Machine Learning

Responsável pelas maiores disrupções da nova era da tecnologia, como ChatGPT, carros autônomos, reconhecimento facial, saúde, agro e muitas outras, o aprendizado de máquina, ou Machine Learning está ganhando cada vez mais espaço na área da tecnologia.

Comece sua carreira agora

O que é Machine Learning?
Machine Learning é uma subcategoria da inteligência artificial que se refere à capacidade dos sistemas computacionais de aprender e melhorar seu desempenho em tarefas específicas através da análise de dados. Em vez de serem programados com regras específicas, os algoritmos de Machine Learning usam dados de treinamento para identificar padrões, estabelecer conexões e fazer previsões precisas em novos dados.

Essa abordagem permite que as máquinas se adaptem a mudanças e realizem tarefas complexas de forma autônoma, tornando-se uma tecnologia essencial em diversas aplicações, desde reconhecimento de fala e imagem até previsão de vendas e diagnóstico médico.
Onde é usado Machine Learning?
Machine Learning é amplamente utilizado em diversas áreas e indústrias. Aqui estão alguns dos principais setores onde o Machine Learning é aplicado:
- Tecnologia e Internet
- Saúde
- Finanças
- Indústria e Manufatura
- Varejo e E-commerce
- Marketing e Publicidade
- Transporte e Logística
- Governo e Setor Público
- Ciência e Pesquisa
- Automóveis e Veículos Autônomos
Esses são apenas alguns exemplos das inúmeras aplicações do Machine Learning. À medida que a tecnologia continua a avançar, novas oportunidades de uso surgem em diversos campos, tornando o Machine Learning uma das tecnologias mais impactantes e versáteis dos tempos modernos.
Porque aprender Machine Learning?
Aprender Machine Learning oferece inúmeras vantagens e oportunidades. Primeiramente, o campo está em alta demanda em várias indústrias, o que significa que há muitas oportunidades de emprego e crescimento profissional para aqueles que dominam essas habilidades. Além disso, o Machine Learning permite resolver problemas complexos e automatizar tarefas de forma eficiente, aumentando a eficácia das operações em diversas áreas.

Aprender Machine Learning também proporciona a capacidade de desenvolver aplicações inovadoras e criar sistemas que podem aprender e se adaptar com o tempo, impulsionando a inovação tecnológica e promovendo a excelência em diversas disciplinas, desde análise de dados e visão computacional até desenvolvimento de jogos e automação de processos industriais.
Conheça mais

Por onde começar a aprender Machine Learning?

Top Usuários Machine Learning

Outras tecnologias

Sobre a DIO

ACADEMIA PME EDUCACAO E CONSULTORIA EM NEGOCIOS LTDA.
CNPJ: 26.965.884/0001-02

A DIO é a maior comunidade de aprendizado contínuo em tecnologia da América Latina, que conecta os melhores talentos com as empresas mais inovadoras do mundo.

Um ecossistema educacional completo para aprendizagem em desenvolvimento de software, engenharia de dados, qualidade de software e computação em nuvem.

Machine Learning

O que é Machine Learning?

Onde é usado Machine Learning?

Porque aprender Machine Learning?

Por onde começar a aprender Machine Learning?

Formações Machine Learning

Formação Machine Learning Specialist

Cursos Machine Learning

Introdução ao Machine Learning

Métodos de Machine Learning Bioinspirados

Redes Neurais Artificiais

Algoritmos Genéticos

Algoritmos de SVM (Support Vector Machine)

Classificação de Problemas: Explorando Datasets

Linguagens de Programação para Machine Learning

Python para Machine Learning na Prática

Scilab para Machine Learning

R para Machine Learning

Conhecendo o Anaconda, TensorFlow e SciPy

Introdução ao COLAB

Treinamento Supervisionado para Machine Learning

Treinamento Não-Supervisionado em Machine Learning

Aprendizado por Reforço em Machine Learning

Algoritmos de Regressão para Machine Learning

Extração de Features e Redução de Dimensionalidade em Dados

Métodos de Validação de Treinamento

Métodos de Otimização de Aprendizado

Otimização de Modelos em Hiperparâmetros

Modelos de Machine Learning: Métricas de Avaliação de Desempenho

Tipos de Redes de Deep Learning

Redes de Classificação para Deep Learning

Redes de Detecção em Deep Learning

Redes de Segmentação em Deep Learning

Aplicações Práticas com Deep Learning

Introdução às Bibliotecas de Machine Learning

Frameworks para Machine Learning

Conhecendo as Bibliotecas Pandas e Scikit-Learn

Desenvolvimento de Algoritmos no Keras

Ambientes de Projetos Colaborativos de Machine Learning

Introdução ao Processamento De Imagens Digitais

Aplicações de Processamento De Imagens Digitais

Métodos de Segmentação Com OpenCV

Programando Com OpenCV: Abordagens práticas

Algoritmos de Processamento de Imagens Digitais para Detecção de Bordas em Objetos 2D

Filtros de Eliminação de ruídos em imagens digitais

Introdução à Visão Computacional

Algoritmos para Rastreamento de Objetos em Imagens

Visão Computacional 3D e seus algoritmos

Algoritmos para Processamento de Linguagem Natural

Projetos Machine Learning

Criando Uma Aplicação Para o Reconhecimento Facial com Deep Learning

Criando Modelos com Python e Machine Learning para Prever a Evolução do COVID-19 no Brasil

Últimos artigos da comunidade

Colheita inteligente: o impacto do machine learning na eficiência agrícola

Desmistificando métricas: escolhendo efetivamente as métricas certas para o seu problema de machine learning

Group byern x joinventus

Bias e fairness em machine learning: a busca por modelos mais justos e equitativos

Inteligência artificial e responsabilidade legal

Aprendizado por reforço: uma abordagem revolucionária em ciência de dados e machine learning

Como funciona a visão computacional e qual a sua importância? ( um breve resumo)

Deep learning

Neural network perceptron

Inicie a sua jornada no machine learning com material criado pelo google

Transformando dados em esperança!

Pare de ver tutoriais de programação, experimente isso

Top Usuários Machine Learning

Outras tecnologias

Sobre a DIO