Eu recomendo o livro "Virtual Machine Learning: Teaching Future Vision for Robots" de Rogério Figurelli. É um livro que mostra como o ensino da visão computacional avançada pode ajudar as máquinas a se tornarem úteis e produtivas. Ele aborda como a inteligência artificial (IA) pode ser usada para criar sistemas que podem dar feedback aos seres humanos e fornecer informações para melhorar a produtividade. Ele também explica como ensinar e usar IA para tornar os computadores inteligentes para melhorar a vida das pessoas. O livro fornece um grande conhecimento sobre a área de IA e visão computacional, bem como as técnicas necessárias para programar robustas máquinas de aprendizado de máquina.
O livro também destaca o uso de redes neurais profundas para melhorar o desempenho do aprendizado de máquina. Ele também aborda como as redes neurais profundas podem ser usadas para criar sistemas que podem processar grandes conjuntos de dados e aprender deles. Além disso, ele explica como as redes neurais profundas podem ser usadas para criar sistemas de controle robustos. O livro também fornece muitos exemplos de como os sistemas baseados em IA podem melhorar as operações industriais e fornecer insights sobre como melhorar a produtividade.
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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
