Máquina” na QCon.ai 2018. Thomas trabalha na fast, um laboratório de pesquisa sem fins lucrativos que possui parceria com o Instituto de Dados da Universidade de São Francisco e fornece treinamento em Deep Learning para a comunidade de desenvolvedores.
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Entendendo o comportamento de sistemas e softwares com Machine Learning e dados de séries temporais
David Andrzejewski apresentou “Entendendo o comportamento de sistemas e softwares com Machine Learning e dados de séries temporais”. Este artigo é um resumo de sua apresentação e traz uma visão geral sobre como o machine learning permite realizar análises preditivas em terabytes de logs por dia, que consistem de gigabytes de códigos fonte.
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Introdução ao aprendizado de máquinas com Python
Esta série de artigos explora vários tópicos e técnicas sobre aprendizado de máquinas, uma das áreas de tecnologia e ciência da computação mais comentadas dos últimos anos. Neste artigo apresentamos um "estudo de caso" em Python sobre: como construir um modelo de aprendizado de máquinas para detectar fraude de cartão de crédito.
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Mais bytes no seu bolso
A Lovethesales.com tinha como desafio classificar um milhão de dados de produtos, de mais de setecentas fontes diferentes. Nós decidimos criar uma hierarquia de classificadores utilizando aprendizado de máquina, mais especificamente SVM (máquina de vetores de suporte).
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Sistemas Inteligentes
Stephen Buckley comenta a iniciativa de Sistemas Inteligentes que visam criar novos sistemas combinando a experiência dos sistemas com o aprendizado de máquinas.
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Como as Redes Neurais Convolucionais realizam o reconhecimento de imagem
O reconhecimento de imagens é um campo de estudo desafiador. Neste artigo explicaremos conceitos, aplicações e técnicas de reconhecimento de imagem utilizando Redes Neurais Convolucionais (CNN).
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A segmentação de papéis na criação de um processo ágil de Data Science
Um dos grandes desafios em Data Science é estabelecer processos padronizados e eficientes para uma atividade de criação. Esse artigo relata como a segmentação de papéis em equipes de Machine Learning (cientistas de dados e engenheiros) podem auxiliar a criação de um processo ágil de Data Science para uma estrutura de software mais exata.
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Spark in Action revisão e entrevista com autores
No livro Spark in Action, os autores Petar Zečević e Marko Bonaci falam sobre o Apache Spark para processamento de dados em lote e streaming de dados. Os autores apresentam uma introdução da arquitetura do Spark e os principais conceitos, como Resilient Distributed Datasets (RDDs). Em entrevista ao InfoQ, os autores falaram sobre ferramentas, funcionalidades e melhorias em versões futuras.
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Deep Learning online: um resumo do novo livro gratuito do MIT
O livro Deep Learning, concebido por uma equipe do MIT formada por Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, e criado para auxiliar estudantes e praticantes de computação a entrar no campo de aprendizado de máquina e em particular no mundo de Deep Learning. Disponibilizado pelo MIT, o livro está disponível para download ou leitura online. Veja um resumo neste artigo
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Aprendizado de Máquina e Computação Cognitiva
Baseado em um webinar sobre análise de dados, este artigo compreende tópicos sobre aprendizado de máquina e computação cognitiva, e como essas áreas estão relacionadas à Inteligência Artificial. Os palestrantes discutem como estas tecnologias estão sendo aplicadas no segmento de marketing digital e quais as preocupações que as organizações possuem para prover serviços de aprendizado de máquina.