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O ajuste fino de modelos adapta modelos pré-treinados para novas tarefas por meio de pequenas modificações, reduzindo a necessidade de dados e recursos. Aprenda como o ajuste fino aproveita o aprendizado por transferência, diferentes técnicas, melhores práticas e métricas de avaliação para melhorar eficientemente o desempenho dos modelos em PLN, visão computacional e muito mais.
AllenNLP é uma robusta biblioteca open-source para pesquisa em PLN, construída sobre o PyTorch pelo AI2. Oferece ferramentas modulares e extensíveis, modelos pré-treinados e fácil integração com bibliotecas como spaCy e Hugging Face, suportando tarefas como classificação de texto, resolução de correferência e muito mais.
O Aprendizado por Reforço (RL) é um subconjunto do aprendizado de máquina focado em treinar agentes para tomar sequências de decisões em um ambiente, aprendendo comportamentos ótimos através de feedback na forma de recompensas ou penalidades. Explore conceitos-chave, algoritmos, aplicações e desafios do RL.
O aprendizado por transferência é uma técnica sofisticada de aprendizado de máquina que permite que modelos treinados em uma tarefa sejam reutilizados em uma tarefa relacionada, melhorando a eficiência e o desempenho, especialmente quando os dados são escassos.
O Aprendizado por Transferência é uma técnica poderosa de IA/ML que adapta modelos pré-treinados para novas tarefas, melhorando o desempenho com poucos dados e aumentando a eficiência em diversas aplicações, como reconhecimento de imagens e PLN.
Descubra o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida pelo Google para processamento de linguagem natural. Saiba como a arquitetura Transformer bidirecional do BERT revolucionou a compreensão de linguagem da IA, suas aplicações em PLN, chatbots, automação e os principais avanços em pesquisas.
BMXNet é uma implementação open-source de Redes Neurais Binárias (BNNs) baseada no Apache MXNet, permitindo a implantação eficiente de IA com pesos e ativações binárias para dispositivos de baixo consumo de energia.
Caffe é um framework de deep learning open source do BVLC, otimizado para velocidade e modularidade na construção de redes neurais convolucionais (CNNs). Muito utilizado em classificação de imagens, detecção de objetos e outras aplicações de IA, o Caffe oferece configuração de modelos flexível, processamento rápido e forte suporte da comunidade.
Chainer é um framework de deep learning open-source que oferece uma plataforma flexível, intuitiva e de alto desempenho para redes neurais, com gráficos dinâmicos define-by-run, aceleração por GPU e amplo suporte a arquiteturas. Desenvolvido pela Preferred Networks com grandes contribuições do setor, é ideal para pesquisa, prototipagem e treinamento distribuído, mas agora está em modo de manutenção.
A computação neuromórfica é uma abordagem inovadora da engenharia de computadores que modela elementos de hardware e software com base no cérebro humano e no sistema nervoso. Esse campo interdisciplinar, também conhecido como engenharia neuromórfica, reúne ciência da computação, biologia, matemática, engenharia eletrônica e física para criar sistemas e hardware de computador inspirados na biologia.
Convergência em IA refere-se ao processo pelo qual modelos de machine learning e deep learning atingem um estado estável através do aprendizado iterativo, garantindo previsões precisas ao minimizar a diferença entre resultados previstos e reais. É fundamental para a eficácia e confiabilidade da IA em diversas aplicações, desde veículos autônomos até cidades inteligentes.
DALL-E é uma série de modelos de texto para imagem desenvolvidos pela OpenAI, usando deep learning para gerar imagens digitais a partir de descrições textuais. Saiba mais sobre sua história, aplicações em arte, marketing, educação e considerações éticas.
Deep Learning é um subconjunto do aprendizado de máquina na inteligência artificial (IA) que imita o funcionamento do cérebro humano no processamento de dados e criação de padrões para uso na tomada de decisões. Ele é inspirado pela estrutura e função do cérebro, chamadas de redes neurais artificiais. Algoritmos de Deep Learning analisam e interpretam relações complexas de dados, possibilitando tarefas como reconhecimento de fala, classificação de imagens e resolução de problemas complexos com alta precisão.
