Público lota laboratório do empresarial ITBC para participar de Hands-On sobre Machine Learning

Iniciativa visa difundir conhecimento na área de Inteligência Artificial junto ao ecossistema de TIC da capital pernambucana

Todas as cadeiras e mesas estavam ocupadas e os participantes mantinham seus olhares atentos para não perder um só detalhe. Foi assim o clima do último Hands-on promovido no dia 24 de abril, pelo SoftexRecife com o apoio do Manguez.al, Assespro PE/PB, Seprope e Porto Digital. O público lotou o laboratório do empresarial ITBC, no Bairro do Recife, para participar do treinamento sobre Machine Learning. A iniciativa visa difundir conhecimentos na área de Inteligência Artificial junto ao ecossistema de TIC da capital pernambucana e, nesta edição, o desafio foi criar um classificador usando a tecnologia.

Convidados para ministrar a capacitação, Demis Gomes e Daivid Leal, ambos engenheiros de software da Concrete, abordaram tanto aspectos teóricos quanto práticos do tema. De início, lembraram que Machine Learning consiste num conjunto de técnicas que permite uma máquina identificar padrões e melhorar seu desempenho a partir da repetição de tarefas, além de prever resultados e/ou situações. Essa tecnologia já vem sendo aplicada para diferentes fins, como detecção de câncer, uso de assistentes virtuais, jogos e outros.

“Fazendo um paralelo com o aprendizado humano, é como uma pessoa fosse melhorando seu desempenho em matemática por repetir várias vezes a resolução de diferentes cálculos”, comentou Demis Gomes. Segundo ele, no treinamento, foram explorados dois algoritmos de Machine Learning: o Random Forest (RF) e o Multi-Layer Perceptron (MLP). Cada um foi detalhado por meio de um passo a passo que envolveu desde extração de informações da base de dados; passando pelo treinamento de classificador com parâmetros arbitrários; busca por melhores parâmetros; até a criação de um novo classificador mais preciso.

Ao final, os participantes conseguiram obter algoritmos com um resultado bastante positivo, beirando os 83% de precisão com os parâmetros arbitrários. “A partir da inserção de melhores parâmetros, os algoritmos melhoraram sua acurácia em até 2%. Esse debate foi bastante proveitoso e permitiu que tanto a plateia quanto nós, instrutores, aprendêssemos mais”, disse Gomes, agradecendo às entidades de TIC a oportunidade de participar da iniciativa.

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