Machine Learning é tema de encontro do grupo Rec.AI

O Meetup teve à frente Leonardo Maranhão, da IBM, e reuniu cerca de 40 pessoas interessadas em tecnologia no auditório do empresarial ITBC

 

O auditório do empresarial ITBC ficou cheio na noite do último dia 23 de janeiro.  Eram cerca de 40 pessoas, entre profissionais, empreendedores e curiosos da área de tecnologia, que se reuniram para acompanhar o primeiro meetup do ano, do REC.AI. Tanto interesse se devia à palestra do Leonardo Maranhão, especialista sênior de TI na IBM, que foi falar sobre inteligência artificial, abordando os principais algoritmos de Machine Learning e alguns casos de uso de Deep learning. O evento foi organizado pelo SoftexRecife, em parceria com Assespro PE/PB, Seprope, Porto Digital e Manguez.AL.

 

Formado em Engenharia Civil, Maranhão atua há anos na área de tecnologia e hoje foca suas atividades em soluções e projeto que usam como base o Watson, sistema de computação cognitiva da IBM. Em sua exposição, ele explicou que Machine Learning (aprendizado de máquina, em tradução livre) é uma tecnologia capaz de adquirir novos conhecimentos por conta própria, a partir da análise de um grande e complexo volume dados com o uso de modelos estatísticos. “Se trata de um modelo de análise de dados que é utilizado para fazer previsões importantes e ajudar no processo de tomada de decisões”, comentou.

 

O palestrante também detalhou as técnicas de Supervised Learning (aprendizado supervisionado) e Ansupervised Learning (não supervisionado). No primeiro caso, uma base de dados fornece exemplos de situações e especifica um resultado (rótulo) para cada situação enumerada. Assim, a máquina usa esses dados para criar o modelo que pode prever o resultado dos novos dados com base nos exemplos anteriores. No Ansupervised Learning, ao contrário do outro, não há uma base de informações conhecidas. O algoritmo precisa descobrir o que está sendo mostrado. O objetivo é explorar os dados e encontrar algum padrão.

 

Maranhão ainda foi mais a fundo nas questões técnicas, abordando algoritmos conhecidos de Machine Learning como: regressão linear, SVM (Support Vector Machine), KNN (K-vizinhos mais próximos), regressão logística, árvore de decisão, K-Means, floresta aleatória, redução dimensional, aumento de gradiente, entre outros. Já quem ficou até o final da exposição teve a oportunidade de ouvir Maranhão falar sobre casos de uso de Deep Learning (aprendizagem profunda). Nela, grandes quantidades de dados são tratadas a partir de várias camadas de redes neurais artificiais. Essas redes resolvem problemas complexos como o reconhecimento de objetos em imagens (ex: diagnósticos de exames médicos).

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