Estou feliz em recomendar o livro "Machine Learning Virtual: Ensinando visão de futuro para robôs", de Rogério Figurelli. Este livro oferece um tutorial passo a passo sobre como criar robôs autônomos que aprendem com base na experiência. Nele, você descobrirá como começar a construir os seus próprios robôs e como programá-los para aprender a partir da experiência. Também aborda como criar sistemas de aprendizado que se adaptam às mudanças no meio ambiente. Além disso, é útil para entender como os robôs podem interagir com seu entorno e como eles podem resolver problemas de forma independente.
Este livro é muito bem escrito e abrangente, com conceitos gerais sobre machine learning, algoritmos, estruturas de dados, processamento de sinais e muito mais. Ele também oferece insights sobre como a tecnologia pode ser usada para melhorar a vida das pessoas, desde o desenvolvimento de novos produtos até a automação e a otimização de processos.
Em suma, este livro de Rogério Figurelli é essencial para criar robôs autônomos que aprendem com base na experiência. Ele oferece um guia passo a passo sobre como construir e programar os seus próprios robôs, e também fornece uma visão geral dos conceitos-chave de machine learning. Além disso, ele oferece insights valiosos sobre como usar a tecnologia para melhorar a vida das pessoas. É uma ótima introdução à tecnologia de aprendizado de máquina e é altamente recomendado para aqueles que estão interessados em criar suas próprias soluções de robótica.
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O Machine Learning representa uma nova tecnologia e realidade para solução de problemas através dos computadores. Mas se essa tecnologia, entre as diversas existentes dentro do universo da Inteligência Artificial, traz uma nova capacidade de endereçamento de análise de dados, que crescem de forma exponencial, ao mesmo tempo traz novos desafios para seus criadores e desenvolvedores.Um desses desafios está na necessidade de existirem dados reais para o aprendizado. E como o Machine Learning aprende essencialmente com a história e dados do passado, muitos dos problemas que ele é capaz de resolver, tão bem ou melhor que os seres humanos, são tipicamente de baixa complexidade ou em cenários de baixa incerteza, dependentes de dados reais.Mas e se ao invés de dados reais, aplicarmos o aprendizado com dados virtuais? Ou seja, abrirmos as portas para as máquinas ‘sonharem’ com possíveis soluções de problemas?Nesse caso, estamos criando um modelo que chamo, como o título do livro, de Machine Learning Virtual, uma vez que o que aprendemos não é baseado exclusivamente em dados ou fatos reais, obtidos de experiências do passado.E podemos encontrar cenários de equilíbrio entre dados reais e virtuais, o que é muito comum, por exemplo, no mercado de capitais, onde o futuro muda a cada segundo, como prefiro definir o alto grau de incerteza e complexidade dessa classe de problemas.
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Autor: Rogério Figurelli
