Eu recomendo o livro Lanternas para Robôs: Como os robôs aprendem a evoluir competindo de Rogério Figurelli para todos os entusiastas e profissionais da robótica, bem como aqueles que desejam conhecer mais sobre o assunto. O livro oferece uma visão profunda sobre como os robôs estão evoluindo e como eles podem se beneficiar da competição amigável para aprimorar seu desempenho. Rogério Figurelli fornece abordagens criativas e práticas para o desenvolvimento de aplicações e soluções em robótica, bem como para a avaliação de novas tecnologias para o aprimoramento da competição. O livro é extremamente útil para desenvolvedores interessados em trabalhar em projetos de robótica, pois oferece insights iniciais sobre como os robôs funcionam e como eles podem ser programados para evoluírem por meio da competição. Além disso, é um guia valioso para quem deseja entender melhor as técnicas de programação e desenvolvimento de aplicativos e soluções para robótica.
O livro também traz estudos de caso interessantes sobre como robôs estão sendo usados em diferentes aplicações, desde pequenos robôs de brinquedo até grandes robôs industriais. Além disso, oferece informações sobre o uso de robôs em ambientes educacionais, como em campos de teste em escolas ou laboratórios. O livro também explora os principais desafios por trás da criação de robôs competitivos, bem como as abordagens metodológicas e as técnicas de codificação necessárias para tornar os robôs mais eficientes. Outro aspecto positivo dessa obra é que ela aborda os desafios enfrentados pelos desenvolvedores de robôs e oferece soluções novas e abrangentes, além de fornecer exemplos terrestres, aéreos e aquáticos de como os robôs podem ser programados para competir.
Em suma, Lanternas para Robôs: Como os robôs aprendem a evoluir competindo de Rogério Figurelli é um livro fascinante e informativo sobre o mundo dos robôs. É um excelente recurso para programadores, estudantes e professores de robótica interessados em aprender mais sobre o tema. Além disso, é um guia prático para aqueles que querem desenvolver seus próprios robôs ou trabalhar em projetos de robótica. Recomendo este livro para todos aqueles que desejam aprender mais sobre como os robôs podem evoluir e como os desenvolvedores de robótica podem criar e programar robôs mais avançados.
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Quando se trata de machine learning ou aprendizado de máquina para problemas complexos, como por exemplo os relacionados ao investimento no mercado de capitais, ou ainda no planejamento estratégico nas empresas, é bom lembrar que o aprendizado – pelo menos nos modelos baseados em mercados regulados e com competição justa – será essencialmente baseado em dados do passado, ou seja, nossa amostra de testes e validação das previsões hipotéticas.Dessa forma, me parece mais apropriado ficar com os pés no chão e considerar que o mercado poderá apresentar um comportamento futuro totalmente dissociado do passado, e, principalmente, de qualquer aprendizado obtido nele.Mas se o futuro pode ser muito diferente do passado, será que uma rede regular não pode ser mais eficaz que uma convolucional, com realimentações, para enfrentar as incertezas de mercado?A verdade é que não existe uma resposta correta para todos os instrumentos financeiros e mercados, já que nem mesmo existe alguma lógica confirmada que a aplicação de machine learning no mercado possa ser mais eficiente que a própria análise de gestores humanos.Dessa forma, minha recomendação é projetar redes sem paradigmas, onde a realimentação seja apenas uma opção a mais de aprendizado. Evidentemente que tudo seria mais fácil se o problema central do mercado fosse encontrar padrões no passado. Não que isso também não seja válido, pelo menos em determinados cenários e instrumentos financeiros, mas a alta competitividade dos gestores e demais players, com sofisticados níveis de informação analógica e digital, torna as coisas bem mais complexas.Ou seja, aplicar aprendizado de máquina ou machine learning para classificação desses eventos óbvios pode ser útil em muitas aplicações corporativas, mas não no mercado.Na verdade, enfrentamos um cobertor curto para a adoção do aprendizado de máquina nos mercados, pois a parte fácil do aprendizado é pouco realista, e a parte difícil pode exigir redes de deep learning complexas e de difícil ajuste.E esse sem dúvida é um nível de complexidade que os robôs podem ajudar a enfrentar, como veremos nesse livro.
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Autor: Rogério Figurelli
