200, Existe alguém interessado? Todavia, tudo indica para que o Facebook permanecerá por este caminho, onde passar técnicas de aprendizado profundo pra melhorar tuas sisetmas de inteligência artificial que se compõem de forma eterno a experiência de exercício da rede social. Opinar é livre, como a toda a hora. Não se esqueçam de nos seguir e comentar no Facebook.
Os sistemas de aprendizado profundo são baseados em redes neurais (que são acordadas em uma corrediça traseira) e as Unidades de Processamento Gráfico (GPU). Uma GPU é um chip de pc que é especialmente agradável no processamento de muitos dados em paralelo. Eles foram originalmente projetados pra resistir com vídeo e gráficos (daí o nome), contudo bem como são muito bons em processamento de dados grandes e tarefas de aprendizagem de máquina.
De todos os termos, quem sabe o cálculo cognitivo é a menos difícil de definir. Essencialmente, significa o mesmo que a inteligência artificial e não é tão temível como o pinta Hollywood. A maioria da gente imediatamente viu tantos vídeos apocalíptico de ficção científica que apresentam usos assustadores de inteligência artificial que o termo IA obteve outras conotações negativas.
Para impossibilitar essa má impressão, as equipes de marketing, algumas vezes, fazem uso a sentença “Computação Cognitiva” para descrever produtos com capacidades de IA. A IBM, em especial, aparecia usar a frase em referência a tua plataforma Watson. O termo computação cognitiva realmente não tem uma descrição científica instituída; é somente uma maneira mais maravilhosa de apresentar “inteligência artificial”. As redes neurais são conhecidas com muitos nomes diferentes: Rede Neural Artificial, Rede Neural, Rede Neural Profunda, e outros termos idênticos. Todas essas frases descrevem o mesmo: Um sistema informático inspirado em cérebros vivos. Essa linha de tempo era um pouco irrealista, tendo em conta que os pesquisadores ainda estão trabalhando pela constituição de cérebros de computador que funcionam como cérebros humanos.
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não obstante, com o passar dos anos, os informáticos têm avançado muito em ligação a esta meta. Dentro do aprendizado mecânico e do aprendizado profundo, existem inúmeras abordagens possíveis para ensinar computadores. Dois dos mais comuns são o aprendizado supervisionado e sem supervisão. Com o aprendizado supervisionado, o computador tem um “mestre”, um ser humano (ou diversos seres humanos) que dá exemplos.
No modelo de identificação de gato-cão que estamos usando, o aprendizado supervisionado requer que alguém etiquetara um monte de imagens como gatos ou cães. O pc deveria, deste jeito, estas demonstrações de entradas e saídas. No aprendizado sem supervisão, o pc não tem os dados de demonstração.
Em teu lugar, se solicita ao sistema que buscar padrões nos detalhes por si mesmo. Esta técnica é vantajoso quando se buscam ideias escondidas em grandes volumes de fatos. Quando você estava no terceiro ou quarto grau, aprendeu o algoritmo de divisão longa. Aprendemos um procedimento que implicava dividir, multiplicar, subtrair e baixe o próximo dígito. Quando falamos de Algoritmos pra IA e o Aprendizado Automático, estamos compartilhando dos mesmos tipos de processos, contudo bem mais complexos.