Redes Neurais e Machine Learning | Nerdologia Tech



[Música] sejam bem vindos ao neurology até que eu sou átila biólogo pesquisador e com das minhas redes neurais para funcionar e eu sou paulo silveira programador instrutor na lua cursos online de tecnologia hoje a gente vai ver como funcionam redes neurais que estão revolucionando a inteligência artificial vira e mexe quando a gente fala de uma xinane por aqui falamos de redes neurais e desde quando entendemos o cérebro e como ele funciona por impulsos nervosos a gente tenta imitar as redes neurais da programação com o pedro domingos contém o algoritmo mestre até chegamos em máquinas e programas que tentavam simular o cérebro e como ele aprende com o perseptom um classificador do final da década de 50 que aprenderia reconhecer falam escrita mas ainda tinha várias falhas no fim das contas a neuro computação exigia muito mais poder de computação e dados do que a gente tinha disponível até o século passado e o campo passou pelo inverno da inteligência artificial onde o prestígio ea grana para pesquisa na área caíram bem o hype só foi voltar de verdade no começo dos anos 2000 com avanços como os que a gente já contou no episódio the machine lane mesmo assim ainda seguindo muitos princípios propostos bem antes imagine que você quer abrir uma loja de relíquias como em trato feito o que abre a barraca mais bem-sucedida da feira do rolo e alguém vai oferecer um quadro e você tem que avaliar o quanto ele vale mesmo sem a menor experiência para não perder a oportunidade você monta um grupo de amigos norte zap que vão ajudar você a tomar decisões em troca de dividir o lucro das compras das quais participarem você pode escolher se quer que o seu grupo ajude respondendo com notas de 0 a 1 que dão a probabilidade de você comprar um produto pelo preço pedido ou pode escolher se respondem com o valor em reais que acham que aquele produto vale consultar essas pessoas pode ser o mesmo que uma camada conectada em uma rede neural como quem vende pra você não vê o que o grupo discute eles são a camada oculta dessa rede a entrada são os itens para avaliar ea saída é a sua decisão de comprar ou não usando nota ou quanto pagar sugeridos pelos preços algumas interações são ativadoras e outras inibitórias se a especialista em arte falar que vale comprar o quadro você vai dar mais peso para essa decisão de compra do que especialistas em antiguidades tem gente que opina cada foto que você manda e de vez em quando acerta o que fala e tem gente que quase nunca opina mas quando fala é bem importante com tempo conforme você vai comprando antiguidades vai aprendendo quanto peso da para a resposta de cada um como um programa calibrando cada neurônio e uma rede que faz tomadas de decisões enquanto treina com os dados que a gente usa para calibrar rede levar em conta o que tanta gente opina pode até ser mais demorado ou mais caro do que falar como um especialista ou consultar uma cartilha com regras claras do que comprar ou não mas ajuda muito mais a pegar bem mais produtos assim como o algoritmo programado pra correr em uma pista pode ser mais rápido do que uma rede neural artificial cheia de nós mas vai ter muita dificuldade se qualquer coisa mudar enquanto a rede pode aprender a dirigir em várias condições esse é o poder de uma rede neural artificial segundo o teorema da aproximação universal uma rede com uma camada pode codificar as melhores decisões para resolver um problema a questão é que essa rede pode ser grande demais ou precisar de treino demais talvez com o grupo the what zap de 50 mil pessoas depois de cinco mil anos comprando e vendendo todo dia fosse possível chegar na melhor barraca da feira do rolo que o mundo já viu possível mas impraticável uma forma de otimizar isso mesmo com poucas pessoas ou com poucos neurônios da rede é fazer uma rede profunda organizar os neurônios em várias camadas ao invés de todos eles em uma só no caso do seu grupo de what's up você pode formar comitês decisão em camadas o primeiro comitê avalia se o item que querem vender é comum o raro o segundo avalia se os itens raros são reais ou falsos o terceiro avalia se os itens raros e reais estão em bom estado ou ruim e por aí vai com isso mesmo com poucas pessoas você pode ter um grupo bem flexível que em pouco tempo avalia quase qualquer coisa que você compartilhar se quiser melhorar ainda mais a eficiência pode usar os erros para melhorar as decisões e otimizar elas avisando quem avaliou uma peça falsa como verdadeira ou estátua em bom estado como danificada você pode ajudar as pessoas ou os neurônios da sua rede a refinar e as decisões o algoritmo de beck propague chan ainda tem algo mais que você pode fazer se você perceber que alguns itens como jóias ou relógios dão mais dinheiro ou são mais comprados e kiss é otimizar ainda mais o seu grupo de what's up você pode convidar alguns especialistas que vão avaliar só alguns tipos de itens se todo mundo procura um artigo persa de amigos do felipe que sabem reconhecer o estilo de decoração os materiais que os persas usavam pode ajudar bastante a encontrar itens mais valiosos mais rápido se o grupo de relógios identificar algo raro o valioso você pode inclusive pular as outras camadas e fazer a compra direto o seu grupo vai se comportar como as redes neurais com o volos ionais que usam camadas especializadas para poder identificar padrões mais importantes como os rostos das pessoas nas redes que reconhecem fotos ou outros carros em redes de carros autônomos ou quem são os inimigos em jogos nas redes do the mind o programa que aprendeu a jogar sozinho os jogos de atari melhor do que os profissionais com a diferença que nas redes os neurônios se tornam especialistas na base do treino e dependem completamente dos dados que a gente usa se você já viu as imagens psicodélicas que o google fez com deep green já viu o processo de uma rede com solucionar para gerar essas imagens a gente faz o reverso falando para uma camada neural exagerar os padrões que estava procurando na imagem que a gente alimenta como fazer a rede que reconhece cachorros distorcer uma imagem para fazer os seus neurónios dispararem ainda mais aí cada ponto da imagem que lembrava um focinho os olhos de um cachorro vai ser distorcido pra ficar ainda mais parecido com esse padrão essa abordagem de redes profundas com dezenas ou até centenas de camadas e com soluções é o que transformou redes neurais nas soluções inteligentes que a gente tem hoje que só eu sonhos estranhos mas também ajudam do reconhecimento de imagens aos assistentes que finalmente entendeu que a gente fala por enquanto ainda são criadas principalmente por empresas como google baidoa mas o facebook mas logo mais você muito mais comuns e muito mais pensantes aliás se você quiser ser uma das pessoas que desenvolvem uma rede dessas a aluna cursos online e tecnologia lançou uma formação completa de bach nani pra você poder praticar desde algoritmo simples até redes neurais profundas como algumas das que a gente falou por aqui você vai ver problemas de classificação como quando a gente tenta descobrir se um produto vai ser vendido ou não por um certo preço eo comércio eletrônico vai ver também como validar e otimizar os seus modelos além de como esses algoritmos não supervisionados e sistemas recomendação de filmes com dados reais podem funcionar quem sabe aprendendo isso você me ajuda a receber recomendações melhores de animes com base no trânsito porque tá difícil ah e claro a lula ponto com.br barra a promoção barra super tech onde você que é uma tecnologia vai aprender tecnologia com profundidade e 10% de desconto e nesse episódio eu tenho dois livros bem legais para recomendar o algoritmo mestre do pedro domingos foi pra mim uma ótima introdução teórica aos algoritmos mais importantes eo howes marc machines sync do chão girls que vai bem mais fundo em redes neurais inclusive como elas foram pensadas para resolver os primeiros problemas como carros autônomos watson no gel pode eo alfa gol é um livro tão recente que ainda não sabem português mas é muito bom o episódio sobre produtividade o yuri pedroso o enzo dias e mais uma galera me lembro que eu não falei do poder do hábito verdade é uma ótima recomendação sobre como costume produtividade e como a gente forma novos hábitos o vitor carne e lembro muito bem do que faz a procrastinação jogos tão difíceis de resistir reforçadores de curto prazo aquele prazer pequeno que a gente sente esses intervalos rápidos e para os quais a gente acaba dando mais valor do que grandes repassadores de projetos de longo prazo pior ainda no caso das redes sociais quando o reforço é imprevisível e quase aleatória mas isso fica para outro vídeo e pra quem perguntou de dicas que ficaram de fora como tiago algo que eu também não tenho feito mas pode ajudar muito é exercício e dormir bem não esqueça de curtir e compartilhar o vídeo assim o canal para continuar treinando as suas redes neurais e até a próxima aqui [Música]

