Aprendizado De Máquina Em Ação. Alan T. Norman

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      Aprendizado de Máquina em Ação

      Um manual para leigos

      Alan T. Norman

      Tradutora: Rafael Aguiar

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      Índice

       Por que escrevi esse livro

       Esse livro não é sobre algoritmos de codificação de aprendizado de máquina

       Um manual para leigos

       Capítulo 1. O que é aprendizado de máquina?

       Programação explícita vs. treinamento de algoritmos

       Definições: Inteligência artificial vs. aprendizado de máquina vs. redes neurais

       Conceitos básicos

       Aprendizado supervisionado vs. não supervisionado

       Quais problemas o aprendizado de máquina pode solucionar?

       A caixa preta: o que não sabemos sobre aprendizado de máquina

       Indo mais a fundo

       Capítulo 2. Limpeza, rotulagem e curadoria de conjunto de dados

       Limpando o conjunto de dados

       Necessidade de conjuntos de dados muito grandes para AM

       Necessidade de ser bem rotulado

       Capítulo 3. Escolhendo ou Escrevendo um Algoritmo de AM

       Conceitos básicos

       Tipos de algoritmos populares

       O que é necessário para escrever um novo algoritmo

       Capítulo 4. Treinar e implementar um algoritmo

       Programação envolvida

       Estática vs. dinâmica

       Ajuste e engenharia de atributos

       Descartando um algoritmo

       Capítulo 5. Aplicações do aprendizado de máquina no mundo real

       Transportes

       Recomendações de Produtos

       Finanças

       Assistentes de Voz, Casas Inteligentes e Carros

       Conclusão

       Sobre O Autor

       Livro Bônus Baleias de Bitcoins

       Outros Livros do Alan T. Norman:

Por que escrevi esse livro

      Bem-vindo ao mundo do aprendizado de máquina!

      A inteligência artificial está preparada para mudar o curso da história humana, talvez mais que qualquer tecnologia já criada. Grande parte dessa revolução é o aprendizado de máquina.

      Aprendizado de máquina é a ciência de ensinar computadores a fazer previsões baseadas em dados. Basicamente, aprendizado de máquina envolve dar a um computador um conjunto de dados e pedir a ele que faça uma previsão. No início, o computador fará muitas previsões incorretas. No entanto, após fazer milhares de previsões, o computador reconfigurará seu algoritmo, aprimorando suas previsões.

      Esse tipo de previsão computacional era impossível. Os computadores simplesmente não conseguiam armazenar muitos dados ou processá-los suficientemente rápido para aprenderem de forma efetiva. Atualmente, a cada ano, a inteligência dos computadores aumenta em uma velocidade muito alta. Avanços no armazenamento de dados e no poder de processamento estão impulsionando essa tendência em СКАЧАТЬ