MLOps e DevOps compartilham princípios como automação e entrega contínua, mas lidam com desafios muito diferentes. Neste artigo, você vai entender como o foco em dados, modelos e monitoramento contínuo torna o MLOps essencial para colocar soluções de machine learning em produção de forma confiável
A IA generativa está transformando as finanças, automatizando tarefas complexas e elevando a análise de dados do operacional para o estratégico
Não! AI, Machine Learning e Data Science não são a mesma coisa. E entender a diferença é a chave para desvendar o mundo da tecnologia moderna.
A detecção de movimento em vídeos depende primeiro da identificação e remoção do background, para encontrar a informação de interesse. Este artigo apresenta a fundamentação por trás de algumas das técnicas empregadas atualmente nesta tarefa.
O reconhecimento ótico de caracteres atualmente aplica redes neurais para localizar e identificar textos a partir de imagens, cobrindo diferenças de estilo e ambientação, e tornando possível a captura deste tipo de informação num formato que as máquinas conseguem interpretar.
A Amazon Web Services é uma plataforma que permite que as empresas terceirizem a infraestrutura de TI, realizando todas as suas operações computacionais em nuvem, sem precisar se preocupar com montagem, manutenção e escalonamento de hardware.
O novo modelo do Google aplica mecanismos de atenção esparsos para contornar as limitações dos modelos anteriores, assim alcançando desempenho superior em tarefas de NLP com textos longos.
Este artigo descreve as características dos data streams, “correntes” de dados gerados de forma contínua e ininterrupta, e as técnicas específicas para sua mineração, já que sua volatilidade faz com que devam ser processados por algoritmos de machine learning em tempo real, muitas vezes mediante recursos escassos.
Os FGPAs são processadores programáveis, característica que os torna versáteis para tipos de computação específicos, como aqueles necessários em várias aplicações que dependem de inteligência artificial.
Os dados presentes nas redes sociais têm valor social e econômico que pode ser explorado por analistas hábeis. Este artigo apresenta uma introdução sobre os dados que podem ser recuperados de duas das mais populares redes sociais, Facebook e Instagram.