27 thoughts on “Redes Neurais e Machine Learning | Nerdologia Tech”

  1. Atila, muito obrigado por nos deixar mais apaixonados com o conhecimento.Graça,paz e prosperidade, sobre a tua vida e sobre o nerdologia.

  2. Anime…May Hero Academia,são pessoas com mutações singulares,É possível tirar bastante conteúdo com uma visão da biologia!! E os temas dilemas tratados são interessantes!

  3. atila eu tbm faço assistente e entende perfetamente ate traduz o ingles se eu quiser. olha no meu canal um rascunho da mesma

  4. Atila, Veja Tengen Toppa Gurren-Lagann, um anime que vai além das expectativas, sério msm. Eles abordam diversas Teorias físicas e filosóficas, tudo no maior estilho shonem porradão de mecha, 10/10.

  5. Salve Atila
    Referente a seu comentário em 07:30
    Meu TCC (Engenharia da Computação) foi justamente um SISTEMA DE RECOMENDAR ANIMES, utilizando inteligência artificial. Está online desde novembro de 2018 e pretendo fazer melhorias ainda, tenta pegar uns recomendações nele hehe. Está disponível em www.animachine.com.br
    Utilizei machine learning, KNN, Peason Correlation Similarity e por ai vai.

  6. Já que na década de 50 já tinhamos máquina de lê o nos cérebro, então por que às máquinas de hoje já pode si mesma usa sua redes neurais sem internet ?

  7. Átila, o DeepMind não joga só Atari melhor do que jogadores profissionais. Em janeiro desse ano, eles testaram o Alphastar, que derrotou dois progamers de StarCraft 2, um jogo com tomadas de decisão muito mais complexas do que os anteriores xadrez e GO.

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