A Descida do Gradiente é um algoritmo fundamental de otimização amplamente utilizado em aprendizado de máquina e aprendizado profundo para minimizar funções de custo ou perda, ajustando iterativamente os parâmetros do modelo. É crucial para otimizar modelos como redes neurais e é implementado em formas como Descida do Gradiente em Lote, Estocástica e Mini-Lote.
A detecção de anomalias em imagens identifica padrões que desviam do normal, sendo crucial para aplicações como inspeção industrial e imagens médicas. Saiba mais sobre métodos não supervisionados e fracamente supervisionados, integração de IA e casos de uso reais.
A Distância de Incepção de Fréchet (FID) é uma métrica usada para avaliar a qualidade de imagens produzidas por modelos generativos, especialmente GANs. O FID compara a distribuição de imagens geradas com imagens reais, fornecendo uma medida mais holística da qualidade e diversidade das imagens.
DL4J, ou DeepLearning4J, é uma biblioteca de aprendizado profundo distribuído e de código aberto para a Máquina Virtual Java (JVM). Parte do ecossistema Eclipse, permite o desenvolvimento e a implantação escaláveis de modelos de aprendizado profundo usando Java, Scala e outras linguagens da JVM.
Dropout é uma técnica de regularização em IA, especialmente em redes neurais, que combate o overfitting desativando aleatoriamente neurônios durante o treinamento, promovendo o aprendizado de características robustas e melhor generalização para novos dados.
A estimativa de pose é uma técnica de visão computacional que prevê a posição e a orientação de uma pessoa ou objeto em imagens ou vídeos, identificando e rastreando pontos-chave. É essencial para aplicações como análise esportiva, robótica, jogos e direção autônoma.
Funções de ativação são fundamentais para redes neurais artificiais, introduzindo não linearidade e permitindo o aprendizado de padrões complexos. Este artigo explora seus propósitos, tipos, desafios e principais aplicações em IA, deep learning e redes neurais.
Horovod é uma estrutura robusta e de código aberto para treinamento distribuído de deep learning, projetada para facilitar o escalonamento eficiente em múltiplas GPUs ou máquinas. Suporta TensorFlow, Keras, PyTorch e MXNet, otimizando velocidade e escalabilidade para o treinamento de modelos de machine learning.
IA generativa refere-se a uma categoria de algoritmos de inteligência artificial capazes de gerar novos conteúdos, como textos, imagens, músicas, códigos e vídeos. Diferente da IA tradicional, a IA generativa produz resultados originais com base nos dados em que foi treinada, permitindo criatividade e automação em diversos setores.
A Inteligência Artificial (IA) na saúde utiliza algoritmos avançados e tecnologias como aprendizado de máquina, PLN e deep learning para analisar dados médicos complexos, aprimorar diagnósticos, personalizar tratamentos e melhorar a eficiência operacional, transformando o cuidado ao paciente e acelerando a descoberta de medicamentos.
O Ideogram IA é uma plataforma inovadora de geração de imagens que utiliza inteligência artificial para transformar prompts de texto em imagens de alta qualidade. Aproveitando redes neurais de deep learning, o Ideogram compreende a conexão entre texto e elementos visuais, permitindo aos usuários criar imagens que correspondem fielmente às suas descrições.
Keras é uma API open-source poderosa e fácil de usar para redes neurais de alto nível, escrita em Python e capaz de rodar sobre TensorFlow, CNTK ou Theano. Ela permite experimentação rápida e suporta casos de uso tanto em produção quanto em pesquisa, com modularidade e simplicidade.
A Memória de Curto e Longo Prazo Bidirecional (BiLSTM) é um tipo avançado de arquitetura de Rede Neural Recorrente (RNN) que processa dados sequenciais em ambas as direções, aprimorando a compreensão contextual para aplicações em PLN, reconhecimento de fala e bioinformática.
