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A ciência de dados é um termo amplo que pode abranger muitas disciplinas diferentes, como estatística, matemática, aprendizado de máquina, inteligência artificial e muito mais. Visa extrair conhecimento ou insights de dados em várias formas, sejam elas estruturadas ou não, de mineração de dados e provenientes de bancos de dados, mídias sociais, instrumentos científicos ou outras fontes.
Os cientistas de dados precisam ter uma compreensão sólida de como trabalhar com dados em geral e como usá-los para diferentes propósitos, realizar análises em grandes conjuntos de dados usando modelos estatísticos e técnicas matemáticas, bem como saber usar algoritmos de aprendizado de máquina para modelagem preditiva. Eles também precisam ser capazes de usar ferramentas como Python e R. Além de ser capazes de comunicar suas descobertas com o restante da equipe de maneira compreensível.
Independentemente de você ser iniciante ou já ter algum conhecimento, aqui, você encontrará dicas práticas e tutoriais sobre deep learning, reconhecimento facial, processamento de imagens, detecção e rastreamento de objetos, entre outros.
O que é Inteligência Artificial (IA)?
A inteligência artificial é um ramo da ciência da computação. Envolve o desenvolvimento de programas de computador para completar tarefas que, de outra forma, exigiriam inteligência humana. A IA pode ser usada de várias maneiras diferentes e tem sido implementada em muitos setores diferentes, como bancos, saúde e militares. A tecnologia de inteligência artificial também vem sendo usada para criar robôs capazes de realizar várias tarefas físicas (como cozinhar, limpar e construir) e fazer companhia para crianças, idosos e animais domésticos.
Visão computacional (VC)
A visão computacional é um subconjunto da inteligência artificial (IA) que se concentra em dar às máquinas a capacidade de ver como os humanos, combinando algoritmos de software com componentes de hardware, como câmeras e processadores de vídeo. Tem muitas aplicações em vários campos, como imagens médicas, robótica, veículos autônomos e vigilância por vídeo.
Aprendizagem de máquina (machine learning – ML)
O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial que fornece aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. Tem sido usado em vários setores, como finanças, saúde, transporte e mídia social. Ele pode ajudar a prever o comportamento do cliente e melhorar a qualidade dos produtos.
Redes neurais artificiais
A primeira rede neural artificial foi criada em 1943 por Warren McCulloch e Walter Pitts. Era um modelo simples de como os neurônios funcionam no cérebro humano.
Desta forma, as redes neurais são um tipo de “aprendizado de máquina” baseado no cérebro humano. Elas são modeladas de acordo com a maneira como o cérebro funciona e podem ser treinadas para fazer muitas coisas.
Para treinar uma rede neural artificial, precisamos de uma grande quantidade de dados, uma enorme capacidade computacional e muito tempo. Uma vez treinada, ela pode fazer previsões sobre dados que nunca viu antes. Ela pode ser usada em muitos campos diferentes. Por exemplo, em visão computacional, uma IA pode reconhecer o que você está vendo ou dizer a cor de algo. No processamento de linguagem natural, uma IA pode entender o que alguém está dizendo ou traduzir palavras de um idioma para outro.Deep Learning
Deep learning
Os algoritmos de Deep Learning fazem parde de um subconjunto do aprendizado de máquina que estão revolucionando o campo da Visão Computacional. É uma técnica na qual redes neurais com diversas camadas são usadas para alcançar uma precisão sem precedentes em áreas que incluem Classificação de Imagens, Detecção de Objetos, Segmentação e muito mais.
Siga nossos tutoriais e você terá conhecimento suficiente para começar a aplicar estes conceitos em seus próprios projetos.