Você já ouviu falar de computação afetiva?
Neste artigo você terá uma breve introdução à Computação Afetiva, que é uma área que utiliza conceitos da Computação e da Psicologia!
Conceitos sobre IA
Transformers em PLN (parte 2 de 2): estrutura e funcionamento da rede
Neste artigo apresento como o conceito de atenção é implementado na estrutura do transformer, quais são as principais etapas que envolvem uma tarefa do tipo seq2seq nessa estrutura, e por que os transformers têm desbancado mesmo as versões mais recentes de RNNs.
Transformers em PLN (parte 1 de 2): mecanismo de atenção
Conheça o mecanismo de atenção, que é a base do transformer, a arquitetura de rede mais recente para PLN, e que permite que uma rede focalize em trechos específicos de uma sequência de dados para produzir resultados mais precisos.
PyTorch: biblioteca com novas funcionalidades para redes neurais
O PyTorch apresenta duas grandes inovações: o módulo que implementa os tensores, objetos manipulados pela rede neural, foi projetado para permitir seu alocamento em GPUs, o que aumenta a velocidade da rede; e ele permite a geração de grafos dinâmicos, com redes de estrutura flexível, permitindo maior liberdade de arquitetura ao desenvolvedor.
Redes neurais convolucionais para classificação de texto
Apesar de terem sido desenvolvidas para classificar imagens, as redes neurais convolucionais também podem ser aplicadas a textos, capturando padrões regionais dentro de suas dimensões semânticas que depois podem ser usados para treinar um algoritmo de classificação.
A importância da neurobiologia animal para os avanços em inteligência artificial
Em um artigo opinativo, o neurocientista Anthony Zador diz que os algoritmos de machine learning atuais só emulam a forma como o cérebro aprende usando um dos dois mecanismos que os animais possuem. A incorporação do segundo mecanismo é necessária para que as máquinas possam um dia pensar como nós.
Fundamentos de ML: funções de custo para problemas de classificação (I)
Nesse artigo apresento os conceitos das duas principais funções de custo para problemas de classificação: entropia cruzada (cross-entropy) e hinge.
Fundamentos de ML: funções de custo para problemas de regressão
Características e sugestões de uso para as funções de custo indicadas para problemas de regressão.
Rede neural desenvolve senso intuitivo para compreender números
A rede foi capaz de entender o número de objetos numa imagem sem contá-los.
Introdução à Lógica Fuzzy
Como um modelo de machine learning é capaz de levar em consideração incerteza na classificação das variáveis independentes?