A Memória de Longo Prazo (LSTM) é um tipo especializado de arquitetura de Rede Neural Recorrente (RNN) projetada para aprender dependências de longo prazo em dados sequenciais. As redes LSTM utilizam células de memória e mecanismos de portas para resolver o problema do gradiente desaparecendo, tornando-as essenciais para tarefas como modelagem de linguagem, reconhecimento de fala e previsão de séries temporais.
Descubra a modelagem de sequências em IA e aprendizado de máquina—preveja e gere sequências em dados como texto, áudio e DNA usando RNNs, LSTMs, GRUs e Transformers. Explore conceitos-chave, aplicações, desafios e pesquisas recentes.
Um Modelo de Linguagem de Grande Escala (LLM) é um tipo de IA treinada em vastas quantidades de dados textuais para compreender, gerar e manipular a linguagem humana. LLMs utilizam aprendizado profundo e redes neurais do tipo transformer para impulsionar tarefas como geração de texto, sumarização, tradução e muito mais em diversos setores.
O Apache MXNet é um framework de deep learning open-source projetado para treinamento e implantação eficientes e flexíveis de redes neurais profundas. Conhecido por sua escalabilidade, modelo de programação híbrido e suporte a múltiplas linguagens, o MXNet capacita pesquisadores e desenvolvedores a criarem soluções avançadas de IA.
A normalização em lote é uma técnica transformadora em deep learning que aprimora significativamente o processo de treinamento de redes neurais ao lidar com o deslocamento interno de covariáveis, estabilizar ativações e possibilitar um treinamento mais rápido e estável.
Fastai é uma biblioteca de deep learning construída sobre o PyTorch, oferecendo APIs de alto nível, aprendizado por transferência e uma arquitetura em camadas para simplificar o desenvolvimento de redes neurais para visão, NLP, dados tabulares e muito mais. Desenvolvida por Jeremy Howard e Rachel Thomas, Fastai é open-source e orientada pela comunidade, tornando a IA de última geração acessível a todos.
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) permite que computadores compreendam, interpretem e gerem linguagem humana utilizando linguística computacional, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. O PLN impulsiona aplicações como tradução, chatbots, análise de sentimento e muito mais, transformando indústrias e aprimorando a interação entre humanos e computadores.
PyTorch é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida pela Meta AI, conhecida por sua flexibilidade, gráficos computacionais dinâmicos, aceleração por GPU e integração perfeita com Python. É amplamente utilizada para deep learning, visão computacional, PLN e aplicações de pesquisa.
Descubra o que é Reconhecimento de Imagens em IA. Para que serve, quais são as tendências e como se diferencia de tecnologias semelhantes.
O Reconhecimento de Texto em Cena (STR) é um ramo especializado do Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) focado na identificação e interpretação de textos em imagens capturadas em cenas naturais, utilizando IA e modelos de deep learning. O STR impulsiona aplicações como veículos autônomos, realidade aumentada e infraestrutura de cidades inteligentes ao converter textos complexos do mundo real em formatos legíveis por máquinas.
O Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) é uma tecnologia transformadora que converte documentos como papéis digitalizados, PDFs ou imagens em dados editáveis e pesquisáveis. Saiba como o OCR funciona, seus tipos, aplicações, benefícios, limitações e os mais recentes avanços em sistemas de OCR baseados em IA.
Uma Rede Neural Convolucional (CNN) é um tipo especializado de rede neural artificial projetada para processar dados estruturados em grade, como imagens. As CNNs são particularmente eficazes em tarefas envolvendo dados visuais, incluindo classificação de imagens, detecção de objetos e segmentação de imagens. Elas imitam o mecanismo de processamento visual do cérebro humano, tornando-se fundamentais no campo da visão computacional.
Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são uma classe sofisticada de redes neurais artificiais projetadas para processar dados sequenciais utilizando memória de entradas anteriores. As RNNs se destacam em tarefas onde a ordem dos dados é crucial, incluindo PLN, reconhecimento de fala e previsão de séries temporais.
