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.
Este artigo apresenta duas linguagens de programação que têm sido comentadas recentemente no mundo da inteligência artificial, Julia e Scala, discutindo algumas de suas características e vantagens para aplicações específicas na área.
As redes sociais são um canal de comunicação entre empresas e seu público consumidor e potencial. Os dados gerados por estas interações podem ser utilizados por algoritmos de machine learning para revelar características com potencial para melhorar a experiência do cliente e aumentar a efetividade de campanhas de publicidade.
Neste artigo apresentamos as profissões mais requisitadas na área de inteligência artificial, suas responsabilidade e perfis.
A área de finanças é geradora e dependente de grandes volumes de dados. As operações em mercados de ações, por exemplo, envolvem milhares de ativos que são negociados em intervalos de milissegundos, em tempo real, e cujo comportamento ainda é afetado por eventos que ocorrem no mundo real, como o efeito que o início da
Conheça o algoritmo do colapso da função de onda, que se inspira em um princípio físico para realizar a geração procedural de imagens e soluções de problemas
Os sistemas multi-agente empregam conceitos da inteligência artificial distribuída para resolver problemas que são complexos demais para um único agente. A interação entre os agentes individuais em um ambiente definido faz emergir uma inteligência coletiva robusta capaz de gerar soluções impossíveis de outra forma.
Este artigo apresenta algumas características dos algoritmos que automatizam a otimização de modelos de machine learning, mostrando como o cientista de dados pode tirar proveito de seus pontos fortes para entregar um trabalho ainda mais alinhado com os objetivos do negócio.
