Machine learning (ou aprendizado de máquina) é um dos termos mais quentes no mundo atual. A ideia é simples: fazer máquinas aprenderem, assim como nós humanos aprendemos durante a vida. Mas o desafio é inspirador! Como é que nós podemos programar máquinas que aprendem como seres humanos?

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Um muito obrigado aos apoiadores do Catarse que tornaram esse vídeo possível: Lucas Moreira, Mauricio Diegues, Yann Motta, Aelson pereira, Patricia Guedes, René da Silva Bastos, Simone de Paula, Bruno Pereira, Pedro Amorim e Edilson Gomes.

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30 thoughts on “Machine Learning Explicado”
  1. Na aprendizagem por reforço, o agente aprende a partir de uma série de reforços — recompensas ou punições. Por exemplo, a falta de gorjeta ao final de uma corrida fornece ao agente do táxi a indicação de que algo saiu errado. Os dois pontos de vitória no final de um jogo de xadrez informam ao agente que ele fez a coisa certa. Cabe ao agente decidir qual das ações anteriores ao reforço foram as maiores responsáveis ​​por isso.

  2. Minha mãe meteu que ia é completamente programação, "google melhorado", disse que o google tbm é ia, o Google é um site de armazenamento de dados em sites, a ia aprende

  3. As punições e recompensas que as maquinas recebem, são programadas por humanos na hora de montar o codigo. Ou seja, elas so entendem por 0 e 1, negativo e positivo, conceitualmente elas não entende o "certo" e "errado", mas, por zeros e uns, isso faz com que elas analisem que o 1 sempre será um reforço positivo. xD

  4. Tá, mas quando você diz que a máquina precisa aprender a diferenciar algo de alguma forma, esse alguma forma ficou muito vago (eu sei que não da pra explicar isso nesse vídeo profundamente), mas tipo esse aprender de alguma forma não é mágico, mas deve ter uma base de instruções coordenadas por humanos né?

  5. Camisa mo bonita em Pedro, igual ao seu conteudo que também é otimo! Não esperava ver o ciência todo dia com uma camisa de enigma do medo de ordem paranormal

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