Uma Rede de Crença Profunda (DBN) é um sofisticado modelo generativo que utiliza arquiteturas profundas e Máquinas de Boltzmann Restritas (RBMs) para aprender representações hierárquicas de dados em tarefas supervisionadas e não supervisionadas, como reconhecimento de imagem e fala.
Uma rede neural, ou rede neural artificial (RNA), é um modelo computacional inspirado no cérebro humano, essencial em IA e aprendizado de máquina para tarefas como reconhecimento de padrões, tomada de decisões e aplicações de aprendizado profundo.
Redes Neurais Artificiais (ANNs) são um subconjunto de algoritmos de aprendizado de máquina inspirados no cérebro humano. Esses modelos computacionais consistem em nós interconectados ou 'neurônios' que trabalham juntos para resolver problemas complexos. As ANNs são amplamente utilizadas em domínios como reconhecimento de imagem e fala, processamento de linguagem natural e análises preditivas.
A retropropagação é um algoritmo para treinar redes neurais artificiais ajustando pesos para minimizar o erro de previsão. Saiba como funciona, seus passos e seus princípios no treinamento de redes neurais.
A segmentação de instâncias é uma tarefa de visão computacional que detecta e delineia cada objeto distinto em uma imagem com precisão ao nível do pixel. Ela aprimora aplicações ao fornecer uma compreensão mais detalhada do que a detecção de objetos ou segmentação semântica, sendo crucial para áreas como imagens médicas, direção autônoma e robótica.
A segmentação semântica é uma técnica de visão computacional que particiona imagens em múltiplos segmentos, atribuindo a cada pixel um rótulo de classe que representa um objeto ou região. Ela possibilita uma compreensão detalhada para aplicações como direção autônoma, imagens médicas e robótica, por meio de modelos de deep learning, como CNNs, FCNs, U-Net e DeepLab.
Stable Diffusion é um modelo avançado de geração de imagens a partir de texto que utiliza aprendizado profundo para produzir imagens fotorrealistas de alta qualidade a partir de descrições textuais. Como um modelo de difusão latente, representa um grande avanço em IA generativa, combinando eficientemente modelos de difusão e aprendizado de máquina para gerar imagens que correspondem de perto aos prompts fornecidos.
TensorFlow é uma biblioteca de código aberto desenvolvida pela equipe do Google Brain, projetada para computação numérica e aprendizado de máquina em larga escala. Ela suporta deep learning, redes neurais e roda em CPUs, GPUs e TPUs, simplificando a aquisição de dados, o treinamento de modelos e a implantação.
Torch é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto e um framework de computação científica baseado em Lua, otimizado para tarefas de deep learning e IA. Oferece ferramentas para construção de redes neurais, suporta aceleração por GPU e foi precursora do PyTorch.
Um Transformador Generativo Pré-Treinado (GPT) é um modelo de IA que utiliza técnicas de aprendizado profundo para produzir textos que imitam de perto a escrita humana. Baseado na arquitetura transformer, o GPT emprega mecanismos de autoatenção para processar e gerar texto de forma eficiente, revolucionando aplicações de PLN como criação de conteúdo e chatbots.
Transformers são uma arquitetura revolucionária de redes neurais que transformou a inteligência artificial, especialmente no processamento de linguagem natural. Introduzidos em 2017 no artigo 'Attention is All You Need', permitem processamento paralelo eficiente e se tornaram fundamentais para modelos como BERT e GPT, impactando PLN, visão computacional e mais.
Um vetor de embedding é uma representação numérica densa de dados em um espaço multidimensional, capturando relações semânticas e contextuais. Saiba como vetores de embedding impulsionam tarefas de IA como PLN, processamento de imagens e recomendações.
A Visão Computacional é um campo dentro da inteligência artificial (IA) focado em capacitar computadores a interpretar e compreender o mundo visual. Ao utilizar imagens digitais de câmeras, vídeos e modelos de deep learning, as máquinas podem identificar e classificar objetos com precisão e, em seguida, reagir ao que veem.
