Desenvolver sua própria biblioteca: Dicas de Carreira em Inteligência Artificial #12
Veja neste vídeo dica número 12 da série Dicas de Carreira em Inteligência Artificial
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.
Modelo da Alibaba vence humanos em desafio de compreensão de texto
O modelo, que pode ser usado em chatbots, foi desenvolvido usando técnicas recentes de processamento de linguagem natural, como uma arquitetura de rede proposta pelo próprio grupo em 2018, e a representação linguística BERT desenvolvida pelo Google.
Fazer mestrado ou doutorado: Dicas de Carreira em Inteligência Artificial #11
Veja neste vídeo dica número 11 da série Dicas de Carreira em Inteligência Artificial
Rede neural para predizer a estrutura de proteínas a partir de seus constituintes
As funções das proteínas são dependentes de sua estrutura tridimensional, e essa estrutura é determinada pela sequência de aminoácidos que lhe forma. A tradução entre sequência e estrutura não é óbvia, mas um modelo de self-attention, normalmente usado para tradução entre idiomas, conseguiu também fazer essa tradução entre domínios biológicos.
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.
Método é capaz de realizar feature engineering sem supervisão
Usando uma estrutura de autoencoder, a rede compactou os dados iniciais numa tarefa análoga a de feature engineering; os dados compactados foram usados na tarefa de predição, alcançando um desempenho similar àquele onde o feature engineering foi feito manualmente.
Estudar matemática: Dicas de Carreira em Inteligência Artificial #10
Veja neste vídeo dica número 10 da série Dicas de Carreira em Inteligência Artificial
Nova rede neural aprende mais rápido por trabalhar de forma assíncrona – como o cérebro
A rede incorpora o conceito de processamento assíncrono, que ainda não havia sido explorado em machine learning. É dessa forma que o cérebro humano trabalha, onde os dados que recebe têm uma dimensão temporal não considerada pelos modelos de machine learning atuais, o que acelera a convergência para erros baixos no processo no aprendizagem.
Modelo KNN treinado com dados de simulador para classificar a experiência de neurocirurgiões
Médicos participantes do estudo realizaram a retirada de tumor cerebral em um ambiente de realidade virtual. Os dados coletados durante o experimento foram usados para classificar seu grau de experiência.