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Photo by Lili Kovac on Unsplash

Grandes figuras históricas que realizaram impacto com seus trabalhos sempre foram uma inspiração para mim. Constantemente fico refletindo sobre o processo de criação desses indivíduos.

Quando tomei conhecimento da estratégia de resolução de problemas que o Bill Gates utiliza e como ele estrutura novas ideias com a think week, decidi formular alguns pensamentos sobre isso.

A think week é uma proposta de valor projetada com foco na flexibilidade de conteúdos para o leitor. O núcleo do projeto é estruturar semanalmente artigos essenciais para serem lidos.

Motivação

Há alguns meses, logo no lançamento, assisti a minissérie documental O Código Bill Gates disponibilizada pela Netflix. Durante o segundo episódio, é apresentado por Bill Gates o conceito da think week. Ele se isola em uma cabana durante uma semana com uma pilha de livros e artigos, e passa esse tempo focado em alguns assuntos. …


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Fuente: https://dribbble.com/shots/4640679-Robots-In-Art

Sentí la necesidad de escribir esta guía para mostrar el poder de los algoritmos de PLN y cómo es posible crear una gama de aplicaciones que pueden ser útiles en diferentes tareas. Creación de chatbots que pueden alcanzar niveles de cognición humana, entrenamiento de modelos para la generación de poesía y desarrollo de redes neuronales creativas para la elaboración de historias.

Creo que es de gran valor compartir este conocimiento y presenciar nuevos proyectos emergentes. Temas a tratar:

  • PLN
  • Tokenización de palabras
  • Incrustaciones de palabras
  • Sotp words
  • Bag of words
  • TF-IDF

Cada tema se abordará de manera que pueda proporcionar la información necesaria al lector. Durante cada tema, agregaré referencias de artículos para complementar el aprendizaje. …


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Photo by Joen Patrick Caagbay on Unsplash

A proficiência em adquirir domínio nas principais frentes de tecnologia para a construção de aplicações completas, é de longe, um caminho difícil a ser percorrido. Torna-se especialista em todas as áreas é impossível, mas é fundamental ser um generalista e ter visões do funcionamento dos diversos campos. Conseguir conectar o quebra-cabeça entre essas áreas e criar algo inovador e escalável é fantástico. E para pessoas que gostam aprender, é um universo inteiro a ser explorado.

A medida que a ciência de dados se prolifera, um novo conceito está emergindo — Cientista de Dados FullStack. Existem diferentes abordagens para esse título.

Algumas interpretações focam nas habilidades…


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Photo by Annie Spratt on Unsplash

A educação aplicada de forma adequada tem o impacto de mudar vidas. É o processo de alcançar conhecimentos, valores, habilidades, crenças e hábitos morais. Nos dias que correm, existe uma consciência sobre a importância do conhecimento nunca vista antes. A educação é necessária para todos, de modo a melhorar a qualidade de vida.

Mudanças no ensino

Na cultura ocidental, abordagens ao ensino e aprendizado mudaram com acontecimentos históricos. Durante a revolução industrial, os métodos de ensino foram altamente influenciados. Escolas tradicionais foram designadas para preparar pessoas para tomarem seu lugar na sociedade. Era necessário produzir trabalhadores competentes e pontuais. …


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Photo by Olga Kononenko on Unsplash

Uno de los mayores desafíos hoy en día es desarrollar un modelo de Machine Learning(ML) que pueda aprender ingresando nuevos datos y mejorando su rendimiento.

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El machine learning online, también conocido como aprendizaje incremental, es un enfoque que tiene como objetivo actualizar los parámetros del modelo con la recepción de nuevos datos.

Por ejemplo, considera un modelo de reconocimiento facial que necesita nuevas imágenes para identificar nuevas personas. Esta tarea debe llevarse a cabo sin que el modelo vuelva a aprender las caras que ya había aprendido. Los modelos ML tradicionales necesitan recibir todos los datos de entrenamiento de nuevo cada vez que se agregan nuevos elementos o clases. …


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1. Introdução

Recentes progressos em Processamento de Linguagem Natural (PLN) inauguraram uma geração de robustas redes neurais treinadas nas mais diversas tarefas envolvendo análise de sentimento, mecanismos de tradução e criação de textos.

