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O aprendizado de máquina (ML) é o subconjunto da inteligência artificial (IA) concentrado em algoritmos que podem "aprender" os padrões dos dados de treinamento e, posteriormente, fazer inferências precisas sobre novos dados. Essa capacidade de reconhecimento de padrões permite que os modelos de aprendizado de máquina tomem decisões ou previsões sem instruções explícitas e codificadas. O aprendizado de máquina, e em particular o deep learning, é a base da maioria dos sistemas de IA modernos.
Neste guia abrangente, você encontrará uma coleção de conteúdo relacionado ao aprendizado de máquina, como explicações educacionais, tutoriais práticos, episódios de podcast e muito mais.
Como primeiro passo em sua jornada, explore explicações introdutórias sobre aprendizado de máquina para adquirir uma compreensão de alto nível.
Explore os princípios fundamentais de ciência de dados e estatísticas que alimentam os casos de uso de aprendizado de máquina.
A engenharia de funcionalidades é o processo de selecionar, transformar e criar novas funcionalidades a partir de dados brutos para melhorar o desempenho dos modelos de ML.
O aprendizado supervisionado usa conjuntos de dados de entrada e saída rotulados por seres humanos para treinar modelos de ML.
O aprendizado não supervisionado analisa e agrupa conjuntos de dados não rotulados, descobrindo padrões ocultos ou agrupamentos de dados sem a necessidade de entradas humanas.
O aprendizado semissupervisionado combina aprendizado supervisionado e não supervisionado, usando dados rotulados e não rotulados para treinar modelos para tarefas de classificação e regressão.
O aprendizado por reforço permite que um agente autônomo aprenda por meio de tentativa e erro, recebendo feedback na forma de recompensas ou penalidades por suas ações.
O deep learning usa redes neurais de várias camadas, chamadas de redes neurais profundas, para simular o complexo poder de tomada de decisão do cérebro humano.
A IA generativa pode criar conteúdo original, como texto, imagens, vídeo, áudio ou código de software, em resposta a um prompt ou solicitação do usuário.
Treinamento do modelo é o processo de "ensinar" um modelo de aprendizado de máquina para otimizar o desempenho em um conjunto de dados de treinamento de tarefas de amostra relevantes para eventuais casos de uso do modelo.
Bibliotecas de aprendizado de máquina são coleções de código, funções e ferramentas pré-escritos que simplificam o desenvolvimento e a implementação de algoritmos e modelos de ML.
MLOps, abreviação de operações de aprendizado de máquina, é um conjunto de práticas projetadas para ajudar os profissionais a criar processos padronizados para construir e executar modelos de ML.
O processamento de linguagem natural (NLP) permite que um modelo processe a linguagem humana por meio de linguística computacional e técnicas estatísticas.
A computer vision usa ML para ensinar computadores e sistemas a "ver", ou seja, obter informações significativas de imagens digitais, vídeos e outras entradas visuais.
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