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
Veja neste vídeo dica número 11 da série Dicas de Carreira em Inteligência Artificial
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.
Características e sugestões de uso para as funções de custo indicadas para problemas de regressão.
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.
Veja neste vídeo dica número 10 da série Dicas de Carreira em Inteligência Artificial
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.
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.
O modelo BERT de processamento de linguagem natural foi usado para reconhecer, em reviews postados na internet, padrões de escrita associados a produtos retirados do mercado por serem inseguros para o consumo.
Veja neste vídeo dica número 9 da série Dicas de Carreira em Inteligência Artificial
Demonstrando a importância de vários níveis de informação para a classificação da valência emocional de estímulos visuais, a pesquisa ajuda a entender o funcionamento do cérebro ao mesmo tempo em que pode direcionar melhorias nos modelos de machine learning.