Comunicamo-nos através de palavras. A expressão por meio da linguagem está em todos os lugares. Independente do trabalho que você faça, as palavras sempre serão uma forma de melhorar e expandir o seu produto. A ciência que estuda extrair o significado e padrão do texto está consolidada como um tópico ativo de pesquisas em PLN.

Existem pelo menos 7,102 línguas utilizadas no mundo.

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Figura 1: Distribuição de linguagens no mundo.

Um idioma é geralmente definido como um conjunto de variedades que são mutuamente inteligíveis. Algoritmos de PLN são capazes de aprender as propriedades específicas de cada linguagem e criar interações possíveis…


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Photo by David Clode on Unsplash

1. Introducción

El almacenamiento de datos en blockchain es diferente en comparación con los modelos de bases de datos relacionales o no relacionales. Debes comprender algunos mecanismos de red para almacenar datos y todavía hay algunos obstáculos que pueden dificultar esta tarea.

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Blockchain es una base de datos descentralizada, un libro digital inmutable que puede aplicarse a muchos usos. Su característica principal es que todas las transacciones se almacenan y no se pueden cambiar ni eliminar, a diferencia de las aplicaciones de datos centralizadas que son administradas por terceros.

Blockchain es parte de la base de datos, parte de la plataforma de desarrollo y habilitador de red. No es solo una tecnología, es algo más profundo. Se trata de la sociedad, el gobierno y los negocios. Se trata de todos nosotros. Como toda tecnología eficiente, hay un elemento humano que propone soluciones más igualitarias. …


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Claves para comprender qué es y cómo puede ayudarnos en el futuro el machine learning.

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Photo by Josh Hild on Unsplash

En la era de la industria digital todos hablan sobre la cultura basada en datos y la toma de decisiones en base a ellos. Los modelos predictivos son los nuevos videntes del siglo.

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La construcción de modelos de Machine Learning ( ML ) implica una serie de habilidades técnicas, como el preprocesamiento de datos, la selección de algoritmos y el ajuste de hiperparámetros que deben dominarse para diseñar un modelo que satisfaga las necesidades del proyecto.

Con eso en mente, se desarrolló el concepto de AutoML que proporciona modelos ML con solo un clic, manteniendo toda la implementación del código lejos del usuario. …


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Photo by Adam Willoughby-Knox on Unsplash

“Si la mente fuera lo suficientemente simple de entender, seríamos muy simples de entender”.

- Ray Kurzweil

El camino a seguir por la investigación de Deep Learning es incierto. Conociendo todo el trabajo que se está haciendo y sus limitaciones, ¿es posible predecir hacia dónde irán las cosas?

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Empresas como NVIDIA e IBM mejoran constantemente sus tecnologías para la Inteligencia Artificial. Sin embargo, avanzar hoy significa aumentar la capacidad de la memoria y el procesamiento. Desde una perspectiva de usabilidad y distribución, esto no lo hará más fácil.

A principios de este año, los investigadores de NVIDIA anunciaron el MegatronLM , un gran modelo de transformador con 8.300 millones de parámetros. Este modelo ha alcanzado el estado del arte en diferentes tareas de procesamiento del lenguaje. …


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Photo by Adam Willoughby-Knox on Unsplash

“Se a mente fosse simples o bastante para entendermos, seriamos muito simples de entender.”

- Ray Kurzweil

A estrada a ser percorrida pelas pesquisas em Deep Learning é incerta. Sabendo todo o trabalho que vem sendo feito e suas limitações, é possível prever para onde as coisas seguirão?

Empresas como NVIDIA e IBM estão em constante aprimoramento de suas tecnologias em prol da Inteligência Artificial. Entretanto, aprimorar atualmente significa aumentar a capacidade de algo em questão de memória e processamento. Observando pela perspectiva de usabilidade e distribuição, isso não facilitará em nada.

No começo do ano, pesquisadores da NVIDIA anunciaram o MegatronLM, um grande modelo transformador, com 8.3 bilhões de parâmetros. Esse modelo alcançou o estado da arte em diferentes tarefas de processamento de linguagem. …

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Lucas Oliveira

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